با رشد مدل های یادگیری عمیق در اندازه و پیچیدگی ، تقاضا برای محاسبات کارآمد هرگز بیشتر نبوده است. یکی از مهمترین کمک کنندگان در کارآیی محاسباتی در یادگیری ماشین ، استفاده از واحدهای پردازش گرافیک (GPU) است. در سال 2025 ، پیوتور همچنان به تعیین معیار شتاب GPU استفاده می کند. این راهنما به مراحل و تفاوت های استفاده از شتاب GPU در Pytorch می پردازد.
چرا از شتاب GPU استفاده می کنیم؟
GPU ها برای انجام عملیات موازی طراحی شده اند و آنها را برای محاسبات پیچیده مورد نیاز در آموزش مدلهای یادگیری عمیق مناسب می کند. با استفاده از GPU ، می توانید فرآیندهای قابل توجهی مانند عملیات ماتریس و محاسبات تانسور را به میزان قابل توجهی سرعت بخشید.
پیش نیازهای
قبل از غواصی به شتاب GPU در Pytorch ، اطمینان حاصل کنید که موارد زیر را دارید:
- Pytorch نصب شده است: اطمینان حاصل کنید که نسخه Pytorch شما با CUDA 11.7 یا جدیدتر سازگار است.
- Cuda و Cudnn: اینها برای ترجمه عملیات Pytorch برای اجرای GPU بسیار مهم هستند.
مراحل فعال کردن شتاب GPU
1. در دسترس بودن GPU را بررسی کنید
برای استفاده از GPU ، ابتدا بررسی کنید که آیا سیستم شما یک GPU سازگار در دسترس دارد:
import torch
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
print(f"Using device: {device}")
2. تانسور را به GPU منتقل کنید
پس از شناسایی یک دستگاه GPU ، می توانید تنش ها و مدل های خود را به GPU منتقل کنید. در اینجا نحوه انجام آن آورده شده است:
tensor = torch.randn(3, 3)
tensor = tensor.to(device)
print(tensor)
3. تبدیل مدل ها برای استفاده از GPU
اطمینان حاصل کنید که کل مدل و پارامترهای آن به GPU منتقل می شوند:
model = MyModel()
model.to(device)
4. عملیات ماتریس را با GPU انجام دهید
عملیات ماتریس با شتاب GPU به طور قابل توجهی سریعتر است. برای راهنماهای دقیق در مورد عدم تطابق ابعاد ماتریس ، به دستکاری ماتریس در Pytorch مراجعه کنید.
5. استفاده از GPU با توابع سفارشی
اگر در حال تعریف عملیات یا توابع سفارشی با Pytorch هستید ، استفاده از GPU را از طریق عملکرد ثبت Pytorch ادغام کنید.
6. ایجاد و استفاده از تنسورهای خالی در GPU
غالباً ، مدل ها به تانسرهای خالی نیاز دارند که بر روی GPU اولیه می شوند. برای عملکرد بهینه تر از عملیات آگاه GPU استفاده کنید. می توانید با کمک Pytorch خالی Tensor ، در مورد ایجاد تنش های خالی اطلاعات بیشتری کسب کنید.
7. پروفایل برای عملکرد
در آخر ، کد خود را به پروفایل ادامه دهید تا اطمینان حاصل کنید که پتانسیل GPU را به حداکثر می رسانید. استفاده کردن torch.cuda.synchronize() در صورت لزوم برای جلوگیری از مسائل هماهنگ سازی که بر معیارهای عملکرد تأثیر می گذارد.
پایان
ادغام شتاب GPU در بار کاری Pytorch شما در سال 2025 فقط مفید نیست. برای هر برنامه یادگیری جدی ماشین ضروری است. با دنبال کردن مراحل مشخص شده ، کد Pytorch شما می تواند قدرت کامل GPU ها را افزایش دهد و منجر به زمان آموزش سریعتر و محاسبات کارآمدتر شود. همیشه با آخرین تحولات Pytorch و Cuda به روز شوید تا لبه عملکرد خود را حفظ کنید.
با استفاده از کارآمد شتاب GPU ، شما نه تنها عملکرد برنامه خود را تقویت می کنید بلکه توانایی کنترل شبکه های عصبی پیچیده تر و عمیق تر را نیز باز می کنید.
7 بهترین کتاب Pytorch
برنامه نویسی مبارک!
