open-mmlab/mmsegmentation

Too much GPU memory consumption and seems wrong

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#3,167 opened on 2023年7月6日

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説明

When I use resnet101 with deeplabv3+ in this lib 'https://github.com/VainF/DeepLabV3Plus-Pytorch', I can train for 40 batch size on 2 GPUs, 20 batch size for each GPU, and it consumes about 36 GB. However, when I use your lib, for 2 batch size on 1 GPUs, it consumes about 15 GB

コントリビューターガイド

調査方針
nvidia smi や torch.cuda.memory summary などのツールを使用して GPU メモリ使用量をプロファイリングし、DeepLabV3Plus Pytorch と比較して、テンソル割り当てや勾配チェックポイントの違いを特定します。
技術スタック
pythonpytorch
領域
machine learningbackend
Issue 種別
バグ
難度新しい貢献者にとっての実装難度です。1 は非常に小さな変更、5 は専門的な作業です。
3
推定時間経験ある貢献者が調査、実装、テスト、pull request 準備にかけるおおよその時間範囲です。
1-2日
活動状況Issue が今どれだけ取り組みやすいかを示します。新しい、活発、古い、ブロック中、またはメンテナー入力待ちなどです。
アクティブ
明確さ期待される変更、受け入れ条件、次の手順がどれだけ明確かを示します。
おおむね明確
前提条件
PythonPyTorchGPU memory profiling
初心者向け度初回貢献者にどれだけ取り組みやすいかを 1-100 で推定したスコアです。
40