代码能够正常运行，但显存不足的问题仍未解决

[ZorrowHu]

谢谢你的代码分享！之前一直苦于GPU显存不足的问题无法在大数据集上进行实验，看到了DataParallel的方法后找到了您的知乎分享，但是我在实现的过程中仍然没有解决显存不足的问题。程序的正确性上应该是没问题的，在小数据集上能够正确地跑出实验结果。 我对您的代码在自己的项目中进行了整合实现，代码类似您文档中的：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0, 1'      #有两块GPU，编号分别为0和1
batch_szie = 100
gpu0_bsz = 3500
acc_grad = 1
model = BalancedDataParallel(gpu0_bsz // acc_grad, SessionGraph(opt, n_node), dim=0)   #SessionGraph为我实际用的model
model = model.cuda()

上面的batch_szie和gpu0_bsz这么设置是因为，之前在单GPU上运行时，batchSize为100的7500条数据对显存的占用为9.4/12GB，模型是可以完成训练的；但是紧接着利用模型对测试数据进行预测就报显存不足的错误。 在利用BalancedDataParallel运行的过程中我查看了两块GPU的现存占用情况，发现似乎GPU1基本上没有怎么被利用到：

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 456.81       Driver Version: 456.81       CUDA Version: 11.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  TITAN Xp           WDDM  | 00000000:AF:00.0  On |                  N/A |
| 51%   81C    P2   103W / 250W |   9294MiB / 12288MiB |     44%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  TITAN Xp           WDDM  | 00000000:D8:00.0 Off |                  N/A |
| 26%   48C    P2    61W / 250W |   1612MiB / 12288MiB |      4%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

我所使用的model SessionGraph大致如下：

class SessionGraph(Module):
        ...
        self.loss_function = nn.CrossEntropyLoss()
        self.optimizer = torch.optim.Adam(self.parameters(), lr=opt.lr, weight_decay=opt.l2)
        self.scheduler = torch.optim.lr_scheduler.StepLR(self.optimizer, step_size=opt.lr_dc_step, gamma=opt.lr_dc)

我的错误是否在别的地方呢，比如说训练与预测的过程中？ 程序运行过程中的数据基本都是一样的，如下所示：

...
self.device_ids[:len(inputs)] [0, 1]
replicas: 2
len(inputs):  2
self.device_ids[:len(inputs)] [0, 1]
replicas: 2
len(inputs):  2
self.device_ids[:len(inputs)] [0, 1]
replicas: 2
len(inputs):  2
...

[Link-Li]

我不太理解你为什么要设置gpu0_bsz = 3500，gpu0_bsz参数表示你要在0号GPU上面分配多少条数据，一般gpu0_bsz设置的肯定会比batch size要小

[ZorrowHu]

我现在设置成：

batch_szie = 100
gpu0_bsz = 50

但是GPU的使用情况依旧。。。大致都是GPU0: 9.4/12GB，GPU1: 1.5/12GB

+-----------------------------------------------------------------------------+
| NVIDIA-SMI 456.81       Driver Version: 456.81       CUDA Version: 11.1     |
|-------------------------------+----------------------+----------------------+
| GPU  Name            TCC/WDDM | Bus-Id        Disp.A | Volatile Uncorr. ECC |
| Fan  Temp  Perf  Pwr:Usage/Cap|         Memory-Usage | GPU-Util  Compute M. |
|                               |                      |               MIG M. |
|===============================+======================+======================|
|   0  TITAN Xp           WDDM  | 00000000:AF:00.0  On |                  N/A |
| 50%   81C    P2   253W / 250W |   9340MiB / 12288MiB |     75%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+
|   1  TITAN Xp           WDDM  | 00000000:D8:00.0 Off |                  N/A |
| 26%   49C    P2    61W / 250W |   1649MiB / 12288MiB |      3%      Default |
|                               |                      |                  N/A |
+-------------------------------+----------------------+----------------------+

代码运行到最后是这样报错的

len(inputs):  2
self.device_ids[:len(inputs)] [0, 1]
replicas: 2
        Loss:   55605.012
start predicting:  2020-11-10 15:07:37.934568
len(inputs):  2
self.device_ids[:len(inputs)] [0, 1]
replicas: 2
len(inputs):  2
self.device_ids[:len(inputs)] [0, 1]
replicas: 2
Traceback (most recent call last):
  File "e:/pythonFile/chengzuo/TASGC/src/main.py", line 104, in <module>    
    main()
  File "e:/pythonFile/chengzuo/TASGC/src/main.py", line 80, in main
    hit, mrr = train_test(model, train_data, test_data)
  File "e:\pythonFile\chengzuo\TASGC\src\model.py", line 278, in train_test 
    targets, scores = forward(model, i, test_data)
  File "e:\pythonFile\chengzuo\TASGC\src\model.py", line 238, in forward    
    return targets, model.module.compute_scores(seq_hidden, mask)
  File "e:\pythonFile\chengzuo\TASGC\src\model.py", line 108, in compute_scores
    scores = torch.sum(a * b, -1)  # b,n
RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 1.61 GiB (GPU 0; 12.00 GiB total capacity; 7.49 GiB already allocated; 820.44 MiB free; 8.73 GiB reserved in total by PyTorch)

[Link-Li]

我不太清楚你模型的大小，你可以gpu0_bsz设置为1，而batch size设置为200试试

[ZorrowHu]

gpu0_bsz设置为1，而batch size设置为200，GPU0的占用还是非常高，GPU1几乎没动

[Link-Li]

你在运行python代码之前，在python命令前面加上CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 然后再试一试，现在似乎在代码里面使用os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0, 1' 没法指定GPU了

[Link-Li]

同时建议你用单块GPU跑一下，看看一块GPU最大能使用的batch size是多大

[ZorrowHu]

你是指这样打命令吗？

set CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 #设置
python main.py #然后再运行自己的程序

我试了一下结果依然没变...... 有趣的是我在代码里面调换了一下两块GPU的位置：

os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '1, 0' 

这次就是GPU1占用率很高，GPU0占用很低了。 折腾了好久也没能解决，估计只能降低batch size的大小了

[Link-Li]

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py 感觉就是你模型太大了，数据本身太小了，你单GPU下，batch size为1，占多少显存

[ZorrowHu]

单GPU的情况下，batch size=1占0.9/12GB，batch size=50占5.9/12GB

[Link-Li]

我不太清楚你这个是咋回事，我这边用过的都没这个问题。你可以试试官方的多GPU那个DP

[ZorrowHu]

过了好多天重新回来看你的回复，我觉得你说的“感觉就是你模型太大了，数据本身太小了”应该没错，因为我的数据集本身也就15.8MB。上网查了下，有可能是因为model里面用了太多nn.Linear()，导致模型过于庞大。。。。所以我这个情况应该不是data parallel能解决的吧

[Link-Li]

如果你单个模型放一个GPU都放不下，那建议把模型拆开，一部分放GPU0，一部分放GPU1。但是这样效率会很低下。而且模型放太多Linear意义不大吧？