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MxNet系列——how_to——env_var

2017-02-08 15:48 288 查看

环境变量

环境可以修改MXNet的一些设置。一般情况下,你不需要修改这些设置。本节将它们罗列出来,用于参考。

设置线程数目

MXNET_GPU_WORKER_NTHREADS (默认值=2)

每个GPU上,进行计算的最大线程数

MXNET_GPU_COPY_NTHREADS (默认值=1)

每个GPU上,内存复制的最大线程数

MXNET_CPU_WORKER_NTHREADS (默认值=1)

CPU上的计算任务的最大线程数

MXNET_CPU_PRIORITY_NTHREADS (默认值=4)

优先的CPU任务的线程数

内存选项

MXNET_EXEC_ENABLE_INPLACE (默认值=true)

在符号计算中,是否使用原地(计算)优化。

MXNET_EXEC_MATCH_RANGE (默认值=10)

符号计算内存分配器中的粗略匹配规模

如果不想使用(图的)节点间共享内存(用于调试时),可以将该环境变量设置为0。

MXNET_EXEC_NUM_TEMP (默认值=1)

每个设备上分配的临时工作空间的最大数目

将它设置成比较小的数字,可以节省GPU内存。它也可能会降低并行度,但这通常是可接受的。

MXNET_GPU_MEM_POOL_RESERVE (默认值=5)

分配给非GPU数组的GPU内存的比例,比如内核启动器或cudnn句柄空间。

如果在迭代多次之后,看到一个来自内核启动器的内存溢出错误,尝试增大该环境变量的值。

Engine Type

MXNET_ENGINE_TYPE (默认值=ThreadedEnginePerDevice)

MXNet的实质执行引擎的类型。

可选值:

NaiveEngine: 非常简单的引擎,使用主线程来计算。

ThreadedEngine: 使用全局线程池来调度作业。

ThreadedEnginePerDevice: 每个GPU上分配线程。

控制数据通信

MXNET_KVSTORE_REDUCTION_NTHREADS (默认值=4)

用于大数组求和的CPU线程数

MXNET_KVSTORE_BIGARRAY_BOUND (默认值=1e6)

大数组的最小尺寸

当数组的容量大于该阈值时,将使用线程
MXNET_KVSTORE_REDUCTION_NTHREADS
进行规约。

MXNET_ENABLE_GPU_P2P (默认值=1)

如果为True,MXNet尝试使用GPU的 peer-to-peer 通信(前提是P2P可用),当 kvstore 的类型是
device
时。

Memonger

MXNET_BACKWARD_DO_MIRROR (默认值=0)

在训练过程中,是否执行
mirror
以节省设备存储。

当设置成1时,在前向传播过程中,图计算器将会对一些层的特征图进行
mirror
操作,并抛弃它们;但当需要时,会重新计算这些抛弃的特征图。
MXNET_BACKWARD_DO_MIRROR=1
时,将会节省 30%~50% 的设备内存,同时保持 95% 的运行速度。

在MXNet中,
mirror
的一个拓展叫做 memonger technology,它可以在保持75%运行速度的同时节省 O(sqrt(N)) 内存。

其它环境变量

MXNET_CUDNN_AUTOTUNE_DEFAULT (默认值=0)

用于卷积层的cudnn_tune的默认值。

Auto tuning 默认是关闭的。For benchmarking, set this to 1 to turn it on by default.

设置最小内存使用

务必确保
min(MXNET_EXEC_NUM_TEMP, MXNET_GPU_WORKER_NTHREADS) = 1


默认设置满足这个条件。

设置更多的GPU并行

MXNET_GPU_WORKER_NTHREADS
设置成一个较大的数(比如 2)

为了减少内存的使用,考虑设置
MXNET_EXEC_NUM_TEMP


这可能不会加速,尤其是图像任务。因为GPU通常会被充分利用(甚至在序列化作业中)。
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标签:  深度学习 MxNet