如何查看训练作业资源使用详情

用户可以通过资源占用情况窗口查看计算节点的资源使用情况，最多可显示最近三天的数据。在资源占用情况窗口打开时，会定期向后台获取最新的资源使用率数据并刷新。

操作一：如果训练作业使用多个计算节点，可以通过实例名称的下拉框切换节点。

操作二：单击图例“cpuUsage”、“gpuMemUsage”、“gpuUtil”、“memUsage”“npuMemUsage”、“npuUtil”、可以添加或取消对应参数的使用情况图。

操作三：鼠标悬浮在图片上的时间节点，可查看对应时间节点的占用率情况。

图1 资源占用情况

如何判断训练作业资源利用率高低

在训练管理的训练作业列表页可以查看作业资源利用率情况。当作业的GPU/NPU的平均利用率低于50%时，在训练作业列表中会进行告警提示。

图2 作业列表显示作业资源利用率情况

此处的作业资源利用率只涉及GPU和NPU资源。作业的GPU/NPU平均利用率计算方法：将作业的各个GPU/NPU加速卡每个时间点的利用率汇总取平均值。如果作业使用多个计算节点，则将各个计算节点上的利用率汇总得到单个作业的平均利用率。

如何提高训练作业资源利用率

适当增大batch_size：较大的batch_size可以让GPU/NPU计算单元获得更高的利用率，但是也要根据实际情况来选择batch_size，防止batch_size过大导致内存溢出。
提升数据读取的效率：如果读取一个batch数据的时间要长于GPU/NPU计算一个batch的时间，就有可能出现GPU/NPU利用率上下浮动的情况。建议优化数据读取和数据增强的性能，例如将数据读取并行化，或者使用NVIDIA Data Loading Library（DALI）等工具提高数据增强的速度。
模型保存不要太频繁：模型保存操作一般会阻塞训练，如果模型较大，并且较频繁地进行保存，就会影响GPU/NPU利用率。同理，其他非GPU/NPU操作尽量不要阻塞训练主进程太多的时间，如日志打印，保存训练指标信息等。

父主题： 完成一次训练

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