Deep Learning Academy · レッスン

ボトルネックをプロファイリングする

時間とメモリがどこで消費されるかを見つけます

「ボトルネックをプロファイリングする」はCoddyKit上の無料Deep Learning Academyレッスンです。これはレッスン3/4です。下記で完全なレッスンを無料で読むことができます。その後、ブラウザ内の組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューターでハンズオン演習できます。これはDeep Learning Academy学習パスの一部であり、ウェブとCoddyKitアプリ全体で進捗が同期されます。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

このレッスンの一部はまだ翻訳されておらず、英語で表示されています。

Why Profile First

Before optimizing, find out where time actually goes. Guessing wastes effort, while a quick profile shows you the real slow spots.

Two Common Bottlenecks

Training usually stalls in one of two places: the GPU compute doing math, or the data pipeline feeding it. Knowing which one matters.

Time It Crudely First

Start simple by timing a loop section with the clock. A rough perf_counter reading often points you to the right area in seconds.

import time
t = time.perf_counter()
# run one batch
print(time.perf_counter() - t)

GPU Work Is Async

CUDA runs in the background, so naive timers lie. Call synchronize first to make sure the GPU has truly finished before you read the clock.

torch.cuda.synchronize()

The Built-In Profiler

For real detail, use the torch.profiler context manager. It records how long every operation takes on both CPU and GPU.

from torch.profiler import profile

Wrap the Code to Profile

Run the part you care about inside a profile block. Choosing both CPU and CUDA activities captures the whole picture.

with profile(activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA]) as prof:
    model(x)

Read the Table

Print results sorted by cost to see the heaviest ops at the top. The key_averages table groups identical operations together.

print(prof.key_averages().table(sort_by='cuda_time_total'))

Spot a Data Bottleneck

If the GPU often sits idle waiting, your DataLoader is too slow. More workers or cached data usually fixes that gap.

Spot a Compute Bottleneck

If one matmul or conv dominates the table, the limit is raw compute. Mixed precision or a smaller model is the lever to pull.

Watch Memory Too

The profiler can also report peak memory. Tracking profile_memory reveals which layers eat the most, guiding what to trim.

with profile(profile_memory=True) as prof:
    model(x)

Measure, Change, Re-Measure

Optimization is a loop: profile, make one change, then profile again. Trust numbers, not hunches, to confirm a fix actually helped.

Quick Check

Your GPU often sits idle between batches. What is the likely bottleneck?

Recap

Profile before you tune: synchronize for honest timings, use torch.profiler to find the heaviest ops, then fix data or compute and measure again. 🔍

よくある質問

「ボトルネックをプロファイリングする」レッスンは無料ですか？

はい。「ボトルネックをプロファイリングする」の完全なテキストはこのウェブで無料で読めます。インタラクティブに演習し（組み込みコードエディタと24時間対応のAIチューター）、Deep Learning Academyコースの残りをアンロックするには、CoddyKit PROにアップグレードしてください。 Deep Learning Academyコースには全4レッスンが含まれています。

「ボトルネックをプロファイリングする」で何を学びますか？

時間とメモリがどこで消費されるかを見つけますブラウザで直接実行するハンズオンコードでDeep Learning Academyを演習し、24時間対応のAIチューターがレッスンを進める中での質問に答えます。

Deep Learning Academyを始めるのに経験は必要ですか？

事前経験は必要ありません。CoddyKitのDeep Learning Academyは初級者から上級者向けに構成されているため、ここから始めるか最初から始めて、自分のペースで進むことができます。これはレッスン3/4です。

「ボトルネックをプロファイリングする」レッスンにはどのくらい時間がかかりますか？

ほとんどのCoddyKitレッスンは約5～10分かかります。各レッスンはコンパクトでインタラクティブなので、着実に進歩し、ウェブとアプリ全体で正確に前回の場所から再開できます。

このDeep Learning Academyレッスンでコードを書いて実行できますか？

はい。すべてのDeep Learning Academyレッスンに組み込みコードエディタが含まれているため、ブラウザでリアルコードを書いて実行し、即座のAIフィードバックを取得できます。ローカル設定は不要です。

このコースのすべてのレッスン

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