Darboğazı Profilleme
Zamanın ve belleğin nereye gittiğini bulun.
Darboğazı Profilleme, CoddyKit'te ücretsiz bir Deep Learning Academy dersidir. Bu, 4 dersinin 3. dersidir. Aşağıdan dersin tamamını ücretsiz okuyabilir, sonra tarayıcıda yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu ile uygulamalı olarak pratik yapabilirsin. Bu, Deep Learning Academy öğrenme yolunun bir parçasıdır ve ilerlemeniz web ve CoddyKit uygulaması arasında senkronize olur. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
Bu dersin bazı bölümleri henüz çevrilmemiş olup İngilizce olarak gösterilmektedir.
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 profileWrap 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. 🔍
Sıkça Sorulan Sorular
“Darboğazı Profilleme” dersi ücretsiz mi?
Evet — “Darboğazı Profilleme” dersin tüm metni burada web'de ücretsiz olarak okunabilir. Etkileşimli olarak pratik yapmak (yerleşik kod editörü ve 7/24 yapay zeka koçu) ve Deep Learning Academy kursunun geri kalanını açmak için CoddyKit PRO'ya yükselt. Deep Learning Academy kursu toplamda 4 dersten oluşur.
“Darboğazı Profilleme” dersinde ne öğreneceğim?
Zamanın ve belleğin nereye gittiğini bulun. Deep Learning Academy ile uygulamalı kodu tarayıcıda doğrudan çalıştırarak pratik yaparsın ve 7/24 yapay zeka koçu dersi çalışırken sorularını yanıtlar.
Deep Learning Academy öğrenmeye başlamak için deneyim gerekli mi?
Önceden deneyim gerekmez. CoddyKit'te Deep Learning Academy, başlangıçtan ileri seviyeye kadar yapılandırıldığı için buradan başlayabilir veya başından başlayıp kendi hızında ilerleme yapabilirsin. Bu, 4 dersinin 3. dersidir.
“Darboğazı Profilleme” dersi ne kadar sürer?
Çoğu CoddyKit dersi yaklaşık 5–10 dakika sürer. Her biri kısa ve etkileşimli olduğu için sabit ilerleme yaparsın ve web ile uygulama arasında tam olarak bıraktığın yerden devam edebilirsin.
Bu Deep Learning Academy dersinde kod yazıp çalıştırabilir miyim?
Evet. Her Deep Learning Academy dersi yerleşik bir kod editörü içerir, bu sayede tarayıcıda gerçek kod yazıp çalıştırabilir ve anlık yapay zeka geri bildirimi alırsın — yerel kurulum gerekli değildir.
Bu kursun tüm dersleri
- autocast ve GradScaler ile Karma Hassasiyet
- Büyük Gruplar için Gradyan Biriktirme
- Darboğazı Profilleme
- GPU Belleği Kullanımını Azaltma