机器学习PAIcase by case。 workload size比较小的话，可能打不满gpu，是同样的workload，batch size大的时候gpu利用率会高20%左右吗？
同样的workload，batch size大的时候gpu利用率会高20%左右吗？[阿里云机器学习PAI]
「点点赞赏，手留余香」
还没有人赞赏，快来当第一个赞赏的人吧！
=====这是一个广告位，招租中，联系qq 78315851====
同尘云，您身边的云智能顾问
机器学习PAIcase by case。 workload size比较小的话，可能打不满gpu，是同样的workload，batch size大的时候gpu利用率会高20%左右吗？
在阿里云机器学习API中，batch size 对 GPU 利用率的影响因多个因素而异，一般不会有固定的百分比规律。一般情况下，较大的 batch size 可能会导致更高的 GPU 利用率，但具体的增幅会受到多个因素的影响，如模型的复杂度、硬件环境、数据集的大小和特性、计算框架等。
较大的 batch size 可能会提高 GPU 的计算资源利用率，因为计算任务更加密集，可以更好地充分利用 GPU 的并行计算能力。这可以在某些情况下导致更高的 GPU 利用率，从而提高训练速度。但在另一些情况下，较大的 batch size 也可能导致内存占用增加，从而导致 GPU 内存不足而导致性能下降或者程序崩溃，或者在模型参数更新频率较低时导致训练过程更为嘈杂和不稳定。
因此，对于具体的模型、硬件环境和数据集等情况，需要具体分析和实际测试，以了解不同 batch size 下的 GPU 利用率变化情况。一般建议通过实验和性能监测工具进行详细的性能分析，找出最适合当前模型和硬件环境的 batch size，以优化训练速度和性能。
batch size肯定也会影响workload size的。batch小，可能打不满gpu，bound在launch上面，此回答整理自钉群“BladeDISC用户支持群”