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BEVFusion项目 - 并行任务与GPU优化建议
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生成时间: 2025-10-30 15:10
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一、您的问题:是否采用6卡加快训练?
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⭐⭐⭐ 我的建议: 保持4卡,不切换 (推荐指数: 80%)
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核心理由:
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1. 显存已用93.5% → 切换6卡有OOM风险 (25-30%)
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2. 训练很稳定 → Loss 6.9→4.5,优秀下降
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3. 速度已很好 → 2.61秒/iter (比Phase 3的2.73秒还快!)
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4. 节省有限 → 理论节省3天,风险调整后<1天
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5. 可接受 → 9天对探索性训练合理
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替代优化 (Epoch 1后):
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⭐⭐ 尝试 workers=1 (从当前的0)
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- 预期加速: 5-10%
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- 节省时间: 0.5-1天
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- 风险: 极低
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如果一定要6卡:
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⭐ 等Epoch 1完成后再切换 (有checkpoint可恢复)
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二、并行评估计划 (已加入!)
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✅ 已完成:
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1. 从Phase 3日志提取Epoch 23性能数据
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2. 生成详细baseline报告
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3. 创建评估脚本和监控工具
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📊 Epoch 23 Baseline (Phase 3):
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3D检测: NDS 0.6941, mAP 0.6446
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BEV分割: mIoU 0.4130
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- Stop Line: 0.2657 ⚠️
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- Divider: 0.1903 ⚠️
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- Drivable: 0.7063 ⭐
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⏸️ Epoch 1后 (~21小时):
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- 使用GPU 4-7评估epoch_1.pth
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- 对比Epoch 23 baseline
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- 量化改进效果
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⏸️ 定期评估:
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- Epoch 5: 中期评估
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- Epoch 10: 最终评估
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- 充分利用GPU 4-7资源
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三、GPU资源规划
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当前 (训练中):
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GPU 0-3: Stage 1训练 ████████ 100%利用
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GPU 4-7: 空闲 ░░░░░░░░ 0%利用
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总体: 50%利用率
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Epoch 1后 (评估2-3小时):
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GPU 0-3: 评估epoch_23 ████████
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GPU 4-7: 评估epoch_1 ████████
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总体: 100%利用率
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优化方案 (可选):
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GPU 0-3: 训练持续 ████████
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GPU 4-7: 定期评估 ▒▒▒▒▒▒▒▒ (每2天评估一次中间checkpoint)
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四、Stage 1改进目标
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基于Epoch 23 baseline,Stage 1目标:
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BEV分割 (主要改进):
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Stop Line: 0.2657 → 0.35+ (+31%) ⭐⭐⭐
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Divider: 0.1903 → 0.28+ (+47%) ⭐⭐⭐
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mIoU: 0.4130 → 0.48+ (+16%) ⭐⭐
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3D检测 (保持):
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NDS: 0.6941 → 保持0.69+
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mAP: 0.6446 → 保持0.64+
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改进手段:
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✓ 分辨率: 400×400 → 600×600 (+50%)
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✓ Decoder: 2层 → 4层 (深度2x)
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✓ Deep Supervision: 新增
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✓ Dice Loss: 新增
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五、监控与行动计划
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现在:
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✅ 继续监控训练
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✅ Baseline已建立
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Epoch 1后 (~21小时):
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📊 评估epoch_1性能
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📊 对比baseline
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🔧 可选: 尝试workers=1优化
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📋 决策: 是否调整配置
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Epoch 5 (~4.5天):
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📊 中期评估
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📋 判断是否达标或需调整
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Stage 1完成 (~9天):
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📊 最终评估
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📊 完整对比分析
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📋 规划Stage 2 (800×800)
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六、关键文档 (新增5个)
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✅ 评估相关:
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1. PHASE3_EPOCH23_BASELINE_PERFORMANCE.md ⭐ Baseline性能
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2. 并行任务计划_20251030.md
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3. UPDATED_PLAN_WITH_EVAL.md
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✅ GPU优化:
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4. GPU_OPTIMIZATION_ANALYSIS.md ⭐ 4卡vs6卡分析
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5. monitor_all_tasks.sh ⭐ 并行监控
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✅ 评估脚本:
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6. EVAL_PHASE3_EPOCH23.sh
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7. EVAL_PHASE3_SIMPLE.sh
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七、监控命令
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训练监控:
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bash monitor_phase4a_stage1.sh
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并行监控 (Epoch 1后):
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bash monitor_all_tasks.sh
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实时日志:
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tail -f phase4a_stage1_*.log | grep "Epoch \["
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GPU状态:
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nvidia-smi
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watch -n 5 nvidia-smi
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总结
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✅ 并行评估计划已加入
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- Baseline已提取
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- 评估脚本已准备
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- GPU 4-7规划使用
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⭐ GPU优化建议: 保持4卡
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- 稳定 > 速度
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- 显存风险高
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- 实际收益有限
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📋 下一步:
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- 继续监控训练
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- Epoch 1后并行评估
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- 定期性能对比
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