Created by: yangyangHu

问题描述：

• 试用的代码是paddlepaddle开源的deepspeech2: https://github.com/PaddlePaddle/DeepSpeech

• 硬件环境：paddlepaddle-1.6, 4块GPU-v100, CPU 32core

• 代码里面使用的是异步数据读取：

reader = fluid.io.DataLoader.from_generator( feed_list=inputs, capacity=64, iterable=False, use_double_buffer=True)

• 遇到的问题： batch_size=64, 4块GPU-v100训练的时候，gpu利用率不到1% 自己排查了io利用率不到20%，磁盘为SSD，cpu只有1-2个core用起来了，其它的30个cpu core都是空闲。

根据paddlepaddle文档 (https://www.paddlepaddle.org.cn/documentation/docs/en//advanced_guide/performance_improving/singlenode_training_improving/training_best_practice.html) 提示设置FLAGS_reader_queue_speed_test_mode，关闭数据读取和预处理，纯测试GPU利用率稳定在90%以上，自行排查下来瓶颈应该在异步数据读取和预处理

求帮忙解答。