Pytorch 1.6 Allocator DeviceCachingAllocator,每个 GPU 设备卡都维护一个这样的结构,用于对该设备进行显存管理; THCCachingAllocator,维护一个 DeviceCachingAllocator 列表及一些全局的状态,核心逻辑委托给 DeviceCachingAllocator 实现; CudaCachingAllocator,这是 Pytorch 默认实现的分配器包装器,向上层暴露一些有用的接口,...
CUDACachingAllocator是PyTorch中一个GPU显存缓存分配器,它可以缓存从GPU分配的内存,管理框架内部数据的分配释放,减少频繁的cudaMalloc和cudaFree开销。 CUDACachingAllocator的实现原理是通过一个内存池来管理GPU内存,提供分配释放接口,并且通过内存分配策略减少内存碎片,提高内存利用率。除了分配释放接口,CUDACachingAllocator还...
我们移步CudaCachingAllocator.cpp函数中。 令人诧异的是里面有三个分配器:DeviceCachingAllocator、THCCachingAllocator以及CudaCachingAllocator。然而二和三基本是同一类,因为CudaCachingAllocator就只有简短的几行并且调用的malloc函数来源于THCCachingAllocator。 // NB: I decided not to fold this into THCCachingAllocato...
PyTorch首先基于cudaMalloc等函数创造了一套自己的cuda caching allocator。cuda memory pool是对PyTorch cac...
链接:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/a5b848aec10b15b1f903804308eed4140c5263cb/c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp#L403 2.1 主要的数据结构 Block: 分配/ 管理内存块的基本单位,(stream_id, size, ptr) 三元组可以特异性定位一个 Block,即 Block 维护一...
🐛 Describe the bug Complete code RuntimeError: head->prev == nullptr && head->pool != nullptr INTERNAL ASSERT FAILED at "/opt/conda/conda-bld/pytorch_1704987394225/work/c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp":747 num decayed parameter tensors...
可以这样理解,驱动提供的异步申请memory的API是加强版的DeviceCachingAllocator,上层可以不用关心复杂的memory管理,驱动内部实现了更高效的机制。 怀疑CUDA也是借鉴了PyTorch的memory管理推出了memory pool这套API,但上层为了兼容不同版本的驱动必须保留传统的memory管理框架,其实并不能充分发挥这套API的能力。
CUDA_ALLOC_CONF is an environment variable that can be set to configure how PyTorch allocates memory on GPUs. By default, PyTorch uses a memory allocator calledc10::cuda::CUDACachingAllocatorto manage memory allocation on GPUs. This allocator keeps track of allocated memory blocks and can reuse...
c10::cuda::CUDACachingAllocator::raw_delete(mask_dev); 1. 2. 3. 4. 注意一定要在最前面include一下ThrustAllocator.h头文件,否则会报错! 至此,上述问题全部解决,没有降低pytorch版本即可解决问题。我需要的内容也成功编译。 若后续还有什么新的相关内容再更新一下子吧。
Tensors and Dynamic neural networks in Python with strong GPU acceleration - pytorch/c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp at b7adb3350ac9115869a0c54eec326e387ccbcf6b · pytorch/pytorch