CUDA Graph可以通过Capture或Create的方式将多个Kernel组合在一起生成一个Graph,与Kernel融合不同,在Graph内部仍然是多个Kernel的形式存在,但提交操作只需要一次,如果可以将尽量多的Kernel组合在一起,那么理论上可以节约很多Kernel提交的开销。但CUDA Graph也有其自身的限制,它的设计思路是将多个任务单元作为一个快照进行组...
图7比较了新的 CUDA Graphs功能与传统流在不同系统大小下的性能,包括单次- GPU 和4-GPU运行 由于CUDA 图旨在减少 CPU API 开销,这在小情况下最为显著,我们预计在小系统规模下会看到越来越多的好处,我们确实在多 GPU 情况下看到了这种行为,在单 GPU 24K 原子及以下情况下也看到了这种行为 有趣的是,对于 24...
cudaGraphExec_t graphExec = NULL; for (int i = 0; i < 10; i++) { cudaGraph_t graph; cudaGraphExecUpdateResult updateResult; cudaGraphNode_t errorNode; // In this example we use stream capture to create the graph. // You can also use the Graph API to produce a graph. cudaStr...
🚀 The feature, motivation and pitch The memory addresses used by the saved activations of autograd nodes may fluctuate in the first few warmups (haven't dug into exactly why). This results in the inputs to the compiled autograd graph to have different memory addresses at first, even for...
ControlNet-trt优化总结3:使用multi-stream和cuda-graph构建并行流水线 上节谈到使用TRT-API来构建网络,在这一节中总结一些trick来提升模型的运行效率,这些trick在所有的trt优化中均可使用,主要有以下几点: 使用cuda_graph减少kernel间的
总的而言,CUDA graph 是一个相对比较复杂的概念,从CUDA 10.x 开始到目前24年6月底的CUDA12.x,API的数量持续增多,这里只对CUDA 10版本中最先出现的部分API做了简单的分析,这些API也最常用。后面有时间再对新特性分析讨论,包括与stream ordered memory 系列API的交互,memory node, user object等等,也包括硬件可能...
有关CUDA graph 的概念和API的初级用法可以参考上一篇文章 CUDA graph (1)。 Hardware semaphore 同步控制 首先来分析最简单情况,面向单算子执行模式下的编程模式,软硬件如何协同,关注stream前后提交的两次任务如何在硬件上保证执行顺序。惯常的做法是使用hardware semaphore,前面任务执行结束后增加semaphore value的值,后面...
CUDA Runtime API (PDF) - v12.8.1 (older) - Last updated March 04, 2025 - Send Feedback 6.30. Graph ManagementThis section describes the graph management functions of CUDA runtime application programming interface. Functions__host__ cudaError_t cudaDeviceGetGraphMemAttribute ( int device,...
CUDA 图形 API 的增强功能: APIcudaGraphInstantiate已重构以删除未使用的参数。 您现在可以通过调用内置函数从 GPU 设备端内核安排图形启动。有了这个能力,内核中的用户代码可以动态地安排图形启动,大大增加了 CUDA 图形的灵活性。 支持GCC 12 主机编译器
使用显式API构建CUDA图的好处是,cudaGraphAdd*Node API返回节点句柄(cudaGraph Node_t),可以用作未来节点更新的引用。例如,可以使用cudaGraphExecKernelNodeSetParams以最低成本更新实例化图中内核节点的内核启动配置和内核函数参数。 缺点是,在使用CUDA图加速现有代码的场景中,使用显式API调用构造CUDA图通常需要大量代码...