cpu 测大部分都是launch kernel的时间了. launch kernel大概需要150us -250us. GPU 底层机制分析:kernel launch 开销 - lychee的文章 - 知乎 时间太短的话, 计时函数分辨率有限, 所以可以让他算10遍算总时间. 带宽测量 之前用 nvprof, 现在用nsight 100 run, 取平均 数据量要大, 10mb数据pcie 4.0x16还不到1...
近年来,随着 GPU 架构的不断更迭,其性能也越来越好,那些个 GPU 操作(比如 CUDA Kernel 或者 Memory copy)所花费的时间习惯都以微秒为单位进行测量。而不可忽视的一个问题就是kernellaunch 的时间,即将每个操作提交给 GPU 也会产生开销,通常也是微秒级的,如果在实际应用程序中存在大量 GPU 操作,那么 kernel launch...
而 CV-CUDA 就很好的满足了以上几点的要求:每个 op 支持 batch 数据输入的设计,减少了频繁 Kernel launch 的开销,保证了高效的运行性能;每个 op 都支持 stream 对象和显存指针的传入,使得我们能更加灵活的配置相应的 GPU 资源;每个 op 设计开发时,既兼顾了通用性,也能按需提供定制化接口,能够覆盖内部的图片类预...
对from_tensor 进行ResNorm 之后,紧接着还有一个 INT8 量化操作,将后面 Q\K\V 矩阵乘法的输入矩阵数据类型转换为 int8_t 类型,为了减少 Kernel 启动开销,笔者将 ResNorm 和 INT8 量化融合到一个 Kernel 中,即 resNormQuantizedKernel,下面来看一下计算代码: /** resNorm、量化 * grid(batch_size * seq_le...
CPU编译时，会处理kernel的overhead，也就是kernel的启动开销。在simple_add.cudafe1.stub.c文件中，可以看到`__cudaLaunch`函数被调用，这代表了CUDA运行时如何查找并执行kernel。对于GPU编译，.cudafe1.gpu文件包含了CUDA kernel的源代码，经过cicc编译成ptx，再通过ptxas生成cubin，最终整合成fatbin，...
CUDA C是C语言的一个扩展,它允许程序员定义一种被称为内核函数(Kernel Functions)的C函数,内核函数运行在GPU上,一旦启动,CUDA中的每一个线程都将会同时并行地执行内核函数中的代码。 内核函数使用关键字__global__来声明,运行该函数的CUDA线程数则通过<<<...>>>执行配置语法来设置。(参见章节"C语言扩展"),...
以下代码示例将这些流中的每一个定义为从主机到设备的一个内存复制,内核启动以及从设备到主机的一个内存复制的序列(Each of these streams is defined by the following code sample as a sequence of one memory copy from host to device, one kernel launch, and one memory copy from device to host): ...
2. TensorFlow 的调度机制使得通过大量的线程启动 kernel 到同一个 stream 中;多个线程竞争同个资源加剧 launch 开销。 客户挑战 在阿里巴巴本地生活推荐搜索场景中,有大量的深度学习模型在用户和商户,用户和商品匹配场景中使用,但是总体来看 GPU-Utilization 并不高,GPU 使用成本显得比较高。随着模型复杂度不断攀升(...
CUDA Kernel的各个模板参数在(1)中做了详细介绍，执行的主体循环逻辑如下，根据 num_cols算出需要的 Shared Memory 大小作为 Launch Kernel 参数，借助 Shared Memory 保存输入，后续计算直接从 Shared Memory 读取。由于 SM 内的 Shared Memory 资源同样有限，因此当 num_cols超过一定范围，kernel 启动时申请 Shared ...