符合自身场景的切入点:比如机器学习开发者可能更倾向从PyTorch开始 组件协同工作:理解不同库(如CuPy+Numba+RAPIDS)如何配合解决复杂问题 希望这次分享能帮助大家建立这样的认知框架,找到属于自己的CUDA Python进阶路径。 当我们审视CUDA生态的设计架构时,会发现随着抽象层级的提升(即向堆栈上层移动),Python风格的表现力显著...
在使用 PyTorch 进行深度学习时,CUDA(Compute Unified Device Architecture)是 nVidia 提供的一个强大工具,可以显著提高模型训练速度。然而,许多用户在使用 PyTorch 和 CUDA 时会发现性能并不如预期。本文将探讨可能导致这类问题的原因,并给出优化建议及相应的代码示例。 1. PyTorch 和 CUDA 简介 PyTorch 是一个流行...
第一步:首先我们来到Pytorch-GPU的官网,选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可,但是这里下载速度极慢,很容易出现CondaHTTPError,因为默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,为了能够加快访问的速度,我们更改Conda下载安装包的镜像源 第二步:这里我们首先设置...
而这篇文章我们着重讲解如何利用Pytorch深度学习框架的一些特性,去查看我们当前使用的变量所占用的显存大小,以及一些优化工作。以下代码所使用的平台框架为Pytorch。 优化显存 在Pytorch中优化显存是我们处理大量数据时必要的做法,因为我们并不可能拥有无限的显存。显存是有限的,而数据是无限的,我们只有优化显存的使用量才能...
使用Pytorch的cpp_extension模块编译算子 使用cpp_extension模块的方法应该不算是JIT的范畴了,本质思路应该是先将C++和CUDA代码编译成一个动态库,然后再由Python代码加载这个动态库执行算子。但相比于那种需要定义一大堆代码,写一大堆配置,还需要把整个库的源码都下载下来才能编译的方法已经非常简单了,而且是“热更新”的...
「确定 PyTorch 版本」: 使用以下 Python 代码来查看 PyTorch 的版本:import torchprint(torch.__version__) 记下显示的 PyTorch 版本号。例如,版本号可能类似于 1.8.1。 「检查兼容性」: 一旦你确定了各个组件的版本号,你可以查阅 PyTorch 的官方文档,了解哪个版本的 PyTorch 与哪个版本的 CUDA 和显卡驱动兼容...
PyTorch包装 forward backward __init__.py Build & Test 前段时间一直在做算子上的优化加速工作,在和其他同学的讨论中发现用Cuda编写算子存在一定的门槛。虽然知乎上有很多优秀的教学指南、PyTorch官方也给出了tutorial(具体地址会放在文章末尾),但是对于每个环节的介绍与踩坑点似乎没有详实的说明。 结合我当时入门踩...
近日，PyTorch 官宣要做「无英伟达 CUDA 参与的大模型推理」。在谈到为什么要 100% 使用 Triton 进行探索时，PyTorch 表示：「Triton 提供了一条途径，使大模型 能够在不同类型的 GPU 上运行，包括英伟达、AMD、英特尔和其他基于 GPU 的加速器。此外 Triton 还在 Python 中为 GPU 编程提供了更高的抽象层，使得...
前段时间一直在做算子上的优化加速工作,在和其他同学的讨论中发现用Cuda编写算子存在一定的门槛。虽然知乎上有很多优秀的教学指南、PyTorch官方也给出了tutorial(具体地址会放在文章末尾),但是对于每个环节的介绍与踩坑点似乎没有详实的说明。 结合我当时入门...