并行与 CUDA Stream 关于并行 关于CUDA Stream 重叠主机计算与设备计算 并行与 CUDA Stream 关于并行 CUDA 程序并行层次可以分为核函数内部的并行与核函数外部的并行, 之前所讨论的都是核函数内部的并行. 核函数外部的并行主要指: 核函数计算与数据传输之间的并行 主机计算与数据传输之间的并行 数据传输之间的并行 核...
pytorch stream是封装的cuda stream，应该可以并行的。确认一下你是不是用了default stream，如果用了的...
为了保持与主机运行时的语义兼容性,必须使用cudaStreamCreateWithFlags()API 创建所有设备流,并传递cudaStreamNonBlocking标志。cudaStreamCreate()调用是仅限主机运行时的 API,将无法为设备编译。 由于设备运行时不支持cudaStreamSynchronize()和cudaStreamQuery(),因此当应用程序需要知道流启动的子内核已完成时,应使用cuda...
cudaError_t cudaMemcpyAsync(void* dst, const void* src, size_t count,cudaMemcpyKind kind, cudaStream_t stream = 0); 上面代码使用了默认stream,如果要声明一个新的stream则使用下面的API定义一个: cudaError_t cudaStreamCreate(cudaStream_t* pStream); Pinned memory的分配如下: cudaError_t cudaMallo...
Cuda Stream流并发,介绍CUDA里面Stream的概念,用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据,内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下,CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行,从而提升数据的吞吐量。
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
本文主要介绍CUDA里面Stream的概念。使用stream进行数据传输和计算并行,让数据处理快人一步,用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据,内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下,CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行,从而提升数据的吞吐量。 本文使用了一个非常naive的图像处理例子:像素色彩空间转换,将一张7680...
一、Stream的概念 用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据,内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下,CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行,从而提升数据的吞吐量。 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上。
之前讨论的并行,都是线程级别的,即CUDA开启多个线程,并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心,同一时间只能并行执行上千个任务。当我们处理千万级别的数据,整个大任务无法被GPU一次执行,所有的计算任务需要放在一个队列中,排队顺序执行。CUDA将放入队列顺序执行的一系列操作称为流(Stream)。
之前我们讨论的并行,都是线程级别的,即CUDA开启多个线程,并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心,同一时间只能并行执行上千个任务。当我们处理千万级别的数据,整个大任务无法被GPU一次执行,所有的计算任务需要放在一个队列中,排队顺序执行。CUDA将放入队列顺序执行的一系列操作称为流(Stream)。