CUDA流(Stream) CUDA流表示一个GPU操作队列,该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行。可以将一个流看做是GPU上的一个任务,不同任务可以并行执行。使用CUDA流,首先要选择一个支持设备重叠(Device Overlap)功能的设备,支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时,还能在主机和设备之间执行复制数
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7680x4320的8-bit BRGA图像转成同样...
一文读懂cuda stream与cuda event cuda编程里最重要的特性就是异步:CPU提交任务到GPU中异步执行。为了控制异步之间的并发顺序,cuda引入了stream和event的概念。本文尝试分析理解stream和event的含义,充分理解并使用stream、event,是正确、高效利用GPU的必要条件。 只有一个CPU thread的情况 当不考虑GPU的时候,CPU线程就在...
在上一期的 C / C ++ 文章中,我们讨论了如何在主机和设备之间高效地传输数据。在这篇文章中,我们讨论了如何将数据传输与主机上的计算、设备上的计算相重叠,在某些情况下,主机和设备之间的其他数据传输。实现数据传输和其他操作之间的重叠需要使用 CUDA 流,所以首先让我们了解一下流。 CUDA 流 CUDA 中的stream是...
kernel launch device sync cudaMemcpy() 不同的流操作可能是交叉执行的,可能是同事执行的. 流的API: cudaEvent_t start; cudaEventCreate(&start); cudaEventRecord( start, 0 ); 我们可以把一个应用程序的整体对的stream的情况称之为pipeline.优化程序以stream的角度就是优化pipeline ...
此外,可以在运行时在内核内内联生成依赖于数据的并行工作,动态利用 GPU 的硬件调度程序和负载平衡器,并根据数据驱动的决策或工作负载进行调整。以前需要修改以消除递归、不规则循环结构或其他不适合平面、单级并行性的构造的算法和编程模式可以更透明地表达。
CUDA流表示一个GPU操作队列,该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行。可以将一个流看做是GPU上的一个任务,不同任务可以并行执行。使用CUDA流,首先要选择一个支持设备重叠(Device Overlap)功能的设备,支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时,还能在主机和设备之间执行复制数据操作。
在Julia中,你可以使用CUDAStream来实现异步的GPU操作,这将允许你同时训练多个模型,而不必等待一个模型完成才开始下一个。以下是一个简单的示例代码来演示如何在两个GPU流上同时训练两个模型: using Flux using CUDA # 模型1 model1 = Chain( Dense(10, 5, swish), ...
DAY7:阅读 CUDA C编程接口之CUDA C runtime DAY8:阅读CUDA异步并发执行中的Streams DAY9:阅读CUDA异步并发执行中的Streams 今天继续讲解异步并发执行中的Streams,好消息是,今天讲完就真的把Stream部分讲完了,我们可以继续往下走了: 3.2.5.5.6. Callbacks ...
转自:https://bbs.csdn.net/topics/390798229 CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。 主要概念与名称: 主机将CPU及系统的内存(内存条)称为主机。设备将GPU及GPU本身的显...