cudaError_t cudaMalloc(void**, uint)分配位于 GPU 上的内存。 需传入一个二级指针d_ptr,分配时会修改它的值。 cudaError_t cudaMemcpy(void*, void*, uint, enum cudaMemcpyKind)在 CPU 内存和 GPU 内存之间进行拷贝。可用来初始化或将结果移动回 CPU。 指针参数分别为d_ptr和h_ptr,前者为 device 上...
我们使用大小为4的块,因此我们有cdiv(6, 4) = 2个块。 x=torch.tensor([1,2,3,4,5,6])y=torch.tensor([0,1,0,1,0,1])x,y,x+y CUDA kernel将类似于以下C代码: # x,y = 输入张量, z = 输出张量, n = x的大小, bs = 块大小defadd_cuda_k(x,y,z,n,bs):# 定位此特定kernel正在...
cudaDeviceSetLimit(cudaLimitPersistingL2CacheSize, size); /* set-aside 3/4 of L2 cache for persisting accesses or the max allowed*/ 在多实例 GPU (MIG) 模式下配置 GPU 时,L2 缓存预留功能被禁用。 使用多进程服务 (MPS) 时,cudaDeviceSetLimit无法更改 L2 缓存预留大小。 相反,只能在 MPS 服务器...
开发支持更大批次大小的高性能内核 这里bsz=1的时候是memory bound的GEMV,如果bsz>1,这个时候就是GEMM Kernel了,很可能就是compute bound了,普通的kernel优化预计很难超越cuBLAS的性能。 从Int4 Weight Only开始,Triton开始力不从心了。要点为: 目前PyTorch没有原生的int4/uint4数据类型(dtype)。 这意味着我们...
使用网格数为2,线程块大小为4的计算核心,所以总的线程数就是2x4=8,所以核函数的调用将指派8个线程完成。 核函数中的代码的执行方式是“单指令-多线程”,即每一个线程都执行同一指令的内容。 1#include<stdio.h>23__global__voidhello_from_gpu()4{5printf("hello word from the gpu!\n");6}78intmain...
第2部分是:设备端的核函数对拷贝进来的东西进行计算,来得到和实现运算的结果,图4中的 Kernel 就是指在 GPU 上运行的函数。 第3部分是:把结果从 device memory 拷贝到申请的 host memory 里面,并且释放设备端的显存和内存。 CUDA 编程中的内存模型
工具函数包含:cuWelfordOnlineSum,cuChanOnlineSum,cuRMSOnlineSum,cuChanRMSOnlineSum这些,我把自己的原始注释使用gpt4进行了润色,这样会显得更加通俗一些。具体解释如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 // 这段代码是个CUDA函数,名叫cuWelfordOnlineSum,擅长用Welford算法来边收数据边算这些数据...
uint64_t threshold = UINT64_MAX; cudaMemPoolSetAttribute(mempool, cudaMemPoolAttrReleaseThreshold, &threshold); for (int i = 0; i < 100; i++) { cudaMallocAsync(&ptr, size, stream); kernel<<<..., stream>>>(ptr); cudaFreeAsync(ptr, stream); ...
(0); const uint imgheight = srcImage.rows; const uint imgwidth = srcImage.cols; Mat grayImage(imgheight, imgwidth, CV_8UC1, Scalar(0)); uchar3 *d_in; //向量类型,3个uchar unsigned char *d_out; //首先分配GPU上的内存 cudaMalloc((void**)&d_in, imgheight*imgwidth*sizeof(uchar3...