Host (executable) node虽然从名字上看记录的是CPU上的函数,无法直接被cuda识别,但其实并不能记录任意的CPU函数,而是记录通过cudaLaunchHostFunc启动的CPU函数。 使用stream capture的方式获取cudagraph 上面列出的构造节点的方式,非常复杂繁琐。为了解决这个问题,cuda给出了stream capture的方案。借助一文读懂cuda stream与...
CUDA graph是一种承接计算图到硬件执行的方式,作为一个运行时的底层概念,需要澄清CUDA graph只是在固定的计算任务提交到硬件(GPU)的速度方面做优化,不会改变其他逻辑。 优化提交任务效率 CUDA stream负责提交硬件任务到硬件,在CUDA 10.0之前,还没有CUDA graph的概念,用户提交任务时只能按部就班地调用不同的CUDA API...
cuda_graph的引入是为了解决kernel间launch的间隙时间问题的,尤其是有一堆小kernel,每个kernel启动也会带来一些开销,如果这些kernel足够多,那么就可能会影响系统的整体性能,cuda_graph的引入就是为了解决这个问题的,它会将stream内的kernel视为一整个graph,从而减少kernel的launch间隙时间。 cuda_graph基础 根据官方的源码...
Learn how to use CUDA Graph to accelerate inference in TensorFlow with the use case in Alibaba's Search & Recommendation system
CUDA Graph 性能优化效果 CUDA Graph可以通过Capture或Create的方式将多个Kernel组合在一起生成一个Graph,与Kernel融合不同,在Graph内部仍然是多个Kernel的形式存在,但提交操作只需要一次,如果可以将尽量多的Kernel组合在一起,那么理论上可以节约很多Kernel提交的开销。但CUDA Graph也有其自身的限制,它的设计思路是将多个...
CUDA Graph是一系列GPU操作的集合,这些操作通过依赖关系连接,形成一个图结构。这个图结构可以一次性提交给GPU执行,从而减少CPU和GPU之间的通信开销,提高GPU的利用率和程序的执行效率。 2. CUDA Graph的主要作用 CUDA Graph的主要作用是优化CUDA程序的执行效率,特别是在处理大量短小的GPU内核时。通过将多个内核操作组合...
🐛 Describe the bug Hello, I have some doubts about the following cudagraph case. I submitted another issue, #144386 import torch def test_cuda_graph_output_overwritten(): class MLP(torch.nn.Module): def __init__(self): super().__init__()...
我们可能都使用过 docker stop 命令来停止正在运行的容器，有时可能会使用 docker kill 命令强行关闭容器...
🚀 The feature, motivation and pitch According to the documentation, to dump the structure of a cudagraph into a file, we have to do the following: import torch g = torch.cuda.CUDAGraph() g.enable_debug_mode() # Placeholder input used for...
The trace is recorded correctly, and I can visualize the graph execution in the timeline. However, I am interested in understanding cuda graph execution time stats (percentiles). I made a little script to query the related sqlite database, but I dont seem to find the table or events related...