访存计算异步执行:Hopper 在硬件层提供了TMA 单元,在软件层可以通过 cuda::memcpy_async 使用 TMA 单元实现异步的 Global Memory 和 Shared Memory 之间的拷贝。 本文主要学习 Thread Block Clusters,研究如何基于 Distributed Shared Memory 实现多 Thread Block 的协同运行。 1. Thread Block Clusters 的前世今生 1.1...
http://shichaoxin.com/2024/11/03/CUDA%E7%BC%96%E7%A8%8B-8-3.Programming-Interface-3.2.CUDA-Runtime-3.2.5.Distributed-Shared-Memory/ xinshichao's blog x-jeff added Gitalk 28497c8bbd899968112b7926e422fa41 labels Nov 4, 2024 Sign up for free to join this conversation on GitHub. Already...
We extend GPU Software Transactional Memory to allow threads across many GPUs to access a coherent distributed shared memory space and propose a scheme for GPU-to-GPU communication using CUDA-Aware MPI. The performance of CUDA-DTM is evaluated using a suite of seven irregular memory access bench...
导致和大部分人类知识的错位(因为人类优化知识更多聚集在CUDA,而不是PTX),所以想让Triton生成高性能代码天然地要比其他生成CUDA的编译器难;Triton隐藏了一些重要的硬件特性,比如shared memory,warp specialization,很多时候用户希望能控制这些特性,但是在当前的Triton里做不到。
This virtual global memory is used for device memory allocation and data communication among execution processors. Show abstract An OpenMP programming toolkit for hybrid CPU/GPU clusters based on software unified memory 2016, Journal of Information Science and Engineering A CUDA programming toolkit on ...
现在计算都是在每个进程(CUDA设备)上完成。 如果find_unused_parameters设置为True,DDP 会分析本地模型的输出,从 out 开始遍历计算图,把未使用参数标示为 ready,因为每次计算图都会改变,所以每次都要遍历。 此模式(Mode)允许在模型的子图上向后运行,并且 DDP 通过从模型输出out遍历 autograd 图并将所有未使用的...
例如,ProcessGroupNCCL仅支持CUDA张量。此外,由于DDP应该与任何定制的ProcessGroup后端一起工作,它不能假设所有后端都支持CPU张量。为了解决这个问题,DDP在同一设备上维护另一个位图作为第一个模型参数,并调用非阻塞拷贝操作(non-blocking copy)将CPU位图移动到设备位图以进行集合通信。
RDC使用共享内存,RDMA(包括Infiniband跟Roce两种硬件实现),tcp以及cuda(未来提供支持)作为 通信 后端,使用checkpoint机制来提供容错跟动态节点功能。 RDC的可能应用场景 分布式机器学习,例如同步或者异步SGD。 HPC,例如分子动力学模拟,第一性原理计算,有限元模拟等各学科的超算场景。 安装 首先在终端运行pip install -r ...
It can cause about 0.2 microseconds of pointer type checking overhead with the cudacudaPointerGetAttributes() CUDA API). If for some reason the memory type cache is needed, one can set UCX_MEMTYPE_CACHE=y in the environment to override this setting. By default, the Holoscan SDK will ...
# All tensors below are of torch.int64 type.# We have 2 process groups, 2 ranks.device=torch.device(f'cuda:{rank}')tensor=torch.arange(2,dtype=torch.int64,device=device)+1+2*ranktensordist.all_reduce(tensor,op=ReduceOp.SUM)tensor ...