if num_loop / 2 == i: paddle.device.cuda.synchronize(place) start = time.perf_counter() output, _ = model.generate( input_ids=inputs_ids['input_ids'], token_type_ids=inputs_ids['token_type_ids'], position_ids=inputs_ids['position_ids'], attention_mask=inputs_ids['attention_mas...
auto *dev_ctx = static_cast<const paddle::platform::CUDADeviceContext *>( pool.Get(gpu_place)); paddle::memory::Copy(paddle::platform::CPUPlace(), static_cast<void *>(data), gpu_place, t_data, ele_num * sizeof(T), dev_ctx->stream()); #ifdef PADDLE_WITH_HIP hipStreamSynchroniz...
同时,在TensorRT官方文档中,CPU+内存被称为host,而GPU+显存被称为device,可以明显地看出host和device实际上是异步工作的,因此需要同步操作。 4.2 代码实现 AI检测代码解析 #导入必用依赖 import tensorrt as trt import pycuda.autoinit #负责数据初始化,内存管理,销毁等 import pycuda.driver as cuda #GPU CPU之...
FT_DEBUG_LEVEL: If it is set to be DEBUG, then the program will run cudaDeviceSynchronize() after every kernels. Otherwise, the kernel is executued asynchronously by default. It is helpful to locate the error point during debuging. But this flag affects the performance of program significantly...
## 使用对归一化加速 !python -W ignore code/train.py --epoch 5 --cuda True W0902 19:05:59.446085 2064 device_context.cc:404] Please NOTE: device: 0, GPU Compute Capability: 7.0, Driver API Version: 11.0, Runtime API Version: 10.1 W0902 19:05:59.451211 2064 device_context.cc:422] ...
`torch.cuda.synchronize()`函数将会等待一个CUDA设备上的所有流中的所有核心的计算完成。函数接受一个`device`参数,代表是哪个设备需要同步。如果device参数是`None`(默认值),它将使用`current_device()`找出的当前设备。 现在使用函数来处理数据。通过在测量之前需要预热设备(对设备执行一次传递)来确保缓存的作用不...
设置环境变量 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 #6725yufengwhy commented Jan 8, 2018 • edited @hedaoyuan 好的,多谢。 但是这个教程有点误导人。谷歌搜索paddle gpu id就会定位到这个教程,然后就一直尝试设置gpu_id,device变量,但是没有用,希望可以更新一下教程,谢谢。lize...
(at /paddle/paddle/fluid/memory/allocation/cuda_allocator.cc:69) . (at /paddle/paddle/fluid/imperative/tracer.cc:172) PaddlePaddle-Gardener 4年前 复制链接地址 源自github用户LDOUBLEV: 是否是你每次评估的时候重新定义模型了,评估的代码发一下? PaddlePaddle-Gardener 4年前 复制链接地址 源自github...
补充: 我将训练过程中每个批次bce所有的输入保存下来，单独使用BCEWithLogitsLoss运行了一遍，没有任何问题...
如今,借助PaddleMIX的PPDiffusers工具箱,您可以轻松使用最新的Stable Diffusion 3(SD3)模型,创造出令人惊叹的视觉作品。本文将带您一步步探索如何利用PPDiffusers中的SD3模型,开启您的创意之旅。 1.模型简介 Stable Diffusion 3 (SD3)是一种多模态扩散Transformer(MMDiT)文本生成图像模型,具有大幅提升的图像质量、排版...