对于CUDA核函数计时使用clock()或GetTickCount()函数结果不准确,计算归约求和的例子如下: //CPU计时 clock_t start, end; start = clock(); d_SharedMemoryTest << < NThreadX, ThreadX >> > (S_Para, MX); //调用核函数(M个包含N个线程的线程块) cudaDeviceSynchronize(); end = clock(); clock_...
通过计时,我们可以很容易地观察到CUDA带来的性能提升。 4. 使用PyCUDA进行自定义CUDA代码 除了使用封装好的库外,PyCUDA允许我们编写自定义的CUDA核函数。以下是一个示例,展示了如何在Python中定义CUDA核并调用它。 importpycuda.autoinitimportpycuda.driverascudaimportnumpyasnpfrompycuda.compilerimportSourceModule# ...
CuPy 提供了通过基于CUDA的并且兼容Numpy的高级函数,PyCUDA提供了对CUDA API更细粒度的控制,英伟达也发布了官方CUDA Python。 本文不是 CUDA 或 Numba 的综合指南,本文的目标是通过用Numba和CUDA编写一些简单的示例,这样可以让你了解更多GPU相关的知识,无论是是不是使用Python,甚至C编写代码,它都是一个很好的入门资...
[第七章](55146879-4b7e-4774-9a8b-cc5c80c04ed8.xhtml),使用CUDA 库与 Scikit-CUDA,通过 Python Scikit-CUDA 模块简要介绍了一些重要的标准 CUDA 库,包括 cuBLAS,cuFFT 和 cuSOLVER。 [第八章](d374ea77-f9e5-4d38-861d-5295ef3e3fbf.xhtml),CUDA 设备函数库和 Thrust,向我们展示了如何在我们的代码中...
支持cuda 同步统计时间 支持平均时间打印 支持打印间隔,WarmUp 时长设置 支持with 上下文,可用于某个函数内部某一段程序统计时长操作 2 实现 importtimeimportwarningsfromcontextlibimportcontextmanagerimporttorchclassTimeCounter:names=dict()# Avoid instantiating every time@classmethoddefcount_time(cls,log_interval=...
如果没有错误消息,并且输出看起来正确,那么可以认为CUDA在Python环境中是可用的。 分析性能测试结果(可选): 对于更复杂的CUDA程序,你可能还想分析性能测试结果,如运行时间和资源利用率。这可以通过在代码中添加计时器或使用专业的性能分析工具来完成。 通过以上步骤,你可以在Python中测试CUDA是否正常工作。如果你遇到...
cudaFree(d_lattice); cudaFree(d_mandelbrot_graph); } 有了这个,我们已经完成了所有需要的 CUDA-C 代码。将其保存到名为mandelbrot.cu的文件中,然后继续下一步。 您还可以从github.com/btuomanen/handsongpuprogramming/blob/master/10/mandelbrot.cu下载此文件。
基于Numba 的 CUDA Python 编程简介 CUDA 计算平台可以让开发者在 NVIDIA GPU 上实现大规模并行计算,从而加速应用程序的执行,节省宝贵的时间资源。 Numba 是一款即时(JIT) Python 函数编译器,提供简洁的 API 用于加速 Python 函数运行。对希望使用 GPU 加速其应用又不想写 C/C++ 代码的同学而言,Numba 是个极具吸...
from numba import cuda@cuda.jit(device=True)def device_function(a, b): return a + b Numba 在其cuda库中还具有原子操作，随机数生成器，共享内存实现（以加快数据访问速度）等。ctypes / cffi / cython互操作性：· cffi- 在nopython模式下支持CFFI函数的调用。· ctypes — 在nopython模式下支持ctypes...
CPU操作时间、CUDA内核计时、内存消耗历史 要记录事件,只需要将训练嵌入到分析器上下文中,如下所示: import torch.autograd.profiler as profiler with profiler.profile( activities=[ProfilerActivity.CPU, ProfilerActivity.CUDA], on_trace_ready=torch.profiler.tensorboard_trace_handler('./logs'), ...