cuMemcpyHtoDAsync( dYclass, hY.ctypes.get_data(), bufferSize, stream) 在完成资料准备和资源分配之后,即可启动核心。想要将装置上的资料位置传递至核心执行设备时,必须撷取装置指标。在以下程式码范例中,int(dXclass) 会重试dXclass 的指标值,即CUdeviceptr,并使用np.array
self.cuda_inputs = [] self.host_outputs = [] self.cuda_outputs = [] self.bindings = [] self.stream = cuda.Stream() for binding in self.engine: size = trt.volume(self.engine.get_binding_shape(binding)) * self.engine.max_batch_size self.host_mem = cuda.pagelocked_empty(size, np...
3.2 指定CUDA内存地址 在CUDA中,通常不直接指定内存地址,而是使用CUDA API动态地管理内存。但在某些应用中,使用cudaMemGetAddressRange等API可以查询内存的地址范围。这也意味着,如果需要在预分配内存的情况下共享内存,可以使用cudaMemcpy、cudaMemcpyAsync进行直接复制。 cuda.memcpy_htod_async(device_array,data,stream)...
[cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] #推理 context.execute_async_v2(bindings=bindings, stream_handle=stream.handle) #复制结果到host上 [cuda.memcpy_dtoh_async(out.host, out.device, stream) for out in outputs] # Synchronize the stream stream.synchronize...
1. 使用 cuMemAlloc 分配资源来存储数据,因为 Python 没有指针的自然概念,但 cuMemcpyHtoDAsync 期望void * , 使用 XX.ctypes.data 获取与 XX 的指针值。 dXclass = checkCudaErrors(driver.cuMemAlloc(bufferSize)) dYclass = checkCudaErrors(driver.cuMemAlloc(bufferSize)) dOutclass = checkCudaErrors(...
Traceback (most recent call last): line 126, in <listcomp> [cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in inputs] pycuda._driver.LogicError: cuMemcpyHtoDAsync failed: invalid argument 解决: def get_img_np_nchw(filename): image = cv2.imread(filename) image_cv ...
Python doesn’t have a natural concept of pointers, yetcuMemcpyHtoDAsyncexpectsvoid*. Therefore,XX.ctypes.get_dataretrieves the pointer value associated with XX. err, dXclass = cuda.cuMemAlloc(bufferSize) err, dYclass = cuda.cuMemAlloc(bufferSize) ...
stream = cuda.Stream() # 创建一些空间来存储中间激活值,因为engine保存了network定义和训练时的参数,这些都是构建的上下文执行的。 with engine.create_execution_context() as context: # 输入数据传入GPU cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream) ...
d_output = cuda.mem_alloc(h_output.nbytes) stream = cuda.Stream() with engine.create_execution_context() as context: start = time.time() cuda.memcpy_htod_async(d_input, h_input, stream) input_shape = (1, 6, 1, 1) context.set_binding_shape(0, input_shape) context.execute_async...
cuda.memcpy_htod(a_gpu, a) 在设备内部,doubleMatrix内核函数将运行。它的目的是将输入矩阵的每个元素乘以2。正如你所看到的,doubleMatrix函数的语法类似于 C 语言,而SourceModule语句是 NVIDIA 编译器(nvcc编译器)的真正指令,它创建了一个模块,这个模块只包含doubleMatrix函数: ...