而将整个数据集(以 uint8 的格式)移动到 GPU 花费的时间可以忽略不计(40ms),而且 GPU 完成整个预处理工作甚至更快(15ms)。所以主要的时间消耗在了将处理过的数据集移动回 CPU,这一过程消耗了半秒钟。 因此,尽管之前提升被浪费掉的 3 秒是个进步,但是还是有另外的提升空间。这是因为数据在分批和增强后依然...
GPU无法直接从CPU的可分页内存中访问数据。设置pin_memory=True 可以为CPU主机上的数据直接分配临时内存,节省将数据从可分页内存转移到临时内存(即固定内存又称页面锁定内存)的时间。该设置可以与num_workers = 4*num_GPU结合使用。 Dataloader(dataset, pin_memory=True) 4. 直接在设备中创建张量 只要你需要torch....
TorchBench是一个开源基准测试集合,用于计算PyTorch项目的性能。它包含了几个非常流行的模型,例如传统的基于卷积神经网络的图像分类模型和transformers等等。一个问题是,它主要面向GPU(CUDA),所以我们想要增加对CPU性能测试的覆盖范围。我们在这里做的是在TorchBench中创建和维护一个标准化的CPU基准测试。它有三个用途,首...
GPU无法直接从CPU的可分页内存中访问数据。设置pin_memory=True可以为CPU主机上的数据直接分配临时内存,节省将数据从可分页内存转移到临时内存(即固定内存又称页面锁定内存)的时间。该设置可以与num_workers = 4*num_GPU结合使用。 Dataloader(dataset, pin_memory=True)...
可以根据可用性选择 CPU 或 GPU。 我们的测试函数类似,但将使用test_loader来从测试集中加载图像。 ../_static/https://gitcode.net/OpenDocCN/pytorch-doc-zh/-/raw/master/docs/2.2/img/knowledge_distillation/ce_only.png 使用交叉熵训练两个网络。学生将被用作基准: 代码语言:javascript 代码运行次数:0...
Dataloader(dataset, num_workers=4*num_GPU) 3. 使用pinned memory来降低数据传输 设置pin_memory=True可以跳过从可分页memory到pinned memory的数据传输 GPU无法直接从CPU的可分页内存中访问数据。设置pin_memory=True可以为CPU主机上的数据直接分配临时内存,节省将数据从可分页内存转移到临时内存(即固定内存又称页面...
CPU-only builds In this mode PyTorch computations will run on your CPU, not your GPU. python setup.py develop Note on OpenMP: The desired OpenMP implementation is Intel OpenMP (iomp). In order to link against iomp, you'll need to manually download the library and set up the building envi...
GPU不能直接从CPU的可分页内存中访问数据。设置pin_memory=True可以直接为CPU主机上的数据分配分段内存，...
上图展示了一个 Placement 例子，用于 GPU0 和 GPU1 之间的流水并行。图中负责在 CPU 和 GPU、GPU 与 GPU 之间进行数据搬运的Op（CopyH2D、CopyD2D）是 OneFlow 系统自动添加的。OneFlow 的通信逻辑可以复用，不需要为任何特定网络和特定算子实现相应的通信逻辑。通信逻辑由 OneFlow 的 Boxing 机制完成，与具体的...
最近Keras 3发布benchmarks,从对比上看,在一些模型上JAX在GPU上要比原生的PyTorch快1.5x,2x甚至3x。这里我们介绍一下这个benchmark结果。 对于Keras 3,目前已经支持使用TensorFlow,JAX和PyTorch作为后端,这里的实验主要是使用Keras 3来比较三个框架的训练和推理速度,同时还加入了和原生PyTorch以及Keras 2(基于TensorFlow...