为了给non-defalut stream传输数据,我们使用cudaMemcpyAsync()函数,它类似于前一篇示例中讨论的cudaMemcpy()函数,但需要将 stream 标识符作为第五个参数传入,即 // 将数据从Host传输到Deviceresult = cudaMemcpyAsync(d_a, a, N, cudaMemcpyHostToDevice, stream1)
pin_memory的设置是几乎所有深度学习框架dataloader中的参数,而non_blocking参数主要在pytorch中有发现使用。 其实对cuda编程有些了解的人对这两个参数从字面上就可以理解个大概。 首先说下pin_memory : 相关介绍可以看:https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/ 上面...
pin_memory的设置是几乎所有深度学习框架dataloader中的参数,而non_blocking参数主要在pytorch中有发现使用。 其实对cuda编程有些了解的人对这两个参数从字面上就可以理解个大概。 首先说下pin_memory : 相关介绍可以看:https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/ 上面链接地址中有一个...
为了给non-defalut stream传输数据,我们使用cudaMemcpyAsync()函数,它类似于前一篇示例中讨论的cudaMemcpy()函数,但需要将 stream 标识符作为第五个参数传入,即 // 将数据从Host传输到Device result = cudaMemcpyAsync(d_a, a, N, cudaMemcpyHostToDevice, stream1) cudaMemcpyAsync在Host上是 non-blocking 的,也就...
所以下面代码中的第二行应该是在第一行启动后就立马执行了。Pytorch官方的建议是pin_memory=True和non_blocking=True搭配使用,这样能使得data transfer可以overlap computation。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 x=x.cuda(non_blocking=True)pre_compute()...y=model(x) ...
data=data.to('cuda:0',non_blocking=True) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 1. pin_memory 1.1 什么是锁页内存(Pinned Memory/PageLocked Memory)?什么是"Pinned"? 参考Cuda锁页内存和零复制 通常我们的主机处理器是支持虚拟内存系统的,即使用硬盘空间来代替内存。大多数系统中虚拟内存空间被划分成许...
(1)创建两个stream，把想并行的任务放到两个stream上(2)创建一个stream，属性是non blocking，这样就...
可以看到,上述代码示例中DataLoader的pin_memory设置为True,torch会在返回数据前将数据直接放到CUDA的pinned memory里面,从而在训练时避免从一次从cpu拷贝到gpu的开销。但是只设置该参数不太会导致数据读取速度变快,原因是该参数需要搭配使用,要将代码中的数据拷贝由.cuda()变更为.cuda(non_blocking=True) ...
features = features.to('cuda:0', non_blocking=True) target = target.to('cuda:0', non_blocking=True) # Forward pass with mixed precision withtorch.cuda.amp.autocast():# autocast as a context manager output = model(features) loss = criterion...
DataPrefetcher对DataLoader又包了一层,需要注意pin_memory=True时non_blocking=true才才生效,next()函数直接返回data而无需等待cuda()。实验结果如下,和预期的差不多,并无明显的改善。说到cuda(),有个小细节需要注意: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行代码...