// 将数据从Host传输到Deviceresult=cudaMemcpyAsync(d_a,a,N,cudaMemcpyHostToDevice,stream1) cudaMemcpyAsync在Host上是non-blocking的,也就是说数据传输kernel一启动,控制权就直接回到Host上了,即Host不需要等数据从Host传输到Device了。 non-default stream上的所有操作相对于 host code 都是 non-blocking 的,即...
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...
但是个人观点不认为这个数据可以说明pin_memory就比non_blocking的效果好,由于pytorch本身是对cuda的包装,不能把pytorch的运行效果和naive的CUDA代码等同来看,个人认为不管是是只设置
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...
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[5]是pin_memory=True和non_blocking=True搭配使用,这样能使得data transfer可以overlap computation。 x=x.cuda(non_blocking=True)pre_compute()...y=model(x) 注意non_blocking=True后面紧跟与之相关的语句时,就会需要做同步操作,等...
可以说,在深度学习框架中是否使用non_blocking的区别其本质就是在host与device间copy数据时CUDA执行是使用cudaMemcpy还是cudaMemcpyAsync的区别;如果non_blocking=True,所包装的CUDA执行的语句就是cudaMemcpyAsync,如果non_blocking=False,所包装的CUDA执行的语句就是cuda...
(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...
一旦您固定(pin)一个张量或存储器,您就可以使用异步 GPU 副本。只需将一个额外的non_blocking = True参数传递给cuda()调用即可。这可以用于计算与数据传输的并行。 通过将pin_memory = True传递给其构造函数,可以将DataLoader返回的批量数据置于固定内存(pin memory)中。