train_loader=torch.utils.data.DataLoader(train_dataset,...,pin_memory=True)fordata,labelsintrain_loader:data=data.to('cuda:0',non_blocking=True) 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...
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,也就是...
使用non_blocking 在PyTorch 中,当我们将数据从 CPU 张量转移到 GPU 张量时,可以通过在.to()方法中设置non_blocking=True来实现非阻塞的数据迁移。以下是一个简单的示例: importtorch# 创建一个 CPU 张量data=torch.randn(1000,1000)# 将数据迁移到 GPU,使用 non_blockingiftorch.cuda.is_available():data_gpu...
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。
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) ...
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(output, target) # Backward pass without mixed precision...
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还是只设置non_blocking都是需要CPU进行一定的操作的,而在pytorch中很可能只要CPU启动开始做这样的操作都需要一定的时间花费,所以导致只加pin_memory参数和只加non_blocking参数与什么参数都不加的情况也...
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cudaMemcpy。