pytorch stream是封装的cuda stream，应该可以并行的。确认一下你是不是用了default stream，如果用了的话，其实default stream会主动阻塞其他stream，导致新创建的stream和default stream两者上的kernel等任务无法并行。你可以尝试：(1)创建两个stream，把想并行的任务放到两个st
流同步: 使用流同步函数如 cudaStreamSynchronize() 可以等待流中所有操作完成。 事件同步: 使用事件同步函数如 cudaEventSynchronize() 可以等待特定事件发生,如内核执行完毕。 流等待事件: 使用 cudaStreamWaitEvent() 可以让一个流等待另一个流中的事件。 内存分配和释放: 使用 cudaMalloc() 和cudaFree() 可以在...
cuda = torch.device("cuda")# 创建默认的stream,A就是使用的默认streams = torch.cuda.Stream() A = torch.randn((1,10), device=cuda)foriinrange(100):# 在新的stream上对默认的stream上创建的tensor进行求和withtorch.cuda.stream(s):# 存在的问题是:torch.sum()可能会在torch.randn()之前执行B =...
cuda_stream(torch.cuda.Stream,cudaStream_torany value that can be cast to cudaStream_t.) – CUDA stream to be used for the copy (if not provided, an internal user stream will be selected) In most cases, using pytorch’s current stream is expected (for example, if we are copying to ...
CUDA 流是属于特定设备的线性执行序列。您通常不需要明确创建一个,默认情况下,每个设备都使用其自己的“默认”流。 除非显式的使用同步函数(例如synchronize()或wait_stream()),否则每个流内的操作都按照它们创建的顺序进行序列化,但是来自不同流的操作可以以任意相对顺序并发执行。例如,下面的代码是不正确的: ...
分配/ 管理内存块的基本单位,(stream_id, size, ptr) 三元组可以特异性定位一个 Block,即 Block 维护一个 ptr 指向大小为 size 的内存块,隶属于 stream_id 的 CUDA Stream。 所有地址连续的 Block(不论是否为空闲,只要是由 Allocator::malloc 得来的)都被组织在一...
torch.cuda.current_stream() 返回当前选定的Stream classtorch.cuda.device(idx) 更改所选设备的上下文管理器。 参数: idx(int) – 设备索引选择。如果这个参数是负的,则是无效操作。 torch.cuda.device_count() 返回可用的GPU数量。 classtorch.cuda.device_of(obj) ...
你可能会问，既然性能还是比不上CUDA，为什么还要费这个劲呢？这里面大有文章。Triton是开源的，这意味着任何人都可以对它进行优化和改进。Triton不受硬件限制，理论上可以在任何支持GPU计算的硬件上运行。这就大大增加了模型的适用范围。研究人员们并没有就此满足。他们进一步对比了模型中各个部分的性能。结果发现，...
PyTorch中的CUDA操作 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作。本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https:...
torch.cuda.stream(stream) 的作用是选择给定流的上下文管理器。 @contextmanagerdefuse_stream(stream: AbstractStream) -> Generator[None,None,None]:""":func:`torch.cuda.stream` for either CPU or CUDA stream."""ifnotis_cuda(stream):yieldreturnwithtorch.cuda.stream(as_cuda(stream)):yielddefis_cu...