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
PyTorchCUDAAsynchronousEventsData_TransferStream_SynchronizationEvent_ManagementError_Handling 在代码实现方面,我们可以看到 A 方案与 B 方案在特性上存在差异: # A方案torch.cuda.synchronize()# B方案event=torch.cuda.Event()event.record()# 继续执行其他操作event.synchronize() 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. ...
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...
链接:https://github.com/pytorch/pytorch/blob/a5b848aec10b15b1f903804308eed4140c5263cb/c10/cuda/CUDACachingAllocator.cpp#L403 2.1 主要的数据结构 Block: 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...
classtorch.cuda.Stream CUDA流的包装。 参数: device (int, 可选) – 分配流的设备。 priority (int, 可选) – 流的优先级。数字越小优先级越高。 query() 检查所有提交的工作是否已经完成。 返回: 一个布尔值,表示此流中的所有核心是否完成。
🚀 Feature I would like access to the "cudaStreamWaitEvent" through the Python API, maybe specifically through the Stream or Event API. Motivation I would like to synchronize between CUDA streams. Pitch Synchronizing between streams is a ...
cudaDeviceSynchronize()直到前面所有流中的命令都执行完。 cudaStreamSynchronize()以某个流为参数,强制运行时等待该流中的任务都完成。可用于同步主机和特定流,同时允许其它流继续执行。 cudaStreamWaitEvent()以一个流和一个事件为参数(后文将介绍),使得在调用cudaStreamWaitEvent()后加入到指定流的所有命令暂缓执行...
CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台和编程模型,用于利用GPU进行高性能计算。当在PyTorch中使用CUDA时,有时会遇到"PyTorch CUDA错误:遇到非法内存访问"的问题。 这个错误通常是由以下几种情况引起的: 内存溢出:当模型或数据集过大时,可能会导致GPU内存不足,从而引发非法内存访问错误。解决方法包括减小模型规模、减少批量大小...
self.done_event.set() self.proc_next_input.set() torch.cuda.current_stream().wait_stream(self.stream) self.preproc_thread.join() 基于GPU 的管道 在我的测试中,上面详述的新的完整 CPU 管道的速度大约是 TooVIEW 数据加载程序的两倍,同时达到了几乎相同的最大批大小。CPU 管道在 ResNet50 这样的大...
_dali_iterator, 'cuda_stream': self.stream, 'fp16': self.fp16, 'mean': self.mean, 'std': self.std, 'proc_next_input': self.proc_next_input, 'done_event': self.done_event, 'output_queue': self.output_queue, 'pin_memory': self.pin_memory}) self.preproc_thread.daemon = True...