# 或者使用torch.cuda.empty_cache()来释放未使用的缓存 torch.cuda.empty_cache() 清理缓存 torch.cuda.empty_cache()函数能够清理PyTorch不再需要的缓存内存,但并不会释放由张量占用的内存。 二、扩展CUDA内存 扩展CUDA内存通常意味着增加GPU内存的使用量。然而,由于GPU内存有限,因此需要采取一些策略来合理利用内存。
//mathutil_cuda.c//THC是pytorch底层GPU库#include <THC/THC.h>#include"mathutil_cuda_kernel.h"externTHCState *state;intbroadcast_sum(THCudaTensor *a_tensor, THCudaTensor *b_tensor,intx,inty) {float*a =THCudaTensor_data(state, a_tensor);float*b =THCudaTensor_data(state, b_tensor); cu...
x86_64-linux-gnu-gcc -pthread -Wno-unused-result -Wsign-compare -DNDEBUG -g -fwrapv -O2 -Wall -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -g -fstack-protector-strong -Wformat -Werror=format-security -Wdate-time -D_FORTIFY_SOURCE=2 -fPIC -DWITH_CUDA -Isrc/ -Isrc/cu...
importtorch# 要首先引入importcppcuda_tutorialimporttimedeftrilinear_interpolation_py(feats,points):"""Inputs: feats: (N, 8, F)points: (N, 3) local coordinates in [-1, 1]Outputs: feats_interp: (N, F)"""u=(points[:,0:1]+1)/2v=(points[:,1:2]+1)/2w=(points[:,2:3]+1)/2...
pytorch的c++/cuda接口 主要涉及ATen、c10等pytorch扩展c++接口中最常用到的命名空间,可以参考官方给出的API文档: ATen API文档 下面就带领大家感受一下c++/cuda拓展的流程。可以分为3步: 编写:c++/cuda拓展源文件 编译:setuptools工具指导c++/cuda拓展的编译 调用:torch.autograd.Functio类封装 1.编写:编写c++/cuda...
让我们看看我们如何编写这样的 CUDA 核并使用这种扩展机制将其与 PyTorch 集成。 编写CUDA 扩展的一般策略是首先编写一个 C++ 文件,该文件定义将从 Python 调用的函数,并使用 pybind11 将这些函数绑定到 Python。此外,该文件还将声明在 CUDA (.cu) 文件中定义的函数。然后,C++ 函数将进行一些检查并最终将其调用...
6 lltm_cuda_extension module: cpp mix with cuda. Install with: python setup.py install or method:load test.py 没有使用cuda设备 1importtime23#from lltm_py import LLTM #test pure python without cuda4fromlltm_cppimportLLTM#test pure cpp without cuda5importtorch67batch_size = 168input_feat...
pytorch算子的cuda实现——expand,where,softmax算子的简单介绍orch.Tensor.expand() 是 PyTorch 中 Tensor 类的一个方法,用于扩展张量的维度。输入:input 是要扩展的张量,size 是一个元组,指定了要扩展的每个维
简而言之,CUDA使GPU加速LLM训练变为现实,大幅缩短了训练时间。 100%的Triton内核 Pytorch最近发表了一篇技术博客,他们以两个模型——Llama3-8B和IBM的Granite-8B Code为例,100%使用Triton内核实现了FP16推理。 Granite-8B Code是由IBM开发的一种仅限解码器的代码模型,专为代码生成...