cudaError_tstatus=cudaMallocHost((void**)&h_aPinned,bytes);if(status!=cudaSuccess)printf("Error allocating pinned host memory\n"); Pinned Memory 的数据传输与 Pageable Memory 的传输都可以使用cudaMemcpy()进行数据拷贝,这里使用一个简单的带宽测试程序来比较 Pageable Memory 和Pinned Memory 的传输速率。
...,pin_memory=True)fordata,labelsintrain_loader:data=data.to('cuda:0',non_blocking=True)...
在CUDA编程中可以手动的把CPU端准备传输到GPU的那部分host内存空间指定为pinned memory,这样GPU端执行copy时就可以直接从这段host的内存中copy;但是如果没有手动指定待拷贝的host上的物理内存为pinned memory那么这段内存便是pageable memory,那么在这种情况下执行copy就需要CPU上操作向操作系统隐式的申请一段临时的pinned...
程序通过以下两种方式之一分配托管内存: 通过cudaMallocManaged()例程,它在语义上类似于cudaMalloc();或者通过定义一个全局__managed__变量,它在语义上类似于一个__device__变量。在本文档的后面部分可以找到这些的精确定义。 注意:在具有计算能力 6.x 及更高版本的设备的支持平台上,统一内存将使应用程序能够使用默...
3. 如果CPU端发送给GPU端的指令为cudaMemcpy,如果待传输的数据是pageable memory,那么CPU端需要在host内存中临时申请pinned memory,把待传输的数据copy到这个pinned memory,然后发送指令给GPU,要GPU将这块pinned memory中的数据copy走,然后CPU端陷入阻塞状态,等待GPU端copy任务结束再唤醒,而GPU端收到这条copy指令后把该...
Pytorch官方的建议是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,等到data transfer完成为止,如下面代码示例x=x.cuda(non_...
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的,即使用硬盘空间来代替内存。大多数系统中虚拟内存空间被划分成许多页,它们是寻址的单元,页的大小至少是4096个字节。虚拟寻址能使一个连续的虚拟地址空间映射...
在pytorch1.7 + cuda10 + TeslaV100的环境下,使用ResNet34,batch_size=16, SGD对花草数据集训练的情况如下:使用一块GPU需要9s一个epoch,使用两块GPU是5.5s, 8块是2s。这里有一个问题,为什么运行时间不是9/8≈1.1s ? 因为使用GPU数量越多,设备之间的通讯会越...
dist.init_process_group("nccl",rank=rank,world_size=world_size)defcleanup():dist.destroy_process_group() 复制 2.1 定义我们的手写数字分类的玩具模型。 classNet(nn.Module):def__init__(self):super(Net,self).__init__()self.conv1=nn.Conv2d(1,32,3,1)self.conv2=nn.Conv2d(32,64,3,1...
Currently the CUDA context of pytorch requires about 1 GB CUDA memory, which means even all Tensors are on CPU, 1GB of CUDA memory is wasted, :-(. However it's still under investigation if I can fully destroy the context and then re-init.ACK...