第二张和第三张Slides尝试使用std::vector<float*>来实现_foreach_add_kernel,这种方法不行,因为CUDA不识别std::vector。 第四张和第五张Slides尝试使用C风格的数组(float**)来实现_foreach_add_kernel,结论:这种方法也不行,会导致非法内存访问(IMA),因为外层指针*是CPU地址。 Sli
Test name: test_parity__foreach_add_fastpath_inplace_cuda_int64 (__main__.TestForeachCUDA) Platforms for which to skip the test: linux Disabled by pytorch-bot[bot] Within ~15 minutes, test_parity__foreach_add_fastpath_inplace_cuda_int64 (__main__.TestForeachCUDA) will be disabled ...
'_foreach_add_', '_foreach_addcdiv', '_foreach_addcdiv_', '_foreach_addcmul', '_foreach_addcmul_', '_foreach_asin', '_foreach_asin_', '_foreach_atan', '_foreach_atan_', '_foreach_ceil', '_foreach_ceil_', '_foreach_cos', '_foreach_cos_', '_foreach_cosh', '_...
[Prototype] Foreach Map 该特性使用 torch.compile,允许用户对张量列表应用任何逐点或用户定义的函数(例如torch.add),类似于现有的torch.foreach*操作。与现有的torch.foreach*操作相比,其主要优势在于,任何标量或张量列表的组合都可作为参数提供,甚至用户定义的 Python 函数也可应用于张量列表。torch.compile 将自动...
torch._foreach_add_(device_col_vars, col_means) # type: ignore[arg-type] ... torch._foreach_mul_(device_variances, beta2_ts) torch._foreach_mul_(grads_squared, one_minus_beta2_ts) torch._foreach_add_(device_variances, grads_squared) ...
课程还类比线粒体在细胞中的作用，将multi_tensor_apply比喻为优化器的“动力卡车”，强调了其同时处理多个张量的能力，与传统的逐个张量处理方式形成对比。课程探讨了在CUDA中实现多个张量操作（如_foreach_add）时，如何正确传递输入，以及如何避免非法内存访问的问题。通过对不同方法的尝试和分析，课程...
• Foreach Map 操作 • 推理用 Flex Attention • Inductor 中的 Prologue 融合支持 追踪中的回归问题 NCCL 初始化时在 12.2 驱动下出现 CUDA “无效参数”失败 部分使用 12.2 CUDA 驱动(版本 535)的用户报告在 NCCL 或对称内存初始化过程中遇到“CUDA 驱动错误:无效参数”的问题。该问题正在调查中,详情见...
Foreach Map 操作 推理用 Flex Attention Inductor 中的 Prologue 融合支持 追踪中的回归问题 NCCL 初始化时在 12.2 驱动下出现 CUDA “无效参数”失败 部分使用 12.2 CUDA 驱动(版本 535)的用户报告在 NCCL 或对称内存初始化过程中遇到“CUDA 驱动错误:无效参数”的问题。该问题正在调查中,详情见 #150852。如果...
for each_phase in ['train', 'valid']: if each_phase == 'train': scheduler.step() model.train(True) else: model.train(False) running_loss = 0.0 running_corrects = 0 迭代数据: for data in dataloaders[each_phase]: input_data, label_data = data if torch.cuda.is_available(): inpu...
rdd.foreach(lambda x: acc.add(x)) acc.value # 45 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. saveAsTextFile:将RDD的数据写入文本文件中,支持写入本地、hdfs等文件系统 rdd = sc.parallelize(range(5)) # 保存rdd为text文件到本地 # 如文件已存在, 将报错 ...