使用non_blocking 在PyTorch 中,当我们将数据从 CPU 张量转移到 GPU 张量时,可以通过在.to()方法中设置non_blocking=True来实现非阻塞的数据迁移。以下是一个简单的示例: importtorch# 创建一个 CPU 张量data=torch.randn(1000,1000)# 将数据迁移到 GPU,使用 non_blockingift
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_bloc...
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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 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 transf...
PS: pytorch中的pin_memory和non_blocking的存在主要是因为pytorch从深度学习框架的千年老二老三已经升级为老大了(TensorFlow搞了个2.X版本,简直是自毁长城),因此pytorch更加希望能够稳固地位、扩大版图,虽然pytorch是对CUDA的一种包装,但是其性能的损耗是必然的,如何进一步提升pytorch和naive cuda之间性能差距就自然成了pyt...
pin_memory的设置是几乎所有深度学习框架dataloader中的参数,而non_blocking参数主要在pytorch中有发现使用。 其实对cuda编程有些了解的人对这两个参数从字面上就可以理解个大概。 首先说下pin_memory : 相关介绍可以看:https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/ ...
所以下面代码中的第二行应该是在第一行启动后就立马执行了。Pytorch官方的建议[5]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...
【数值计算】牛顿迭代法(Newton's method,Newton-Raphson method,牛顿-拉夫逊(拉弗森))计算二次方根(sqrt)三次方根 3556 2 14:12 App [pytorch 网络拓扑结构] 深入理解 nn.LayerNorm 的计算过程 2726 -- 15:24 App [pytorch distributed] nccl 集合通信(collective communication) 2387 1 7:07 App [PyTorc...
问PyTorch的non_blocking=True在数据预取中的正确使用EN当模型被训练在GPU上时，我正在研究从CPU中预取...
DataPrefetcher对DataLoader又包了一层,需要注意pin_memory=True时non_blocking=true才才生效,next()函数直接返回data而无需等待cuda()。实验结果如下,和预期的差不多,并无明显的改善。说到cuda(),有个小细节需要注意: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行代码...
inputs, labels = data[0].to(device=device, non_blocking=True), \data[1].to(device=device, non_blocking=True) 固定内存优化后的结果显示如下: TensorBoard Profiler 概述选项卡中的固定内存结果(作者截图) 现在,我们的 GPU 利用率达到了 92.37%,步进时间进一步...