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...
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_blockingiftorch.cuda.is_available():data_gpu...
GPU 内存间速度是 30GB/s,CPU 间内存速度是 10GB/s ——详解 Pytorch 里的 pin_memory 和 non_blocking non_blocking = True 顾名思义,non_blocking是指“不要阻塞”,希望运算能够同时进行。那么什么样的运算能够同时进行呢?——比如数据从 CPU 向 GPU 传输时(此时占用的是 GPU 的资源),我们可以在 CPU ...
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_...
因为最早接触CUDA是大学时代,至今已经十多年了,有些东西用习惯了、时间久了就不太care了,最近由于工作原因又搞了会CUDA和深度学习的框架,看到pin_memory和non_blocking这两个参数设置,每次看到都想写些分析的technical report,最近由于疫情窝在家也正好是旧事重提,便有了本post。
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...
问PyTorch的non_blocking=True在数据预取中的正确使用ENProtobuf是google开发的一个序列化和反序列化的...
x = x.to(device, dtype=None, non_blocking=False, copy=False) 使用.pin_memory()方法固定数据如果你需要将数据从GPU移到CPU上,并且希望这些数据不被移动回GPU,你可以使用.pin_memory()方法。这个方法会将数据固定在CPU上,不会被移动到GPU。同时,这也意味着这些数据不会从GPU缓存中清空。 # 使用.pin_mem...
pytorch dataloader数据加载占用了大部分时间，怎么解决 在pytorch的默认数据加载工作流下，虽然使用了dataloader达到了iter(Dataset)的读取并行，但是并没有做到在gpu运算时异步读取数据。non_blocking正是实现了这一功能。可以自己测个速就能知道，是不是单纯的数据读取阶段特别慢，因为根据我的经验这么长的读取时间已经不...
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...