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...
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/ 上面...
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...
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...
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_...
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...
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...
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...
对这个non_blocking要有所了解主要还是要知道两个概念,一个是pinned memory;一个是stream队列。关于pinned memory上篇post已经给了介绍,这里再概要的复述下:host向device传输数据时(64kb大小以上数据),需要CPU在内存中指定一块pinned memory,将需要传输的数据放入到这块pinned memory中,然后向GPU发送指令要其将这块pinned...
对这个non_blocking要有所了解主要还是要知道两个概念,一个是pinned memory;一个是stream队列。关于pinned memory上篇post已经给了介绍,这里再概要的复述下:host向device传输数据时(64kb大小以上数据),需要CPU在内存中指定一块pinned memory,将需要传输的数据放入到这块pinned memory中,然后向GPU发送指令要其将这块pinned...