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
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中预取数...
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 ...
non-default stream上的所有操作相对于 host code 都是 non-blocking 的,即它们不会阻塞Host代码。 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_...
non-default stream上的所有操作相对于 host code 都是 non-blocking 的,即它们不会阻塞Host代码。 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官方的建议是pin_memory=True和non_blocking=True搭配使用,这样能使得data transfer可以overlap computation。
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...
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...
for step, data in enumerate(train_loader):# copy data to GPUinputs = data[0].to(device=device, non_blocking=True)label = data[1].squeeze(-1).to(device=device, non_blocking=True) # train steptrain_step(inputs, label, model, optimizer, ...
可以说,在深度学习框架中是否使用non_blocking的区别其本质就是在host与device间copy数据时CUDA执行是使用cudaMemcpy还是cudaMemcpyAsync的区别;如果non_blocking=True,所包装的CUDA执行的语句就是cudaMemcpyAsync,如果non_blocking=False,所包装的CUDA执行的语句就是cudaMemcpy。
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是transform造成的了，即使pin_memory和non_blocking设置为True，最后data.cuda()也会耗费大约10ms时间，想要把这部分时间也省掉，只能额外开一个线程和一个cuda得stream，在这个线程和流中执行data.cuda()命令转移...