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。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运...
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 ...
train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_set, batch_size=32,shuffle=True, num_workers=8, pin_memory=True) 然后,我们将主机到设备的内存传输(在训练函数中)修改为non-blocking: inputs, labels = data[0].to(device=device, non_blocking=True), \d...
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。
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...
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...
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。
上一篇《Pytorch DataLoader pin_memory 理解》介绍了 torch.utils.data.DataLoader 的 pin_memory 参数的作用,这里再提一个一般会和其搭配使用的另外一个属性 non_blocking。 train_loader = torch.utils.data.DataLoader( train_dataset, ..., pin_memory=True ...