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...
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...
本期code:https://github.com/chunhuizhang/llm_aigc/blob/main/tutorials/nn_basics/performance_optimization/pytorch_optimization.ipynb, 视频播放量 2293、弹幕量 0、点赞数 86、投硬币枚数 25、收藏人数 133、转发人数 2, 视频作者 五道口纳什, 作者简介 数学,计算
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...
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...
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...