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_...
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,等到data transfer完成为止,如下面代码示例 x=x.cuda(non_blocki...
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_co...
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.c...
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。
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...
Protobuf是google开发的一个序列化和反序列化的协议库，我们可以自己设计传递数据的格式，通过.proto文件...
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。
7、在数据传输操作可以重叠时,使用tensor.to(non_blocking=True) 8、使用PyTorch JIT将元素操作融合到单个kernel中。 模型结构 9、在使用混合精度的FP16时,对于所有不同架构设计,设置尺寸为8的倍数 训练 10、将batch size设置为8的倍数,最大化GPU内存的使用 ...
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...