基准是pageable_tensor.to(device),也就是将tensor从分页内存移动到GPU上。 最快是pinned_tensor.to(device),也就是一开始创建tensor的时候,该tensor就位于固定内存上。 最慢的是将tensor从分页内存移动到固定内存(pin_memory()),再移动到gpu上。pageable_tensor.pin_memory().to(device)。也很好理解,相对于基准...
由于pinned memory后,可以使用DMA传输而不占用CPU,因此通常需要搭配non_blocking使用。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 # tensor.pin_memory() 就行pinned_tensor = torch.randn(data_size, dtype=torch.float32).pin_memory() device = torch.device("cuda") pinned_tensor.to(device, non...
但是个人观点不认为这个数据可以说明pin_memory就比non_blocking的效果好,由于pytorch本身是对cuda的包装,不能把pytorch的运行效果和naive的CUDA代码等同来看,个人认为不管是是只设置
normal_tensor = torch.randn(data_size, dtype=torch.float32) # 分配固定内存中的张量 pinned_tensor = torch.randn(data_size, dtype=torch.float32).pin_memory() # 目标设备 device = torch.device("cuda") # 使用mp.spawn启动多进程测试 mp.spawn(test_pinned_memory, args=(normal_tensor, pinned_t...
个人认为不管是是只设置pin_memory还是只设置non_blocking都是需要CPU进行一定的操作的,而在pytorch中很可能只要CPU启动开始做这样的操作都需要一定的时间花费,所以导致只加pin_memory参数和只加non_blocking参数与什么参数都不加的情况也没有太大的提速,而只有不需要CPU做任何操作的两个参数全加的情况还得到了极大的...
torch.tensor() 功能:从data 创建 tensor data : 数据 , 可以是 list, numpy dtype : 数据类型,默认与 data 的一致 device 所在设备 , cuda cpu requires_grad :是否需要梯度 pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: import torch import numpy as np ...
pin_memory: 是否存于锁页内存 使用Numpy创建张量 通过np创建ndarray,然后转化为张量,数据类型默认与data一致,这里是创建了一个3*3的全1张量: arr = np.ones((3,3)) print("数据类型为:",arr.dtype)t = torch.tensor(arr)print(t) 如果你已经搭建了GPU环境,可以通过如下代码将张量创建在GPU上(创建需要几...
pytorch创建data.DataLoader时,参数pin_memory的理解 pin_memory就是锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True, 则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存, 这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。 主机中的内存,有两种存在方式 ...
pin_memor用于实现锁页内存,创建DataLoader时,设置pin_memory=True,则意味着生成的Tensor数据最开始是属于内存中的锁页内存,这样将内存的Tensor转义到GPU的显存就会更快一些。 以下是使用torch.tensor()创建张量的基本示例: 复制 importnumpyasnpimporttorch
pin_memory :是否存于锁页内存 实例如下: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorchimportnumpyasnp # Create tensors via torch.tensor flag=Trueifflag:arr=np.ones((3,3))print("type of data:",arr.dtype)t=torch.tensor(arr,device='cuda')print(t) ...