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...
不能实现CPU提速的操作,implicit的隐式的再次阻塞CPU: _k = torch.Tensor.pin_memory(_k) k = _k.to("cuda:1", non_blocking=True) target=model(k) // 神经网络 cpu_fun() 可以提高CPU效率的形式: _k = torch.Tensor.pin_memory(_k) k = _k.to("cuda:1", non_blocking=True) cpu_fun()...
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...
3、torch.tensor(data, *, dtype=None, device=None, requires_grad=False, pin_memory=False)→Tensor。如果你不想共享内存,你可以使用torch.tensor()方法来创建一个新的 tensor。 Example: importtorchimportnumpyasnp# 创建一个 numpy.ndarrayc=np.array([[1,2],[3,4]])# 转换成 torch.tensord=torch....
_k = torch.Tensor.pin_memory(_k) k = _k.to("cuda:1", non_blocking=True) cpu_fun() target=model(k) // 神经网络 其实说白了,就是不阻塞CPU后要CPU做一些和GPU无关联的操作后再必须和GPU同步的时候再同步,由此通过减少CPU阻塞来释放一定的CPU运算能力。
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。 # 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_blocking=True) ...
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 ,一是锁页 ,二是不锁页, 锁页内存存放的内容在任何情况下都不会与主机的虚拟内存 ...
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) ...
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 代码示例: arr = np.ones((3,3))print("ndarray的数据类型:", arr.dtype)# 创建存放在 GPU 的数据# t = torch.tensor(arr, device='cuda')t= torch.tensor(arr)print(t) 输出为: ndarray的数据类型: float64 ...