os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] ="PCI_BUS_ID"os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] =str(0)importtimeimporttorchimporttorch.nn as nnimporttorch.nn.functional as Fimporttorchvision.transforms as TFimporttorchvision.
startTime = time.perf_counter() for t in range(100): optimizer = torch.optim.SGD(net1.parameters(), lr=0.01) # 注意: 对于使用AMD显卡做DML的要把optimizer放在循环内,不然梯度无法下降 prediction = net1(x) loss = lossFunc(prediction, y) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step...
目录首先,安装cuda然后安装pytorch之前在清华源下载的pytorch是cpu版的 在python下测试torch.cuda.is_available()返回的是false故在万能的Google下,找到了相关文章,进行整理首先,安装cuda没有英伟达控制面板 建议下载一个然后到官网去下载,我的cuda版本是11.4 ,目测可以下载11版本的,目前暂不知道version那一栏后面的server...
C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1 把cuDNN压缩包解压缩,分别把bin、include、lib\x64三个文件夹中的.dll、.h和.lib文件复制到CUDA目录下对应文件夹里。 3、检查安装: 需要运行该文件:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v12.1\extras\demo_suite\目录下的bandwidthTe...
这段.cu源码定义了一个c函数f_matrix_sum,并在最后使用pybind11宏封装为py包中的cuda_test函数。 调用核函数 f_matrix_sum调用核函数kernel_sum_mat把两个数组加起来,其中两个相加的数组mat_a/b是传入的pytorch tensor参数,输出数组mat_out是在传入核函数前新建的tensor。
cd C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.1\extras\demo_suite 运行bandwidthTest.exe result=pass说明安装成功了 5.下载pytorch 进入pytorch主页:pytorch 选择更多版本 找到CUDA11.1对应的pytorch版本 # CUDA 11.1 pip install torch==1.9.0+cu111 torchvision==0.10.0+cu111 torchaudio==0.9.0...
首先最简单的当属add2.h和add2.cu,这就是普通的CUDA实现。 void launch_add2(float *c, const float *a, const float *b, int n); __global__ void add2_kernel(float* c, const float* a, const float* b, int n) { for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; ...
CUDA Graphs Pytorch 测试用例 更多的测试用例可以参考 pytorch ut test: github.com/pytorch/pyto pytest -v test_cuda.py::TestCuda::test_graph_capture_simple pytest -v test_cuda.py::TestCuda::test_graph_concurrent_replay pytest -v test_cuda.py::TestCuda::test_graph_cudnn_dropout pytest -v ...
└── test_ops.py demo结构如上,其中 ops/src/是Cuda/C++代码 setup.py是编译算子的配置文件 ops/ops_py/是用PyTorch包装的算子函数 test_ops.py是调用算子的测试文件 Cuda/C++ 对于一个算子实现,需要用到.cu(Cuda)编写核函数、.cpp(C++)编写...
CUDA算子实现 首先最简单的当属add2.h和add2.cu,这就是普通的CUDA实现。 void launch_add2(float *c,const float *a,const float *b,int n); __global__ void add2_kernel(float* c,const float* a,const float* b,int n) {for (int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; \i <...