// 将数据从Host传输到Deviceresult = cudaMemcpyAsync(d_a, a, N, cudaMemcpyHostToDevice, stream1) cudaMemcpyAsync在Host上是non-blocking的,也就是说数据传输kernel一启动,控制权就直接回到Host上了,即Host不需要等数据从Host传输到Device了。 non-default stream上的所有操作相对于 host code 都是 non-blocki...
result = cudaMemcpyAsync(d_a, a, N, cudaMemcpyHostToDevice, stream1) cudaMemcpyAsync在Host上是non-blocking的,也就是说数据传输kernel一启动,控制权就直接回到Host上了,即Host不需要等数据从Host传输到Device了。 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。
result = cudaMemcpyAsync(d_a, a, N, cudaMemcpyHostToDevice, stream1) 1. 2. cudaMemcpyAsync在Host上是 non-blocking 的,也就是说数据传输kernel一启动,控制权就直接回到Host上了,即Host不需要等数据从Host传输到Device了。 non-default stream上的所有操作相对于 host code 都是 non-blocking 的,...
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...
// 将数据从Host传输到Deviceresult=cudaMemcpyAsync(d_a,a,N,cudaMemcpyHostToDevice,stream1) cudaMemcpyAsync在Host上是non-blocking的,也就是说数据传输kernel一启动,控制权就直接回到Host上了,即Host不需要等数据从Host传输到Device了。 non-default stream上的所有操作相对于 host code 都是 non-blocking 的,即...
inputs, labels = data[0].to(device=device, non_blocking=True), \data[1].to(device=device, non_blocking=True) 固定内存优化后的结果显示如下: TensorBoard Profiler 概述选项卡中的固定内存结果(作者截图) 现在,我们的 GPU 利用率达到了 92.37%,步进时间进一步...
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。
# copy the model to the GPUmodel = model.to(device)if compile_model:# compile modelmodel = torch.compile(model)model.train() t0 = time.perf_counter()summ = 0count = 0 for step, data in enumerate(train_loader):# copy data to GPUinputs ...
如果你在训练过程中需要将数据从CPU移到GPU上,使用.to()方法比使用.cuda()方法更好。.to()方法会将数据移动到GPU上并清空CPU缓存,从而释放CPU内存。同时,.to()方法也会清空GPU缓存,从而释放GPU内存。 # 使用.to()方法将数据移动到GPU并清空缓存 x = x.to(device, dtype=None, non_blocking=False, copy...
label = data[1].squeeze(-1).to(device=device, non_blocking=True) # use mixed precision to take advantage of bfloat16 support with torch.autocast(device_type='cuda', dtype=torch.bfloat16): outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, label) ...