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_blockingift
non_blocking=True), \data[1].to(device=device, non_blocking=True)# convert to float32 and normalizeinputs = (inputs.to(torch.float32) / 255. - 0.5) / 0.5outputs = model(inputs)loss = criterion(outputs, labels)optimizer.zero_grad()loss.backwar...
// 将数据从Host传输到Device 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-bloc...
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。
# 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 ...
// 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...
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,...
inputs = data[0].to(device=device, non_blocking=True) 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): ...
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。
如果正在创建一个张量,就可以使用关键字参数device=torch.device(‘cuda:0’)直接将其分配给你的GPU。 如果到传输数据的情境下,可以使用.to(non_blocking=True),只要你在传输后没有任何同步点。 8、使用梯度/激活检查点。 检查点的工作原理,是用计算换取内存。检查点部分不是将整个计算图的所有中间激活都存储起来...