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...
// 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...
PS: pytorch中的pin_memory和non_blocking的存在主要是因为pytorch从深度学习框架的千年老二老三已经升级为老大了(TensorFlow搞了个2.X版本,简直是自毁长城),因此pytorch更加希望能够稳固地位、扩大版图,虽然pytorch是对CUDA的一种包装,但是其性能的损耗是必然的,如何进一步提升pytorch和naive cuda之间性能差距就自然成了pyt...
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,...
# 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 ...
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): ...
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...
如果你创建了一个新的张量,可以使用关键字参数 device=torch.device( cuda:0 ) 将其分配给 GPU。 如果你需要传输数据,可以使用. to(non_blocking=True),只要在传输之后没有同步点。 08 使用梯度 / 激活 checkpointing Checkpointing 的工作原理是用计算换内存,并不存储整个计算图的所有中间激活用于 backward pass...
// 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...