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...
// 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...
// 将数据从Host传输到Device 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 ...
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。
// 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...
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...
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。 8. 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 ...
🐛 Describe the bug Original complain is from internal users of torch.compile: import torch def fn(x): return x.to(device="cuda", non_blocking=True) inp = torch.randn(3, 4) torch.compile(fn)(inp) Generates: [__graph_code] TRACED GRAPH [__...