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...
Pytorch官方的建议是pin_memory=True和non_blocking=True搭配使用,这样能使得data transfer可以overlap computation。x = x.cuda(non_blocking=True) pre_compute() ... y = model(x)注意non_blocking=True后面紧跟与之相关的语句时,就会需要做同步操作,等到data transfer完成为止,如下面代码示例x=x.cuda(non_bloc...
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。 === pin_memory的设置是几乎所有深...
我们经常会同时设置non_blocking = True以及pin_memory=True。 Pinned Memory allows the non-blocking calls to actually be non-blocking 上面这句话什么意思呢?如果不设置pin_memory=True,CPU 向 GPU 传输数据时,需要在 CPU 的内部内存间进行拷贝,建一个临时缓冲区,再由临时缓冲区向 GPU 传输。这样一来,传输...
问PyTorch的non_blocking=True在数据预取中的正确使用ENProtobuf是google开发的一个序列化和反序列化的...
.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=False) 使用.pin_memory()方法固定数据如果你需要将数据从GPU移到CPU上,并且希望这些...
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向后计算，而不是保存中间激活，在后传中重新计算。它可以应用到模型的任何部分。具体来说，在前向传递...
pin_memory的设置是几乎所有深度学习框架dataloader中的参数,而non_blocking参数主要在pytorch中有发现使用。 其实对cuda编程有些了解的人对这两个参数从字面上就可以理解个大概。 首先说下pin_memory : 相关介绍可以看:https://developer.nvidia.com/blog/how-optimize-data-transfers-cuda-cc/ ...
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。 所以下面代码中的第二行应该是在第一行启动后就立马执行了。Pytorch官方的建议是pin_memory=True和non_blocking=True搭配使用,这样能使得data transfer可以overlap computation。