torch.cuda.current_stream().wait_stream(stream) 1. 代码示例 下面是一个完整的代码示例,展示了如何使用wait_stream来实现等待GPU操作的功能。 importtorch# 步骤1:导入PyTorch库importtorch# 步骤2:等待所有的GPU操作完成torch.cuda.synchronize()# 步骤3:等待指定的流操作完成torch.cuda.current_stream().wait_s...
handle.wait() # 等待 all_reduce 操作完成 # Using result on non-default stream. with torch.cuda.stream(s): # 在新的 CUDA 流中执行操作 s.wait_stream(torch.cuda.default_stream()) # 等待默认流完成 output.add_(100) # 在 output 上加 100 if rank == 0: # if the explicit call to wa...
wait(stream=None):底层实现为cudaStreamWaitEvent,作用是后续下发到入参stream的任务都需要等event完成后才会执行,该接口python侧叫wait,C++侧叫block,可能是觉得wait更易理解吧。需要注意的是,该接口并不是一个阻塞接口,它相当于在入参stream上下发了一个wait任务,然后返回。 上图分为host下发与device执行,二者之...
def next(self): torch.cuda.current_stream().wait_stream(self.stream) batch = self.batch self.preload() return batch 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18. 19. 20. 21. 22. 23. 24. 25. 26. 27. 28. 29. 30. 31. 32. 33. 然后对训练...
wait_stream(self.stream) data = (self.next_x, self.next_y) self.preload() return data DataPrefetcher对DataLoader又包了一层,需要注意pin_memory=True时non_blocking=true才才生效,next()函数直接返回data而无需等待cuda()。实验结果如下,和预期的差不多,并无明显的改善。
wait_stream(self.stream) self.preproc_thread.join() 基于GPU 的管道 在我的测试中,上面详述的新的完整 CPU 管道的速度大约是 TooVIEW 数据加载程序的两倍,同时达到了几乎相同的最大批大小。CPU 管道在 ResNet50 这样的大型模型中工作得很好,但是,当使用 AlexNet 或 ResNet18 这样的小型模型时,CPU 管道仍然...
stream with the copy stream.# └─────┰──────┘# ┌─────┸──────┐# │ Checkpoint │ [2] Compute a partition within checkpointing.# └─────┰──────┘# ┌─────┸──────┐# │ Wait │ [3] Synchronize the copy stream with the current...
仔细观察调用堆栈,我们可以看到一些函数调用增强了我们的怀疑,包括“to”、“copy_”和“cudaStreamSynchronize”。这种组合通常表明数据正在从 CPU 复制到 GPU——我们不希望在损失计算过程中发生这种情况。在这种情况下,我们的性能问题也与 GPU 利用率的短暂下降相关,如图中突出显示的那样。然而,这并非总是如此。通常...
[ERROR] ASCENDCL(2468852,python):2024-04-03-11:37:03.949.291 [device.cpp:284]2468852 aclrtSynchronizeDevice: [FINAL][FINAL]wait for compute device to finish failed, runtime result = 507013. [ERROR] RUNTIME(2468852,python):2024-04-03-11:37:04.020.629 [stream.cc:1451]2468852 GetError:...
得到如下图的信息图,可以看到驱动的版本是528.02;最高支持的CUDA版本是12.0版本。得到显卡的最高支持的CUDA版本,我们就可以根据这个信息来安装环境了。 大家需要根据自己开发环境选择合适版本,可参考:https://github.com/pytorch/vision The following is the corresponding torchvision versions and supported Python ...