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...
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...
可以使用wait_stream()等方法在流之间实现同步控制。我们可以通过事件来记录上下文中某个流的操作事件,而在另外的上下文中我们可以等待该事件的完成,实现对不同流的同步控制。 #include <cuda_runtime.h> #include <iostream> __global__ void kernel1() { // 执行一些计算 } __global__ void kernel2() {...
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。
除非显式的使用同步函数(例如synchronize()或wait_stream()),否则每个流内的操作都按照它们创建的顺序进行序列化,但是来自不同流的操作可以以任意相对顺序并发执行。例如,下面的代码是不正确的: cuda = torch.device("cuda") s = torch.cuda.stream()# 在当前流中创建一个新的流A = torch.empty((100,100)...
main_stream.wait_stream(streams[i]) output.record_stream(main_stream)returnoutputs@staticmethoddefbackward(ctx, *grad_output):returnNone,None,None, Gather.apply(ctx.input_device, ctx.dim, *grad_output) 3.1.3 C++ 上面python代码outputs = comm.scatter(input, target_gpus, chunk_sizes, ctx.dim,...
stream with the copy stream.# └─────┰──────┘# ┌─────┸──────┐# │ Checkpoint │ [2] Compute a partition within checkpointing.# └─────┰──────┘# ┌─────┸──────┐# │ Wait │ [3] Synchronize the copy stream with the current...
prev_stream=copy_streams[j-1][i]# 将数据从上一个拷贝流搬移到下一个拷贝流_copy(batches[i],prev_stream,next_stream) 接下来我们逐行解释源码。 首先根据 schedule 的每一项,如果当前要执行的 micro-batch id 不是 0 并且 stage id 不是 0,那么在进行当前 micro-batch 的计算前,先等待上一个 micro...
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...