cudaMemcpy(&inputTensor_flat(0), d_LogSpec, tempfftsize * Col_num *sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToDevice);//d_LogSpec为输入的GPU内存地址 更详细的介绍参考 https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/19283
如果需要为TensorFlow添加新的计算设备种类,不但要向TensorFlow中注册Device的定义,还需要在StreamExecutor框架中提供负责管理该Device计算的代码。 Platform层 在StreamExecutor中Platform指的是计算所使用设备平台的抽象,每种Device对应一种Platform。比如GPU对应的是CudaPlatform,而CPU对应的是HostPlatform等。一旦获得了某种Devic...
TensrFlow训练进程收到样本数据后,走原生的TensrFlow特征解析逻辑,拿到特征数据后通过GPU MemcpyH2D到GPU显存中。我们通过模块化压测分析发现,数据分发层的样本拉取、TensrFlow层的特征解析以及特征数据MemcpyH2D到GPU等几个流程,都存在较大的性能问题(图中黄色流程所示),以下详细介绍我们在这几块所...
memcpy(data + c * MODEL_HEIGHT * MODEL_WIDTH * sizeof(float), cur_imag_plane.ptr<unsigned char>(0), 256 *256 * sizeof(float)); } // DMA input batch data to device, infer on the batch asynchronously, and DMA output back to host CHECK(cudaMemcpyAsync(buffers[nInputIdx], data, \ ...
+ var.device(d) = lr.reshape(single).broadcast(bcast) * accum + + residual * lr.reshape(single).broadcast(bcast); } + if (steps < WARMUP) { + return ctx->ps()->update(var.name(), var.data(), d.stream()); + } + Tensor norm(DataTypeToEnum<T>::value, {}); ...
可以说,在深度学习框架中是否使用non_blocking的区别其本质就是在host与device间copy数据时CUDA执行是使用cudaMemcpy还是cudaMemcpyAsync的区别;如果non_blocking=True,所包装的CUDA执行的语句就是cudaMemcpyAsync,如果non_blocking=False,所包装的CUDA执行的语句就是cudaMemcpy。
TensrFlow训练进程收到样本数据后,走原生的TensrFlow特征解析逻辑,拿到特征数据后通过GPU MemcpyH2D到GPU显存中。我们通过模块化压测分析发现,数据分发层的样本拉取、TensrFlow层的特征解析以及特征数据MemcpyH2D到GPU等几个流程,都存在较大的性能问题(图中黄色流程所示),以下详细介绍我们在这几块所做的性能优化工作。
TensrFlow训练进程收到样本数据后,走原生的TensrFlow特征解析逻辑,拿到特征数据后通过GPU MemcpyH2D到GPU显存中。我们通过模块化压测分析发现,数据分发层的样本拉取、TensrFlow层的特征解析以及特征数据MemcpyH2D到GPU等几个流程,都存在较大的性能问题(图中黄色流程所示),以下详细介绍我们在这几块所做的性能优化工作。
Const Memcpy消除:XLA在使用TF_HLO重写TensorFlow算子时,对一些编译期已固定的数据会打上Const标记,然而这些Const算子的Output只能定义在Host端,为了将Host端的Output送给Device端需要再加一次MemcpyH2D,这就占用了TensorFlow原有的H2D Stream,影响样本数据提前拷贝到GPU端。由于XLA的Const Output在编译期已经固化,因此没...
在这个代码示例中,在do_inference函数中,第一步是使用load_images_to_buffer函数将图像加载到主机中的缓冲区。然后将输入数据传输到 GPU (cuda.memcpy_htod_async(d_input_1, h_input_1, stream)),并使用context.execute运行推理。最后将结果从 GPU 复制到主机(cuda.memcpy_dtoh_async(h_output, d_o...