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record(stream=None) 记录给定流的事件。 synchronize() 与事件同步。 wait(stream=None) 使给定的流等待事件。
这个包添加了对CUDA张量类型的支持,它实现了与CPU张量同样的功能,但是它使用GPU进计算。 CUDA semantics 中写了对CUDA 工作机制的更多细节先介绍关于cuda的几个基本的函数: 1、 torch.cuda.current_device() [S…
CUDA kernel函数是异步的,所以不能直接在CUDA函数两端加上time.time()测试时间,这样测出来的只是调用CUDA api的时间,不包括GPU端运行的时间。 我们需要要加上线程同步函数,等待kernel中所有线程全部执行完毕再执行CPU端后续指令。上面代码我们将同步指令加在了python端,用的是torch.cuda.synchronize函数。 其中第一次同...
stream(Stream) – 选择的流。如果为None,则这个管理器是无效的。 torch.cuda.synchronize() 等待当前设备上所有流中的所有内核完成。 交流集 torch.cuda.comm.broadcast(tensor, devices) 向一些GPU广播张量。 参数: tensor (Tensor) – 广播的张量
在其上下文中排队的所有CUDA内核都将在选定的流上排队。 参数 stream (Stream)– selected stream. This manager is a no-op if it’s None. 注意 流是种每设备。如果所选的流不在当前设备上,此函数还将更改当前设备以匹配流。 torch.cuda.synchronize(device=None)[source] 等待CUDA设备上所有流中的所有...
Streams are per-device, and this function changes the “current stream” only for the currently selected device. It is illegal to select a stream that belongs to a different device.torch.cuda.synchronize()[source] Waits for all kernels in all streams on current device to complete.Random...
cutorch.streamSynchronize(stream): equivalent to cudaStreamSynchronize(stream) for the current device. Blocks the CPU until stream completes its queued kernels/events. cutorch.setPeerToPeerAccess(dev, devToAccess, f): explicitly enable (f true) or disable p2p access (f false) from dev accessing...
(input_data) torch.cuda.synchronize() print("Start timing ...") timings = [] with torch.no_grad(): for i in range(1, nruns+1): start_time = time.time() pred_loc = model(input_data) torch.cuda.synchronize() end_time = time.time() timings.append(end_time - start_t...
synchronize("cpu") @staticmethod def _test_memory_stats_generator(self, device=None, N=35): if device is None: device = torch.cuda.current_device() m0 = torch.cuda.memory_allocated(device) last_m_arr = [torch.cuda.memory_allocated(device)] max_m_arr = [torch.cuda.max...