注意在launch kernel的时候,没有传入stream参数,如果没引入cuda graph且模型本身就没有用cuda stream进行加速,则这并不会导致任何问题。 但是在下面的py文件引入cuda graph: importtorchimportsquare_op# Define a simple model with the custom operatorclassCustom
torch.cuda.current_stream() 返回当前选定的Stream classtorch.cuda.device(idx) 更改所选设备的上下文管理器。 参数: idx(int) – 设备索引选择。如果这个参数是负的,则是无效操作。 torch.cuda.device_count() 返回可用的GPU数量。 classtorch.cuda.device_of(obj) 将当前设备更改为给定对象的上下文管理器。
torch.cuda.current_stream() 返回一个当前所选的Stream class torch.cuda.device(idx) 上下文管理器,可以更改所选设备。 参数:-idx(int) – 设备索引选择。如果这个参数是负的,则是无效操作。 torch.cuda.device_count() 返回可得到的GPU数量。 class torch.cuda.device_of(obj) 将当前设备更改为给定对象的上...
不知道何时使用Stream，甚至想不起来使用Stream，甚至在Stream和集合框架的选择上也成了问题。今天胖哥将...
CUDA编程模型 如上图所示,CUDA程序一般会创建一些线程块(Block),线程块会被调度到空闲的流处理器簇(SM)上去。当线程块执行完毕后,线程块会退出SM,释放出SM的资源,以供其他待执行线程块调度进去。 因此,无论是只有2个SM的GPU,还是有4个SM的GPU,这些线程块都会被调度执行,只不过是执行的时间有长有短。因此,同...
torch.cuda.current_stream() 返回当前选择地 Stream。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 class torch.cuda.device(device) Context-manager 用来改变选择的设备。 参数: device (torch.device 或者 int) – 要选择的设备索引。如果这个参数是负数或者是 None,那么它不会起任何作用。 阅读全文/...
cudaError_t cudaStreamAttachMemAsync(cudaStream_t stream, void *ptr, size_t length = 0, unsigned int flags = 0); 1. 2. 3. 4. cudaStreamAttachMemAsync()函数将从ptr开始的内存的长度字节与指定的流相关联。 (目前,长度必须始终为0,表示应该连接整个区域)。由于这种关联,只要流中的所有操作都已...
1.cuda、cudann、tensorrt、torch2trt 对于具备了 root 权限的用户而言,在安装有多版本 cuda 的 Linux 系统上,只需切换 /usr/local/cuda 所指向的 cuda 目录,让其指向所需的 cuda 版本的安装位置,即可让 Pytorch 在运行时使用指定版本的 cuda 运行程序。修改软链接的方法如下命令所示,命令删除原有的软链接,并...
系统配置: Ubuntu14.04(x64) CUDA8.0 cudnn-8.0-linux-x64-v5.1.tgz(Tensorflow依赖) Anaconda 1. Torch安装 Torch是深度学习一个非常好的框架,使用人也特别多,之前一直使用caffe进行实验,最近一个实验需要在Torc
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...