class torch.cuda.Stream CUDA流的包装。 参数:-device(int, optional) – 分配流的设备。 -priority(int, optional) – 流的优先级。较低的数字代表较高的优先级。 query() 检查所有提交的工作是否已经完成。 返回:一个布尔值,表示此流中的所有核心是否完成。 record_e
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…
classtorch.cuda.Stream CUDA流的包装。 参数: device (int, 可选) – 分配流的设备。 priority (int, 可选) – 流的优先级。数字越小优先级越高。 query() 检查所有提交的工作是否已经完成。 返回: 一个布尔值,表示此流中的所有核心是否完成。 record_event(event=None) 记录事件。 参数: event (Event,...
另外,如果要在设备内存中定义全局变量,则需要使用使用__constant__或__device__来修饰,并使用cudaMemcpyToSymbol()和cudaMemcpyFromSymbol()来读写。如下例: __constant__ float constData[256]; float data[256]; cudaMemcpyToSymbol(constData, data, sizeof(data)); cudaMemcpyFromSymbol(data, constData, si...
class torch.cuda.Stream[source] 包装一个CUDA流。CUDA流是一个线性执行序列,属于一个特定的设备,独立于其他流。详见CUDA语义。 参数 device (torch.device or int, optional)– 一种分配数据流的设备。如果设备为None(默认值)或负整数,则使用当前设备。 priority (int, optional)– 流的优先级。较低的数字...
torch.cuda.current_blas_handle() 返回指向当前cuBLAS句柄的cublasHandle_t指针。 torch.cuda.current_device() 返回当前选定设备的索引。 torch.cuda.current_stream(device=None) 返回给定设备当前选定的流。 参数: device (torch.deviceorint,optional) – 选定的设备。返回当前设备当前选择的流,如果设备为None(默...
def _test_copy_sync_current_stream(self, x, y): x_plus_one = x + 1 s0 = torch.cuda.Stream(device=x.device) s1 = torch.cuda.Stream(device=y.device) s2 = torch.cuda.Stream(device=x.device) s3 = torch.cuda.Stream(device=y.device) # same dst stream different src ...
See CUDA semantics for details. Parameters: device (torch.device or int, optional)– a device on which to allocate the stream. If device is None (default) or a negative integer, this will use the current device. priority (int, optional)– priority of the stream. Lower numbers represent ...
Your current environment The output of `python collect_env.py` Collecting environment information... PyTorch version: 2.2.1+cu118 Is debug build: False CUDA used to build PyTorch: 11.8 ROCM used to build PyTorch: N/A OS: Ubuntu 20.04.5 L...
"torch_npu.npu.Stream": { "signature": "(device=None, priority=0, **kwargs)" }, "torch_npu.npu.Stream.wait_event": { "signature": "(self, event)" }, "torch_npu.npu.Stream.wait_stream": { "signature": "(self, stream)" }, "torch_npu.npu.Stream.record_event"...