torch.cuda.Stream.synchronize(default_stream) for i in range(100): # 在新的stream上对默认的stream上创建的tensor进行求和 with torch.cuda.stream(s): print("current stream: {}".format(torch.cuda.current_stream())) B = torc
该轨迹揭示了重复出现的“cudaStreamSynchronize”操作,这些操作与 GPU 利用率的显著下降相吻合。在一个典型的训练步骤中,CPU 和 GPU 并行工作:CPU 负责诸如将数据传输到 GPU 和加载 CUDA Kernel 等任务,而 GPU 则在输入数据上执行模型计算并更新权重。理想情况下应该尽量减少 CPU 和 GPU 之间的同步点,以最大限度...
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torch.cuda.stream(stream) 选择给定流的上下文管理器。 在其上下文中排队的所有CUDA核心将在所选流上排列。 参数: 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GP...
torch.cuda.memory_cached(device=None) torch.cuda.reset_max_memory_allocated(device=None) torch.cuda.reset_max_memory_cached(device=None) torch.cuda.set_device(device) torch.cuda.stream(stream) torch.cuda.synchronize(device=None) Random Number Generator ...
该轨迹揭示了重复出现的“cudaStreamSynchronize”操作,这些操作与 GPU 利用率的显著下降相吻合。在一个典型的训练步骤中,CPU 和 GPU 并行工作:CPU 负责诸如将数据传输到 GPU 和加载 CUDA Kernel 等任务,而 GPU 则在输入数据上执行模型计算并更新权重。理想情况下应该尽量减少 CPU 和 GPU 之间的同步点,以最大限度...
该轨迹揭示了重复出现的“cudaStreamSynchronize”操作,这些操作与 GPU 利用率的显著下降相吻合。在一个典型的训练步骤中,CPU 和 GPU 并行工作:CPU 负责诸如将数据传输到 GPU 和加载 CUDA Kernel 等任务,而 GPU 则在输入数据上执行模型计算并更新权重。理想情况下应该尽量减少 CPU 和 GPU 之间的同步点,以最大限度...
在实施了两项优化措施——指定权重值和禁用NaN检查之后,我们发现每步时间性能和GPU利用率与我们的基线实验一致。此外,PyTorch Profiler生成的跟踪显示,所有与指标收集相关的“cudaStreamSynchronize”事件已被消除。通过几次小的改动,我们已经将训练成本减少了大约10%,同时保持指标收集行为不变。
这是一个cudaStreamSynchronize()的包装器:有关更多信息,请参见“CUDA文档”_。 wait_event(event)[source] 让所有提交到流的未来工作等待一个事件。 参数 event (Event)– 要等待的事件。 注意 这是一个cudaStreamWaitEvent()的包装器:更多信息请参见“CUDA documentation”_。这个函数返回时不需要等待事件:只有...
[cuda.memcpy_htod_async(inp.device, inp.host, stream) for inp in yolo_inputs] # 线程同步 stream.synchronize() start_t = time.time() # 执行模型推理 context.execute_async_v2(bindings=yolo_bindings, stream_handle=stream.handle) stream.synchronize() end_t = time.time() # Transfer predicti...