猜测是由于RTX 4090带宽较低,其默认 occupancy 已经足够高,能提供足够的并行度来充分利用 GPU 带宽,因此优化收益有限。 A800、H800、H20 受影响更大: 这些GPU 拥有 更高的显存带宽,如果 occupancy 过低,GPU 可能无法调度足够多的线程来填满带宽,导致实际带宽利用率下降。 在这些 GPU 上,优化后DeviceRadixSortOnesw...
注3: 如果细心一点,可能注意到GPU Scatter用的是int64,但是我们使用int32来做排序,有没有可能就是差异在数据类型上,实际上不是的,scatter性能差主要是写入随机性有关,即使把上面的scatter改成int32,也只是会从160ms变成157ms而已。 附注 CPU上对Unique的优化:Mingfei:PyTorch 工程实践(二):Unique 的性能优化...
51CTO博客已为您找到关于torch测试gpu设备的相关内容,包含IT学习相关文档代码介绍、相关教程视频课程,以及torch测试gpu设备问答内容。更多torch测试gpu设备相关解答可以来51CTO博客参与分享和学习,帮助广大IT技术人实现成长和进步。
torch.unique在GPU上的性能优化 在深度学习框架中,unique操作用于对tensor元素去重,特别在点击率预测模型中显著降低远程存储中的嵌入查找通信开销。一个常见场景是使用torch.unique(return_inverse=True)进行去重和索引转换,但在大规模输入(亿级数据)下,计算...相关分享...
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() # 检查是否有多个GPU可用 if torch.cuda.device_count() > 1: model = nn.DataParallel(model) # 将模型加载到GPU device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = model.to(device) # 定义优化器和损失函数 optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(),...
1) 查看是否有可用GPU: torch.cuda.is_available() 可用GPU数量: 代码语言:javascript 复制 gpus=torch.cuda.device_count()logger.info(f'use {gpus} gpus')logger.info(f"args: {args}") 2) 查看当前使用的GPU序号:torch.cuda.current_device() ...
根据你的GPU支持的CUDA版本,前往NVIDIA CUDA Toolkit官方网站下载并安装对应的CUDA Toolkit。 3. 安装与CUDA版本相匹配的cuDNN库 cuDNN是NVIDIA的深度学习加速库,它为深度神经网络提供高度优化的原语。下载与你的CUDA版本相匹配的cuDNN库,并按照官方指南进行安装。 cuDNN下载地址:NVIDIA cuDNN 4. 选择并安装适配GPU...
pytorch gpu torch.cuda.is_available() cuda是否可用; torch.cuda.device_count() 返回gpu数量; torch.cuda.get_device_name(0) 返回gpu名字,设备索引默认从0开始; torch.cuda.current_device() cuda是nvidia gpu的编程接口,opencl是amd gpu的编程接口 ...
返回GPU是否可用,可用为True,不可用为False torch.cuda.device_count() 返回显卡数量,大家的电脑一般都是1啦,哈哈哈(友情提示:如果电脑是多GPU的,上述代码只能列出第一个GPU设备的部分信息,并不能列出全部GPU的信息。如果想获取全部信息,可以先获取GPU列表,然后循环输出每个GPU) ...