CUDA分析- nvprof结果中API调用的含义是什么？ - 腾讯云开发者社区

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如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度？

该工具使开发人员能够可视化应用程序的算法，以确定优化和优化算法的最大机会。开发人员可以使用NVTX（NVIDIA工具扩展库）注释源代码，在nsight系统的时间线查看器中轻松突出显示函数调用。...在识别出瓶颈之后，可以使用nsight计算对单个内核进行分析。 Nsight Compute Nsight Compute是CUDA应用程序的下一代交互式内核分析器，可从CUDA 10.0工具包获得。...它通过用户界面和命令行工具为内核提供了详细的性能指标和API调试。您可以收集关于每个执行的内核的低级统计信息，并比较多个运行。它可以直接在命令行上打印结果，或者将结果存储在报告文件中。...Nvprof and NVVP nvprof和nvvp分析工具已被CUDA开发人员广泛用于分析。您可以在VisualProfiler中分析应用程序。探查器最初显示时间线。...此外，nvprof还支持tensor_precision_fu_utilization度量，它显示了模型每个内核中TensorCore的利用率水平。这个指标首先出现在9.0版CUDA工具包中。

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是时候用NVIDIA Nsight 分析优化工具了！

NVIDIA Nsight系统的用户已经对超过5000万个事件和超过2gb的数据的结果进行了分析，在可视化时没有任何明显的放缓。...收集器的权衡 NVIDIA Visual Profiler既跟踪(CUDA API和GPU活动)，又剖析文件(CUDA内核)。...NVIDIA Nsight Compute为CUDA应用程序添加了交互式API调试和内核分析。用户可以在内核分析器报告中设置多个“基线”来比较不同内核执行的结果。...报告和规则是完全可定制的，可以使用分析脚本对其进行扩展，以实现后处理结果。 ?...对于nvprof的用户对于nvprof的用户（你可以理解成nvvp的命令行版本），同样有个命令行的nv-nsight-cu-cli可以对应，表2中列出了以前nvprof能做的，和现在改成了用哪个工具能做

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LoRaServer 笔记 2.6 WebUI 中 Rest API 的调用逻辑分析

前言应用如何根据 LoRa App Server 提供的北向 API 进行开发呢？那么多的 API 都是怎么使用，这篇笔记梳理了主要API的调用逻辑。...小能手最近在学习 LoRa Server 项目，应该是最有影响力的 LoRaWAN 服务器开源项目。它组件丰富，代码可读性强，是个很好的学习资料。更多学习笔记，可点此查看。...参数说明 serviceProfile 将应用的通用参数做了抽象提出，这里必须填入，以前倒是没有。...deviceProfileID 及 applicationID，以及web输入的DevEUI 回复 200 OK API 示例 2 POST /api/devices/{device_keys.dev_eui...", "devEUI":"0000000000000002" } } 参数说明这里感觉有问题，WebUI 上填的是 appKey，API 传递进来却变成了 nwkKey。

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【参加CUDA线上训练营】——初识CUDA

初识CUDA 1.异构计算 1.host CPU和内存 2.Device GPU和显存 2.CUDA的查看一般显卡，服务器用 nvidia-smi查看相关参数 jetson设备用jtop查看相关参数...3.程序编写 1.把数据用CPU处理好复制到gpu 2.执行芯片缓存数据，加载gpu程序并执行 3.将计算结果从GPU显存复制到CPU内存中关键字： __global__ 将函数声明为内核，...在device上执行，device上调用 __device__ 执行空间说明符，声明一个函数，在device上执行，host和device上调用 __host__ 声明了一个函数，执行和调用都是在host...CUDA编写 int main（）在host执行 __global__ 在device上执行 CUDA程序的编译 cuda编译用nvcc 从.cu 编译为.o,再从.o编译为可执行文件 NVPROF...分析工具分析命令： nvprof -o out.nvvp a.exe

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DAY53：阅读Profiler Counter Function

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第53天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的47天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯...GP100上开发, 最后交付后, 客户在Titan-V上运行.此时如果再要求使用图形界面的NVVP(Nvidia Visual Profiler)是不现实的, 用户也不具有现场分析能力. (2)一些代码的运行结果和实际生产环境中的数据输入有关...,用户可以单独的对超过, 例如1000个周期的结果要求增加特殊的计算数器3，而超过2000个周期的访存(某些代码实际执行中很常见的, 超高延迟), 要求增加计数器值4，最后用户可以搜集这些计数器的结果，...16-bit的立即数(Immediate, 指的是嵌入在指令中的操作数) 因此在调用该函数的时候, 你应当直接给出常数(编译时刻能确定的常数)做为参数.例如调用方式: __prof_trigger(3)...(或者例如你可以单独在首次特定环境运行的时候, 通过perl脚本之类的东西, 直接正则分析nvprof的结果之类的)，而如何指定nvprof来获取相关Event的值, 已经在本章节说过了.

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Automatic differentiation package - torch.autograd

在微分过程中运行相同的输入时，结果必须完全匹配(默认值为0.0)，或者在此容忍范围内。注意，梯度中的少量非决定论将导致二阶导数的较大误差。...，管理autograd分析器状态并保存结果摘要。...use_cuda (bool, optional) – 启用CUDA事件的计时以及使用cudaEvent API。给每个张量运算增加大约4us的开销。...请注意，形状记录可能会扭曲您的分析数据。建议使用带和不带形状记录的单独运行来验证计时。对于大多数底层事件(在嵌套函数调用的情况下)，这种偏差很可能可以忽略不计。...没有办法强制nvprof将它收集的数据刷新到磁盘，因此对于CUDA分析，必须使用这个上下文管理器来注释nvprof跟踪，并等待进程退出后再检查它们。

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“暑”你当学霸|2022 CUDA线上训练营Day 1学员笔记分享

GPU应用领域，GPU在现代计算机科学中的通用性 CUDA编程模型---初识CUDA（1.3+1.4实验课） CUDA程序的编译 GPU线程的调用 GPU和CPU的通讯使用多个线程的核函数...写cuda程序的时候能申请的最大线程数不是无限的, 最大的线程数量：1024*(2^31-1)*65535*65535 10. 一个block有多少个线程是调用的时候自己指定的？而不是固定的？...不能直接将一次kernel启动理解成1个CPU上的process的。两回事。你理解成“一次能开辟很多线程的函数调用较好”。 13. 如果cuda申请的thread不足了，调用的函数会怎么样？？...--如果你指定了超多的启动规模，超出了你卡的能力，会报告“无效启动配置”。 14. cudaDeviceSynchronize();是同步哪个步骤呢，是不同ｂｌｏｃｋ的计算结果么？...--CPU上的调用者等待GPU上的之前的所有进行中的异步任务完成。和GPU上的blocks之间互相同步（那个叫全局同步）无关以下是学员学习的笔记分享：

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快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

#kernels）是CUDA中一个重要的概念，kernel是在device上线程中并行执行的函数，核函数用__global__符号声明，在调用时需要用>>来指定kernel...上执行，从host中调用（一些特定的GPU也可以从device上调用），返回类型必须是void，不支持可变参数参数，不能成为类成员函数。...，在实现之前，先简单介绍一下CUDA编程中内存管理API。...来源：https://devblogs.nvidia.com/even-easier-introduction-cuda/ 使用nvprof工具可以分析kernel运行情况，结果如下所示，可以看到kernel...block大小为(32, 32)，那么grid大小为(32, 32)，最终测试结果如下： nvprof cuda9.exe ==2456== NVPROF is profiling process 2456

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PyTorch 1.0 中文文档：torch.utils.bottleneck

注意选择查看哪个分析工具的输出结果(CPU模式还是CUDA模式) ,首先应确定脚本是不是CPU密集型CPU-bound(“CPU总时间远大于CUDA总时间”)。...如果是cpu密集型，选择查看cpu模式的结果。相反，如果大部分时间都运行在GPU上，再查看CUDA分析结果中相应的CUDA操作。当然，实际情况取决于您的模型，可能会更复杂，不属于上面两种极端情况。...除了分析结果之外,可以尝试使用nvprof命令查看torch.autograd.profiler.emit_nvtx()的结果.然而需要注意NVTX的开销是非常高的,时间线经常会有严重的偏差。...警告如果您在分析CUDA代码, bottleneck运行的第一个分析工具 (cProfile),它的时间中会包含CUDA的启动(CUDA缓存分配)时间。...当然，如果CUDA启动时间远小于代码的中瓶颈,这就被可以忽略。

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阿里将 TVM 融入 TensorFlow，在 GPU 上实现全面提速

模型进行了全面分析，结果表明，batch 矩阵相乘计算的开销达到 GPU 内核执行时间的 30%。...当使用 nvprof 对 cuBLAS batch 矩阵相乘内核做一些第一原理（first-principle）分析，很明显，这种方法的表现并不好，同时我们还发现几个有趣的现象。...然后，我们通过 nvprof 描述了多形状 batch 矩阵相乘的 cuBLAS 性能。下面的表格中是使用 NVIDIA M40 GPU（CUDA 8.0）得到的一些指标。 ?...找到 number_thread 的最佳组合下面的结果是基于 NVIDIA M40 GPU（CUDA 8.0）。 ?...我们开发了一些融合操作，例如 BatchMatMulTranspose 或 BatchMatMulAdd——使用 TVM runtime API 为确定输入形状启动特定生成的内核或调用回退内核。

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CUDA error: device-side assert triggered

可以通过在每个核函数调用之前插入cudaDeviceSynchronize()，并使用cudaPeekAtLastError()来捕获最后的CUDA错误，以确定错误发生的位置。...使用debug工具：如果排查问题仍然困难，可以使用CUDA提供的debug工具，例如cuda-gdb或者NVIDIA Visual Profiler（nvprof）来获取更详细的错误信息和调试信息。...我们使用CUDA编写了一个核函数multiplyByTwo，该函数将输入数组的每个元素乘以2，并将结果存储到输出数组中。...设备端代码是在GPU上执行的代码，包括核函数（kernel）和与设备相关的函数调用。这些代码通常使用CUDA或OpenCL等编程模型进行编写。...主机端代码通常用于分配和释放设备内存、将数据从主机内存复制到设备内存，以及将计算结果从设备内存复制回主机内存。设备端和主机端之间通过应用程序接口（API）进行通信。

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深度学习模型部署简要介绍

使用fp16进行推理，可以得到几乎和float32相同精度的结果，但是计算量会比float32少的多，和float32推理的区别仅仅在于多设置一个flag。...最简单直接的度量方法是使用c++标准库的chrono中的API来测量两个时间点的差值。...但是TensorRT代码多数为并行代码，因此在CUDA中引入了CUDA Event的概念，可以更方便地对并行代码进行计时。...kernel是用__global__声明指定的，在给定的内核调用中，执行该内核的CUDA线程数量是用新的>执行配置语法指定的。多个线程组成线程块，而多个线程块进一步组成线程网格。...cudaMemcpyAsync可以进行异步数据传输，而在调用kernel时可以使用指定的CUDA stream进行调用。如下图所示，实现同一功能的代码执行顺序不一样时可能产生完全不同的并行效果。

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深度学习模型部署简要介绍

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视频抽帧的全流程GPU异构加速实践

Y + 1.772 (Cb-128) 由公式可见，可以很方便地将计算过程改为一维或二维的Block线程块CUDA kernel调用，充分利用GPU数以千计的 CUDA 核心并行计算来做提速。...性能：对线网100个广告视频做性能对比评测，CUDA kernel调用相对于CPU的swscale方式平均提速在20倍以上，并且视频清晰度越高，优势越明显。...[c9c5620864a784a377f278d6bb876122.png] 3.1.3 CUDA JPEG编码如果是在视频预处理等场景，则需要对抽帧结果做JPEG编码后再落盘保存。...下图为使用nvprof采集到的抽帧过程profiling数据，也验证了存在DtoH & HtoD的两次额外帧数据传输。...通过pybind11基于C++封装Python抽帧API，保障算法开发部署的灵活性与效率的同时，确保高性能的抽帧能力。

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TKE集群ubuntu 16.04节点更新GPU驱动和CUDA Toolkit

，按照此文档操作结果可能也有所出入，请以实际情况为准 ---- 操作步骤 1....安装新的软件包 apt-get install cuda-drivers cuda 8....检查安装的CUDA包，此时可以看到仍包含10.0的CUDA root@VM-1-43-ubuntu:~# dpkg -l |grep '^ii' |grep cuda ii cuda...10.2.89-1 amd64 CUDA example applications ii cuda-sanitizer-api...-0 cuda-nvjpeg-10-0 cuda-nvjpeg-dev-10-0 cuda-nvml-dev-10-0 cuda-nvprof-10-0 cuda-nvprune-10-0 cuda-nvrtc

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cuda和显卡驱动对应版本关系

CUDA 开发者工具 有关 nvprof 和 Visual Profiler 的更改，请参阅更改日志。...添加了一个新的 API，cusparseSpSM_updateMatrix()用于在的分析和求解阶段之间更新稀疏矩阵cusparseSpSM()。...添加了新的 API 调用 ( cusparseSpSV_updateMatrix)，以在分析步骤后使用单个右侧更新稀疏三角求解器中的矩阵值和/或矩阵对角线。 2.4.6。...已解决的问题由于底层 nvcc 编译器问题（在版本 12.3 中已解决），如果使用编译器选项进行编译，来自和标头的__hisinf()数学 API会默默地产生错误结果。...已知的问题导致双精度除法算法在默认“舍入到最接近的偶数模式”下的双精度输入会产生虚假溢出：在预期的位置传递无限结果。受影响的 CUDA 数学 API：.

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人工智能NVIDIA显卡计算（CUDA+CUDNN）平台搭建

完成正在分析软件包的依赖关系树... 完成正在读取状态信息... 完成有 4 个软件包可以升级。...完成正在分析软件包的依赖关系树... 完成正在读取状态信息......正在选中未选择的软件包 cuda-nvprof-11-3。准备解压 .../40-cuda-nvprof-11-3_11.3.111-1_amd64.deb ......正在解压 cuda-nvprof-11-3 (11.3.111-1) ... 正在选中未选择的软件包 cuda-nvtx-11-3。...，部分工具无法安装，导致无法正常运行 AMD的显卡是无法使用GPU进行人工智能计算的特别注意IDE开发环境中的PYTHON和系统中的环境

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CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式

这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》（CUDA C最佳实践指南） CUDA优化冷知识21|occupancy越高越好么？..., 和对应的计算能力后, 该.xlsx文件中的宏, 会自动为你计算一下....而同时也存在另外一种工具, 动态的分析工具, 指的是nsight或者nvprof类似这种的profiler, 它们会在你的kernel运行起来后, 自动为你抓取到这个信息, 从而免除了3个基本数据的手工取得...而第三种则比较主动一点了, 可以编程的通过相应的occupancy api (见cuda runtime api的手册, 或者我们之前的编程指南的稍微提到的部分内容), 在运行的时候, 动态的获取到我的某...我们在下次的内容中, 将会具体结合寄存器, shared memory, block形状这三种因素, 综合occupancy分析, 3因素 vs occupancy vs 性能的情况. 最新活动：

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GPU 并行编程的系统修炼法：你与性能优化之间差的不只是代码

CUDA 包括三部分内容：语言扩展：基于 C/C++，增加了 global, device 等关键字，用于定义 GPU 上运行的函数（kernel）；运行时与驱动 API：用于主机（CPU）与设备（...GPU）之间的数据传输与任务调度；开发工具链：包括编译器 nvcc、调试器、性能分析工具（如 Nsight Systems）等。...✅ CUDA 编程的基本执行模型 CUDA 的核心思想是：由 CPU 发起任务（kernel 调用），由 GPU 执行大规模并行处理，执行时通过线程块（Block）和网格（Grid）组织线程。...一个典型的优化流程图我们推荐将性能优化拆解为以下几个阶段：使用工具如： nvprof 或 Nsight Systems：分析 kernel 执行时间与访存热点； cuda-memcheck：检测潜在的...四、实战导向才是 CUDA 真正该走的路你可能听过不少“CUDA 提速几十倍”的宣传，但真实工程中，能否用好 CUDA，关键从来不是写了多少 kernel，而是能否在真实业务问题中建立高效的并行解法。

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PyTorch消除训练瓶颈提速技巧

percent_gpu_utilization.prof 对其进行可视化（用到了snakeviz包，pip install snakeviz即可） snakeviz 100_percent_gpu_utilization.prof 可视化的结果如下图所示...在浏览器中打开就可以找到这张分析图其他方法： # Profile CPU bottlenecks python -m cProfile training_script.py --profiling #...数据增强加速在PyTorch中，通常使用transformer做图片分类任务的数据增强，而其调用的是CPU做一些Crop、Flip、Jitter等操作。...多GPU并行处理 PyTorch中提供了分布式训练API, nn.DistributedDataParallel, 推理的时候也可以使用nn.DataParallel或者nn.DistributedDataParallel...torch.backends.cudnn.benchmark=True 及时释放掉不需要的显存、内存。如果数据集比较小，直接将数据复制到内存中，从内存中读取可以极大加快数据读取的速度。

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如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度？

是时候用NVIDIA Nsight 分析优化工具了！

LoRaServer 笔记 2.6 WebUI 中 Rest API 的调用逻辑分析

【参加CUDA线上训练营】——初识CUDA

DAY53：阅读Profiler Counter Function

Automatic differentiation package - torch.autograd

“暑”你当学霸|2022 CUDA线上训练营Day 1学员笔记分享

快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

PyTorch 1.0 中文文档：torch.utils.bottleneck

阿里将 TVM 融入 TensorFlow，在 GPU 上实现全面提速

CUDA error: device-side assert triggered

深度学习模型部署简要介绍

深度学习模型部署简要介绍

视频抽帧的全流程GPU异构加速实践

TKE集群ubuntu 16.04节点更新GPU驱动和CUDA Toolkit

cuda和显卡驱动对应版本关系

人工智能NVIDIA显卡计算（CUDA+CUDNN）平台搭建

CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式

GPU 并行编程的系统修炼法：你与性能优化之间差的不只是代码

PyTorch消除训练瓶颈提速技巧

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