任何有使用vast.ai进行云计算的经验的人都知道,当租用多个GPU时,您需要做一些设置来利用额外的GPU吗?
因为当租用6或8个GPU而不是仅仅一个GPU时,我不会注意到速度上的任何差异。我刚开始使用vast.ai进行云计算。
我使用的是默认的码头:用于深度学习框架TensorFlow ()的正式对接图像。
成功加载了tensorflow/tensorflow:夜-GPU-py3
然后再安装keras:
pip install keras
我还使用此方法检查了可用的GPU,所有GPU都被正确检测到:
from keras import backend as K
K.tensorflow_b
我有以下全局内核:
__global__ void pdegpu(PDE_ParabolicD1_Num_GPU **pdes)
{
PDE_ParabolicD1_Num_GPU *loc;
loc = new PDE_ParabolicD1_Num_GPU();
loc->Setup();
delete loc;
//above code was just an example to show that new and delete work fine
*pdes = new PDE_ParabolicD1_Num_GPU()
我直接访问cuda内核中的主机mem,没有发现错误,这是为什么?
我试着从那里变得更聪明。
分配主机内存的大小字节,该内存是页面锁定的,并可由设备访问。驱动程序跟踪此函数分配的虚拟内存范围,并自动加速对cudaMemcpy*()等函数的调用。,因为该内存可以由设备直接访问,因此它可以以比使用malloc()等函数获得的可分页内存更高的带宽进行读写。
为什么许多cuda程序会在cudaMemcpy之后添加cudaMallocHost?
#include <stdio.h>
#include <assert.h>
#define N 64
// cuda ker
我需要计算GPU运行时代码,以及总运行代码(主机和设备)。在我的代码中,我有两个gpu内核在运行,在主机for循环之间复制数据,下面的示例可以显示我的代码是什么样子的。
cuda event start
//FIRST kernel code call <<...>>
// cuda memory copy result back from device to host
CudadeviceSyncronize()
// copy host data to host array (CPU funtion loop)
// cuda memory copy fr