在一台16核心的机器上,Pytorch的运行速度比8核心机器慢10倍。对于为什么是这样,如果我能做什么来加速16核心机器,有什么想法吗?谢谢
下面是按您查找它们的顺序列出的详细信息。
16芯电筒env
16芯lscpu
8芯吡咯烷
8芯lscpu
16核CMake缓存可供选择
8核CMake缓存可供选择
火炬是从源头建造的,分别位于16个核心和8个核心。
16核心细节
PyTorch version: 1.7.0+cpu
Is debug build: True
CUDA used to build PyTorch: None
ROCM used to build PyTorch: N/A
我有一个GeForce GTX 580,我想声明可以(理想情况下)并行运行的线程总数,以与2或4个多核CPU的线程进行比较。
deviceQuery向我提供了以下可能相关的信息:
CUDA Capability Major/Minor version number: 2.0
(16) Multiprocessors x (32) CUDA Cores/MP: 512 CUDA
Maximum number of threads per block: 1024
我想我听说每个CUDA核心可以并行运行一个翘曲,一个翘曲是32个线程。说卡可以并行运行512*32
我正在读詹森·桑德斯和爱德华·坎德罗写的“数据自动化系统的例子”一书。到目前为止,每一个程序都在我的电脑上顺利而正确地运行,直到我坚持执行第9章的程序。
这两个方案如下:
第一个程序仅在CPU上运行,即hist_cpu.cu。
/*
* Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved.
*
* NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and
* proprietary rights in and to this
我写了我的第一个数据自动化系统的程序,我正在努力加速。我问自己,这是否可能,因为这个问题并不真正适合SMID处理(单指令,多个数据)。它更多的是一个“单功能、多数据”的问题。我有许多类似的任务需要独立解决。
我目前的做法是:
__device__ bool solve_one_task_on_device(TaskData* current){
// Do something completely independent of other threads (no SMID possible).
// In my case each task contains an ar
我试图找出GPU张量运算是否比CPU操作快。因此,我在下面编写了这个特定的代码来实现简单的2D添加CPU张量和GPU cuda张量,以查看速度差异:
import torch
import time
###CPU
start_time = time.time()
a = torch.ones(4,4)
for _ in range(1000000):
a += a
elapsed_time = time.time() - start_time
print('CPU time = ',elapsed_time)
###GPU
start_time = time.ti
我使用的是CUDA6.0和与CUDA捆绑在一起的OpenCL实现。对于每个平台,我有两个相同的内核(它们在特定于平台的关键字上有所不同)。它们只读写全局内存,每个线程都有不同的位置。CUDA的启动配置是200 blocks of 250 threads (1D),它直接对应于OpenCL - 50,000 global work size and 250 local work size的配置。
OpenCL代码运行得更快。这是可能的吗?还是我选错了时机?我的理解是,NVIDIA的OpenCL实现是基于CUDA的。我使用OpenCL获得了大约15%的性能提升。
如果你能建议我为什么会看到这一点,
我在这里运行一个jupyter笔记本:
当前numba/cuda的文档在这里:
我在python中的numba.cuda中运行这一行:
from numba import cuda
from numba import *
我有一个mandel函数如下:
@jit
def mandel(x, y, max_iters):
"""
Given the real and imaginary parts of a complex number,
determine if it is a candidate for membership in the Mand