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  • GPU计算

    2021-01-08 19:08:37
    文章目录GPU计算1. GPU和CPU的区别2. GPU的主要参数解读3. 如何在pytorch中使用GPU4. 市面上主流GPU的选择 GPU计算 1. GPU和CPU的区别 设计目标不同,CPU基于低延时,GPU基于高吞吐。 CPU:处理各种不同的数据类型...

    GPU计算

    1. GPU和CPU的区别

    设计目标不同,CPU基于低延时,GPU基于高吞吐。

    • CPU:处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理
    • GPU:处理类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据,不需要被打断的纯净的计算环境

    什么类型的程序适合在GPU上运行?

    • 计算密集型
    • 易于并行的程序

    2. GPU的主要参数解读

    1. 显存大小:当模型越大或者训练时的批量越大时,所需要的显存就越多。
    2. FLOPs:每秒浮点运算次数(亦称每秒峰值速度)是每秒所运行的浮点运算次数(英语:Floating-point operations per second;缩写:FLOPS)的简称,被用来估算电脑性能,尤其是在使用到大量浮点运算的科学计算领域中。
    3. 显存带宽:显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数;位数越大则瞬间所能传输的数据量越大。

    3. 如何在pytorch中使用GPU

    1. 模型转为cuda
    2. 数据转为cuda
    3. 输出数据去cuda,转为numpy

    在这里插入图片描述

    在这里插入图片描述

    如果有可用的数个GPU:可以设置dev="cuda:0"或dev="cuda:1"。需要注意的是,如果使用多卡进行训练和预测,可能会出现部分计算结果丢失的情况。在有GPU条件下,可以尝试“训练用单卡,预测用多卡”、“训练用多卡、预测用单卡”等几种情况下的结果。

    4. 市面上主流GPU的选择

    参考:https://www.bybusa.com/gpu-rank

    https://zhuanlan.zhihu.com/p/61411536

    http://timdettmers.com/2020/09/07/which-gpu-for-deep-learning/

    使用主机机箱配置或者(云)服务器,不要使用笔记本。

    入门免费:Colab,Kaggle(RTX 2070)

    针对不同深度学习架构,GPU参数的选择优先级是不一样的,总体来说分两条路线:

    卷积网络和Transformer:张量核心>FLOPs(每秒浮点运算次数)>显存带宽>16位浮点计算能力

    循环神经网络:显存带宽>16位浮点计算能力>张量核心>FLOPs

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  • gpu计算

    2014-05-04 11:24:13
    http://www.equn.com/wiki/GPU_%E8%AE%A1%E7%AE%97
    展开全文
  • C#调用GPU计算案例

    2019-07-29 10:22:25
    使用C#调用CUDA的DLL链接库实现GPU计算的一个小案例,具体步骤参考地址:http://go.boselor.com/fwlink?id=12
  • GPU计算

    2019-01-16 11:51:00
    GPU计算已经可以说,只要是个成熟的模型,都使用了这一点。 例如: gluoncv:https://github.com/dmlc/gluon-cv/blob/master/scripts/detection/faster_rcnn/train_faster_rcnn.py#L218 多GPU计算最常用的方法...

    多GPU计算已经可以说,只要是个成熟的模型,都使用了这一点。

    例如:

    gluoncv:https://github.com/dmlc/gluon-cv/blob/master/scripts/detection/faster_rcnn/train_faster_rcnn.py#L218

    多GPU计算最常用的方法是:数据并行

    流程如下图:

    • 模型参数复制多份
    • 批量数据,分成多份子集,在各自显卡的显存上计算梯度
    • 再累加到一块显卡的显存上
    • 最后广播到各个显存上
    import mxnet as mx
    from mxnet import autograd, nd
    from mxnet.gluon import nn,loss as gloss
    import d2lzh as d2l
    
    scale = 0.01
    W1 = nd.random.normal(scale=scale,shape=(20,1,3,3))
    b1 = nd.zeros(shape=20)
    W2 = nd.random.normal(scale=scale,shape=(50,20,5,5))
    b2 = nd.zeros(shape=50)
    W3 = nd.random.normal(scale=scale,shape=(800,128))
    b3 = nd.zeros(shape=128)
    W4 = nd.random.normal(scale=scale,shape=(128,10))
    b4 = nd.zeros(shape=10)
    params = [W1, b1, W2, b2, W3, b3, W4, b4]
    
    def lenet(X, params):
        h1_conv = nd.Convolution(data=X, weight=params[0],bias=params[1],
                                 kernel=(3,3),num_filter=20)
        h1_activation = nd.relu(h1_conv)
        h1 = nd.Pooling(data=h1_activation, pool_type='avg', kernel=(2,2),
                        stride=(2,2))
    
        h2_conv = nd.Convolution(data=h1, weight=params[2],bias=params[3],
                                 kernel=(5,5), num_filter=50)
        h2_activation = nd.relu(h2_conv)
        h2 = nd.Pooling(data=h2_activation, pool_type='avg', kernel=(2,2),
                        stride=(2,2))
        h2 = nd.flatten(h2)
        h3_linear = nd.dot(h2, params[4]) + params[5]
        h3 = nd.relu(h3_linear)
        y_hat = nd.dot(h3, params[6]) + params[7]
        return y_hat
    
    loss = gloss.SoftmaxCrossEntropyLoss()
    
    # 多GPU之间的同步
    # 尝试把模型参数复制到gpu(0)上
    def get_params(params, ctx):
        new_params = [p.copyto(ctx) for p in params]
        for p in new_params:
            p.attach_grad()
        return new_params
    
    new_params = get_params(params,mx.gpu(0))
    
    # 给定分布在多块显卡的显存之间的数据
    # 把各块显卡的显存数据加起来,再广播到所有显存上
    def allreduce(data):
        for i in range(1,len(data)):
            data[0][:] += data[i].copyto(data[0].context)
        for i in range(1,len(data)):
            data[0].copyto(data[i])
    
    # data = [nd.ones((1,2), ctx=mx.gpu(i)) * (i+1) for i in range(2)]
    # print(data)
    
    # 将批量数据切分并复制到各个显卡的显存上去
    def split_and_load(data, ctx):
        n, k = data.shape[0], len(ctx)
        m = n // k
        return [data[i*m:(i+1)*m].as_in_context(ctx[i]) for i in range(k)]
    
    batch = nd.arange(24).reshape((6,4))
    ctx = [mx.gpu(0),mx.gpu(1)]
    splitted = split_and_load(batch,ctx)
    
    # 单个小批量上的多GPU训练
    def train_batch(X, y, gpu_params, ctx, lr):
        gpu_Xs, gpu_ys = split_and_load(X, ctx), split_and_load(y, ctx)
        with autograd.record():
            ls = [loss(lenet(gpu_X, gpu_W), gpu_y)
                  for gpu_X, gpu_y, gpu_W in zip(gpu_Xs, gpu_ys,
                                                 gpu_params)]
        # 各块GPU上分别反向传播
        for l in ls:
            l.backward()
    
        # 把各块显卡的显存上的梯度加起来,然后广播到所有显存上
        for i in range(len(gpu_params[0])):
            allreduce([gpu_params[c][i].grad for c in range(len(ctx))])
    
        # 在各块显卡的显存上分别更新模型参数
        for param in gpu_params:
            d2l.sgd(param, lr, X.shape[0])
    
    import time
    # 定义训练模型
    def train(num_gpus, batch_size, lr):
        train_iter, test_iter = d2l.load_data_fashion_mnist(batch_size)
        ctx = [mx.gpu(i) for i in range(num_gpus)]
        print('running on:', ctx)
        # 将模型参数复制到各块显卡的显存上
        gpu_params = [get_params(params, c) for c in ctx]
        for epoch in range(4):
            start = time.time()
            for X,y in train_iter:
                # 对单个小批量进行多GPU训练
                train_batch(X,y, gpu_params, ctx, lr)
                nd.waitall()
    
            train_time = time.time() - start
            def net(x):
                return lenet(x, gpu_params[0])
    
            test_acc = d2l.evaluate_accuracy(test_iter, net, ctx[0])
            print('epoch %d, time %.1f sec, test acc %.2f'%(epoch+1, train_time, test_acc))
    
    train(num_gpus=2, batch_size=256, lr=0.2)

     

    转载于:https://www.cnblogs.com/TreeDream/p/10276233.html

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  • 浅析GPU计算——cuda编程

    万次阅读 多人点赞 2018-02-13 16:51:23
    在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中,我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)  之前我们讲解过,CPU是...

            在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中,我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。(转载请指明出于breaksoftware的csdn博客)

            之前我们讲解过,CPU是整个计算机的核心,它的主要工作是负责调度各种资源,包括其自身的计算资源以及GPU的计算计算资源。比如一个浮点数相乘逻辑,理论上我们可以让其在CPU上执行,也可以在GPU上执行。那这段逻辑到底是在哪个器件上执行的呢?cuda将决定权交给了程序员,我们可以在函数前增加修饰词来指定。

    关键字 执行位置
    __host__ CPU
    __global__ GPU
    __device__ GPU

            一般来说,我们只需要2个修饰词就够了,但是cuda却提供了3个——2个执行位置为GPU。这儿要引入一个“调用位置”的概念。父函数调用子函数时,父函数可能运行于CPU或者GPU,相应的子函数也可能运行于CPU或者GPU,但是这绝不是一个2*2的组合关系。因为GPU作为CPU的计算组件,不可以调度CPU去做事,所以不存在父函数运行于GPU,而子函数运行于CPU的情况。

    关键字 调用位置
    __host__ CPU
    __global__ CPU
    __device__ GPU

            __global__描述的函数就是“被CPU调用,在GPU上运行的代码”,同时它也打通了__host__和__device__修饰的函数。

            如果一段代码既需要运行于CPU,也要运行于GPU,怎么办?难道要写两次?当然不用,我们可以同时使用__host__和__device__修饰。这样编译器就会帮我们生成两份代码逻辑。

    #include "cuda.h" 
    #include "cuda_runtime.h"
    #include "device_launch_parameters.h"
    #include <stdio.h>
    
    __host__ __device__ int run_on_cpu_or_gpu() {
    	return 1;
    }
    
    __global__ void run_on_gpu() {
    	printf("run_on_cpu_or_gpu GPU: %d\n", run_on_cpu_or_gpu());
    }
    
    int main() {
    	printf("run_on_cpu_or_gpu CPU: %d\n", run_on_cpu_or_gpu());
    	run_on_gpu<<<1, 1>>>();
    	return 0;
    }

            上例中,第11行调用的是run_on_cpu_or_gpu的GPU实现,而第15行的调用的是的CPU实现。

            可以看到,为了实现上面的例子,我引入了一个__global__函数——run_on_gpu用于衔接CPU和GPU,那么有人可能会问:如果__global__和__host__、__device__一起修饰函数不就行了?实际上cuda禁止了这种方案,而且__global__不能和它们中任何一个修饰符一起使用。

            __global__这个修饰符的使命使得它足够的特殊。比如它修饰的函数是异步执行的。我们稍微修改一下上面main函数

    int main() {
    	printf("run_on_cpu_or_gpu CPU: %d\n", run_on_cpu_or_gpu());
    	run_on_gpu<<<1, 1>>>();
    	printf("will end\n");
    	return 0;
    }

            如果上述代码都是同步执行的,那么will end将是最后一条输出,然而输出却是

            可见__global__修饰的函数是被异步执行的。

            __global__修饰的函数只能是void类型。我们假设其可以有返回值,则其调用者是可以捕获这个值的。但是__global__函数是异步调用的,当函数返回时,接受返回值的变量可能已经被销毁了。所以设计其有返回值也没太多意义。

    int main() {
    	printf("run_on_cpu_or_gpu CPU: %d\n", run_on_cpu_or_gpu());
    	{
    		int ret = run_on_gpu<<<1, 1>>>(); // error!!!even if run_on_gpu return int!!
    	}
    	printf("will end\n");
    	return 0;
    }

            还有人会问,上面main函数怎么没有用修饰符修饰?cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰的默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉的规则成为默认的规则,可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。

            cuda是一个GPU编程环境,所以它对__device__修饰的函数进行了比较多的优化。比如它会根据它的规则,让某个__device__修饰函数成为内联函数(inline)。这些规则是程序员不可控,但是如果我们的确对是否内联有需求,cuda也提供了方式:使用__noinline__修饰函数不进行内联优化;使用 __forceinline__修饰函数强制进行内联优化。当然这两种修饰符不能同时使用。

            也许你已经发现,__global__函数调用方式非常特别——使用“<<<>>>”标志。这儿就需要引入cuda的并行执行的线程模型来解释了。在同一时刻,一个cuda核只能运行一个线程,而线程作为逻辑的运行载体有其自己的ID。这个ID和我们在linux或windows系统上CPU相关的线程ID有着不同的表达方式。比如在Linux系统上可以使用gettid方法获取一个pid_t值,比如3075。但是cuda的表达方式是一个三维空间,表达这个空间的是一个叫block的概念。比如单个block定义其有(Dx, Dy, 0)个线程,则每个线程ID为x+yDx;再比如有(Dx, Dy, Dz)个线程,则每个线程ID为x+yDx+zDxDy。

    __global__ void run_on_gpu() {
    	printf("GPU thread info X:%d Y:%d Z:%d\t block info X:%d Y:%d Z:%d\n",
    		threadIdx.x, threadIdx.y, threadIdx.z, blockIdx.x, blockIdx.y, blockIdx.z);
    }
    
    int main() {
    	dim3 threadsPerBlock(2, 3, 4);
    	int blocksPerGrid = 1;
    	run_on_gpu<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>();
    	return 0;
    }

            其运行结果如下

            承载block的是一个叫做grid的概念。block在grid中的位置也是通过一个三维结构来表达,比如下面代码标识的是一个一个Grid包含(3,3,3)结构的Block,一个Block包含(3,3,3)结构的Thread

    	dim3 blocksPerGrid(3, 3, 3);
    	dim3 threadsPerBlock(3, 3, 3);
    	run_on_gpu<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>();

            对于上例中的各个线程的ID算法就更加复杂了,详细的计算规则可以见《CUDA(10)之深入理解threadIdx》

            为什么cuda的线程要设计的这么复杂?我想其可能和GPU设计的初始目的有关——图像运算。而我们肉眼的感官就是三维的,所以GPU有大量三维计算的需求。

            个人觉得大家不要拘泥于threadID的计算,而要学会如何利用blockIdx、threadIdx的三维坐标来进行并行计算。比如我们把问题的维度降低,看看一个Grid只有一个Block,一个Block中N*N个线程,计算两个N*N矩阵相加的例子

    // Kernel definition 
    __global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N]) { 
    	int i = threadIdx.x; 
    	int j = threadIdx.y; 
    	C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; 
    } 
    int main() { 
    	... 
    	// Kernel invocation with one block of N * N * 1 threads 
    	int numBlocks = 1; 
    	dim3 threadsPerBlock(N, N); 
    	MatAdd<<<numBlocks, threadsPerBlock>>>(A, B, C); 
    	... 
    }

            矩阵相加是一个非常好说明GPU并行计算的例子。结合上面的代码,我们假设GPU中有大于N*N个空闲的cuda核,且假设调度器同时让这N*N个线程运行,则整个计算的周期可以认为是一个元的计算周期。而CPU却要串行处理每个元的计算(不考虑CPU中向量计算单元)。

            那矩阵相加的什么特性让其成为一个经典的案例呢?那就是“可并行性”!因为每个元的计算都不依赖于其他元的计算结果,所以这种计算是适合并行进行的。如果一个逻辑的“可并行计算单元”越多越连续,其就越适合使用GPU并行计算来优化性能。

            可能有人提出一个疑问:假如N非常大,比如是128,那么就需要100*100=10000个线程来执行。而目前最高配的GPU只有5120个cuda核,那这些线程是如何在cuda核上调度的呢?这儿要引入一个叫做warp的概念,它是一个线程集合。假如GPU的warp包含32个线程,则我们的任务被打包成10000/32 =313个warp(除不尽。其中312个warp包含32个我们的计算线程,而剩下的16将和16个空线程被打包成一个warp)。这313个warp分批次在GPU上调度执行,这样设计有几个好处:可以成批有序的执行线程逻辑,且发生等待操作时,可以切换其他warp去工作,从而提供cuda核心的利用率。

            我们再看下计算的数据源。一般情况下,数据源是由CPU发射到GPU上去的,于是连接GPU和主板的PCIe接口带宽至关重要。目前设计中的PCIe5的理论最大带宽可以达到64GB/s(https://zh.wikipedia.org/wiki/PCI_Express),而CPU和内存之间的访问带宽也不到100GB/s。通过这两者比较,我们发现内存和PCIe之间,明显PCIe带宽是瓶颈。那这个瓶颈重要么?我们再看下目前NV的显存带宽是多少——超过700GB/s。可以说PCIe和显存带宽差一个数量级。下图可以让我们更直观的看到问题

            如果我们把数据从DRAM一次性保存到GDRAM,然后GPU直接访问GDRAM上的数据,这和频繁通过PCIe读写数据相比,无疑大幅提高了效率。等到数据都处理完毕,我们再将GDRAM的数据发送回CPU。cuda为我们提供了cudaMemcpy系列方法,让我们可以在DRAM和GDRAM之间传递数据。我们把上面矩阵相加的例子加以改造

    // Device code 
    __global__ void VecAdd(float* A, float* B, float* C, int N) { 
    	int i = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; 
    	if (i < N) 
    		C[i] = A[i] + B[i]; 
    } 
    
    // Host code 
    int main() { 
    	int N = ...; 
    	size_t size = N * sizeof(float); 
    
    	// Allocate input vectors h_A and h_B in host memory 
    	float* h_A = (float*)malloc(size); 
    	float* h_B = (float*)malloc(size); 
    
    	// Initialize input vectors 
    	... 
    
    	// Allocate vectors in device memory 
    	float* d_A; cudaMalloc(&d_A, size); 
    	float* d_B; cudaMalloc(&d_B, size); 
    	float* d_C; cudaMalloc(&d_C, size); 
    
    	// Copy vectors from host memory to device memory 
    	cudaMemcpy(d_A, h_A, size, cudaMemcpyHostToDevice); 
    	cudaMemcpy(d_B, h_B, size, cudaMemcpyHostToDevice); 
    
    	// Invoke kernel 
    	int threadsPerBlock = 256; 
    	int blocksPerGrid = (N + threadsPerBlock - 1) / threadsPerBlock; 
    	VecAdd<<<blocksPerGrid, threadsPerBlock>>>(d_A, d_B, d_C, N); 
    
    	// Copy result from device memory to host memory 
    	// h_C contains the result in host memory 
    	cudaMemcpy(h_C, d_C, size, cudaMemcpyDeviceToHost); 
    
    	// Free device memory 
    	cudaFree(d_A); 
    	cudaFree(d_B); 
    	cudaFree(d_C); 
    	// Free host memory 
    	... 
    }

            通过这两章的浅析,我们可以大致了解GPU并行计算的相关概念,以及使用cuda实现并行计算的基本操作。如果大家还想有更加深入的了解,可以参见《cuda c programming guide》。还可以参考周斌老师《NVIDIA CUDA初级教程视频》。

    展开全文
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  • 关于C#调用GPU计算,下面是stackoverflow的一段总结: 链接:<https://stackoverflow.com/questions/375011/utilizing-the-gpu-with-c-sharp> : Most of these answers are quite old, so I thought I'd ...
  • 今天小编就为大家分享一篇解决pytorch GPU 计算过程中出现内存耗尽的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
  • Pytorch的GPU计算(cuda)

    万次阅读 2018-12-02 22:11:45
    pytorch允许把在GPU上训练的模型加载到CPU上,也允许把在CPU上训练的...首先需要确定自己的pytorch版本能否进行gpu计算。 print(torch.cuda.is_available()) 如果结果是True,则可以进行gpu计算,如果是False,就需...
  • 阿里云推出虚拟化GPU VGN5i实例,适用于云游戏、VR/AR、AI推理和DL教学等轻量级GPU计算场景,更细粒度的GPU计算服务,阿里云百科网分享: 什么是虚拟化GPU服务? 虚拟化GPU服务是一种弹性GPU计算服务,用户可以根据...
  • 本文分享 腾讯云GPU云服务器产品概述和产品优势,GPU计算型应用场景 更多更多参阅腾讯云GPU云服务器产品概述和产品优势,GPU计算型应用场景文档 腾讯云GPU云服务器产品概述 GPU 云服务器(GPU Cloud Computing)...
  • 3080/3090 pytorch gpu计算环境安装指南 ubuntu20.04

    千次阅读 热门讨论 2020-10-22 23:17:32
    3080/3090 pytorch gpu计算环境安装指南 ubuntu20.0430系列显卡安装pytorch gpu计算环境需要解决的核心问题环境介绍安装驱动 cuda cudnn安装pytorchconda安装源码编译安装安装 PyTorch Geometric 本文档写于2020年10...
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  • 4、利用Matlab进行GPU计算的一般流程 5、GPU计算的硬件、软件配置 5.1 硬件及驱动 5.2 软件 6、示例Matlab代码——GPU计算与CPU计算效率的对比 1、GPU与CPU结构上的对比 原文: Multicore machines and hyp.....
  • 使用CUDA创建的dll动态链接库,C#调用该动态链接库实现GPU计算,这是一个数组相加的案例,参考地址:https://go.lucoder.com/fwlink/?linkid=13
  • 很多朋友想学习GPU计算,大家会有如下几个关心的问题: 我使用什么编程方式来做GPU计算,或者使用什么编程方式书写在GPU上运行的多线程函数? 下面我针对这个问题给出一些大家可以参考的相关信息。 目前比较成熟...
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  • pytorch使用GPU计算评价指标 如下是参考链接 f1score with GPU def f1_loss(y_true:torch.Tensor, y_pred:torch.Tensor, is_training=False) -> torch.Tensor: '''Calculate F1 score. Can work with gpu ...

空空如也

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