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如何显示cuda程序各模块的占用时间?nvprof?
ronald1940
2019-01-03 08:27:04
在linux进行cuda程序开发,对于单卡仿真程序可以使用nvprof ./program 来查看各部分时间,
(1)但是现在的程序已经改为多节点多卡MPI版本(准确说是4节点8卡)如何继续查看各部分使用时间?目的是为了提高加速比
(2)或者有什么好的办法查看加速比上不去的瓶颈?
(3)有什么好的加速比的建议也可以提,lz是cuda的小白,可能犯了一些比较明显的错误,加速比偏小现在。
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如何显示cuda程序各模块的占用时间?nvprof?
在linux进行cuda程序开发,对于单卡仿真程序可以使用nvprof ./program 来查看各部分时间, (1)但是现在的程序已经改为多节点多卡MPI版本(准确说是4节点8卡)如何继续查看各部分使用时间?目的是为了提高加速比 (2)或者有什么好的办法查看加速比上不去的瓶颈? (3)有什么好的加速比的建议也可以提,lz是cuda的小白,可能犯了一些比较明显的错误,加速比偏小现在。
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ronald1940
2019-01-04
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谢谢你,非常感谢
wjsjason
2019-01-04
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(3)关注程序中各个功能模块的运行时间,分析出程序性能受限于传输带宽还是计算能力。比如,测量数据传输的时间和核函数运行时间,看哪一个时间更大,再考虑优化。另外,看看程序中是不是有多余的同步函数,导致程序根本没有异步执行,而是串行执行了
wjsjason
2019-01-04
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(2)还是要通过实际的运行时间来分析加速情况,不能只看总体运行时间,要对程序中各个功能部分分别测时,比如:初始化,数据传入,计算,数据传出
wjsjason
2019-01-04
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(1)可以自己封装一个cpu计时函数或者直接调用CUDA官方的event相关api在程序中实现测时功能,并将运行时间打印出来。
CUDA
C编程3 - 并行性衡量指标
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一.
CUDA
C并行性衡量指标介绍二、案例介绍1. 案例说明2. 案例实现3. 结果分析总结参考资料 前言
CUDA
编程,就是利用GPU设备的并行计算能力实现
程序
的高速执行。
CUDA
内核函数关于网格(Grid)和
模块
(Block)大小的最优设置才能保证CPU设备的这种并行计算能力得到充分应用。这里介绍并行性衡量指标,可以衡量最优性能的网格和
模块
大小设置。 一.
CUDA
C并行性衡量指标介绍
占用
率(
nv
pro
f 中的achieved occupanc
NV
IDIA
Pro
filing Tools
前言:目前在用的监控GPU的工具有很多,比较常用的有
nv
pro
f和
nv
vp,还有Nsight。对这三种工具的使用不是很熟练,尚在学习当中。
NV
pro
f
Nv
pro
f 是一款用以监控GPU和CPU的运行状态的工具。可以采集
程序
的运行热点,运行
时间
线,并进行任务以来分析和kenel函数调度分析等。
NV
VP是可以对
Nv
pro
f的trace结果.
nv
vp文件记性图形化展示,也可以直接连接物理机运行你的...
6.
CUDA
编程手册中文版---附录A&B
附录A 支持GPU设备列表 https://developer.
nv
idia.com/
cuda
-gpus 列出了所有支持
CUDA
的设备及其计算能力。 可以使用运行时查询计算能力、多处理器数量、时钟频率、设备内存总量和其他属性(参见参考手册)。 附录B 对C++扩展的详细描述 B.1 函数执行空间说明符 函数执行空间说明符表示函数是在主机上执行还是在设备上执行,以及它是可从主机调用还是从设备调用。 B.1.1 __global__ __global__ 执行空间说明符将函数声明为内核。 它的功能是: 在
Torch,
CUDA
大数据时代,名词层出不穷。我在这里,汇总下。 Torch是什么? http://www.jdon.com/47007 Torch是一个广泛支持机器学习算法的科学计算框架。易于使用且高效,主要得益于一个简单的和快速的脚本语言LuaJIT,和底层的C /
CUDA
实现:Torch | Github核心特征的总结:1. 一个强大的n维数组2. 很多实现索引,切片,移调transposing的例...
GPU使用mps
一、什么是mps? 1.1 mps简介 mps(Multi-
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