Pytorch使用手册- PyTorch 中 non_blocking 和 pin_memory() 的使用指南(专题十一)

1. 介绍

在许多 PyTorch 应用中,将数据从 CPU 转移到 GPU 是非常基础的操作。用户理解在设备间传输数据时最有效的工具和选项非常重要。本教程将重点讲解两种在 PyTorch 中进行设备间数据传输的关键方法:pin_memory() 和带有 non_blocking=True 选项的 to()

1.1 你将学习到的内容:

通过异步传输和内存固定,可以优化张量从 CPU 到 GPU 的传输。然而,有一些重要的注意事项:

  • 使用 tensor.pin_memory().to(device, non_blocking=True) 可能会比直接使用 tensor.to(device) 慢最多两倍。
  • 一般来说,tensor.to(device, non_blocking=True) 是提高传输速度的有效选择。
  • 虽然 cpu_tensor.to("cuda", non_blocking=True).mean() 可以正确执行,但尝试 cuda_tensor.to("cpu", non_blocking=True).mean() 会导致错误的输出。

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