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是时候用NVIDIA Nsight 分析优化工具了！

收集器的权衡 NVIDIA Visual Profiler既跟踪(CUDA API和GPU活动)，又剖析文件(CUDA内核)。...NVIDIA Nsight Compute为CUDA应用程序添加了交互式API调试和内核分析。用户可以在内核分析器报告中设置多个“基线”来比较不同内核执行的结果。...在深入研究CUDA内核代码之前，应该排除其他更基本的性能限制因素，比如不必要的GPU-CPU同步、CPU绑定情况，或者仅仅使用一个糟糕的CPU端作业调度算法——这正是Nsight系统可以帮助您做的。...当NVIDIA Nsight系统显示性能不佳的内核时使用它，这些内核在代码重构中明显变得更糟，或者已经成为性能瓶颈。...此外，在内核开发期间使用它，可以获得关于代码更改如何影响内核性能的即时反馈，以及如何与以前的迭代进行比较。 ?

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如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度？

开发人员可以使用NVTX（NVIDIA工具扩展库）注释源代码，在nsight系统的时间线查看器中轻松突出显示函数调用。在识别出瓶颈之后，可以使用nsight计算对单个内核进行分析。...Nsight Compute Nsight Compute是CUDA应用程序的下一代交互式内核分析器，可从CUDA 10.0工具包获得。...它通过用户界面和命令行工具为内核提供了详细的性能指标和API调试。 您可以收集关于每个执行的内核的低级统计信息，并比较多个运行。它可以直接在命令行上打印结果，或者将结果存储在报告文件中。...非零值表示使用了一些TensorCore。 举例： ? Nvprof and NVVP nvprof和nvvp分析工具已被CUDA开发人员广泛用于分析。...任何显示非零值的内核都使用Tensor cores。 注意，只有通过nvprof的volta体系结构才支持度量和事件的分析。图灵体系结构nvprof只支持跟踪功能。

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    cuda和显卡驱动对应版本关系

    cudadevrt 设备代码库提供的 CUDA 运行时函数，通常以前缀“cuda”命名，例如cudaMalloc. 从设备代码启动内核。...添加了一个新的 API，cusparseSpSM_updateMatrix()用于在 的分析和求解阶段之间更新稀疏矩阵cusparseSpSM()。...添加了新的 API 调用 ( cusparseSpSV_updateMatrix)，以在分析步骤后使用单个右侧更新稀疏三角求解器中的矩阵值和/或矩阵对角线。 2.4.6。...受影响的 CUDA 数学 API：. 受影响的CUDA语言操作：双精度/设备代码中的操作。...NVIDIA 对此类信息的后果或使用或因使用此类信息而可能导致的任何专利或第三方其他权利的侵犯不承担任何责任。本文档不承诺开发、发布或交付任何材料（定义如下）、代码或功能。

    2.7K10

    阿里将 TVM 融入 TensorFlow，在 GPU 上实现全面提速

    当使用 nvprof 对 cuBLAS batch 矩阵相乘内核做一些第一原理（first-principle）分析，很明显，这种方法的表现并不好，同时我们还发现几个有趣的现象。...然后，我们通过 nvprof 描述了多形状 batch 矩阵相乘的 cuBLAS 性能。下面的表格中是使用 NVIDIA M40 GPU（CUDA 8.0）得到的一些指标。 ?...基于这个原因，我们在 NMT 中使用 TVM 生成高效的 batch 矩阵相乘内核。...我们开发了一些融合操作，例如 BatchMatMulTranspose 或 BatchMatMulAdd——使用 TVM runtime API 为确定输入形状启动特定生成的内核或调用回退内核。...首先，我们通过第一原理分析确定了 Transformer 模型的关键问题。然后，我们使用 TVM 生成高度优化的 CUDA 内核来取代 cuBLAS 版本（此时达到 13 倍的加速）。

    1.7K20

    PyTorch 1.0 中文文档：torch.utils.bottleneck

    警告 当运行CUDA代码时，由于CUDA内核的异步特性, cProfile的输出 和cpu模式的autograd分析工具可能无法显示正确的计时: 报告的CPU时间 是用于启动内核的时间,不包括在GPU上执行的时间...在常规cpu模式分析器下，同步操作是非常昂贵的。在这种无法准确计时的情况下，可以使用cuda模式的autograd分析工具。...除了分析结果之外,可以尝试使用nvprof命令查看torch.autograd.profiler.emit_nvtx()的结果.然而需要注意NVTX的开销是非常高的,时间线经常会有严重的偏差。...警告 如果您在分析CUDA代码, bottleneck运行的第一个分析工具 (cProfile),它的时间中会包含CUDA的启动(CUDA缓存分配)时间。...当然，如果CUDA启动时间远小于代码的中瓶颈,这就被可以忽略。

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    深度学习模型部署简要介绍

    动态尺寸是指在构建引擎时不指定全部的输入尺寸，而是以-1作为占位符，等到运行时再设定具体的尺寸。这种情况下一般需要在构建时，添加优化配置文件。...三、TensorRT的优化 1、性能度量工具 在优化代码之前，首先必须要对代码进行度量。最简单直接的度量方法是使用c++标准库的chrono中的API来测量两个时间点的差值。...但是TensorRT代码多数为并行代码，因此在CUDA中引入了CUDA Event的概念，可以更方便地对并行代码进行计时。...另外还有一些官方的工具，比如trtexec和nvprof，都可以对TensorRT进行剖析。 2、TensorRT优化方法 主要优化方法包含使用batch和stream。...kernel是用__global__声明指定的，在给定的内核调用中，执行该内核的CUDA线程数量是用新的>执行配置语法指定的。多个线程组成线程块，而多个线程块进一步组成线程网格。

    1.2K21

    快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

    kernel的这种线程组织结构天然适合vector,matrix等运算，如我们将利用上图2-dim结构实现两个矩阵的加法，每个线程负责处理每个位置的两个元素相加，代码如下所示。...编程基础，我们就来个简单的实战，利用CUDA编程实现两个向量的加法，在实现之前，先简单介绍一下CUDA编程中内存管理API。...来源：https://devblogs.nvidia.com/even-easier-introduction-cuda/ 使用nvprof工具可以分析kernel运行情况，结果如下所示，可以看到kernel...nvprof cuda9.exe ==7244== NVPROF is profiling process 7244, command: cuda9.exe 最大误差: 4.31602e+008 ==7244...然后实现矩阵乘法的核函数，这里我们定义了两个辅助的__device__函数分别用于获取矩阵的元素值和为矩阵元素赋值，具体代码如下： // 获取矩阵A的(row, col)元素 __device__

    5.5K60

    深度学习模型部署简要介绍

    动态尺寸是指在构建引擎时不指定全部的输入尺寸，而是以-1作为占位符，等到运行时再设定具体的尺寸。这种情况下一般需要在构建时，添加优化配置文件。...三、TensorRT的优化 1、性能度量工具 在优化代码之前，首先必须要对代码进行度量。最简单直接的度量方法是使用c++标准库的chrono中的API来测量两个时间点的差值。...但是TensorRT代码多数为并行代码，因此在CUDA中引入了CUDA Event的概念，可以更方便地对并行代码进行计时。...另外还有一些官方的工具，比如trtexec和nvprof，都可以对TensorRT进行剖析。 2、TensorRT优化方法 主要优化方法包含使用batch和stream。...kernel是用__global__声明指定的，在给定的内核调用中，执行该内核的CUDA线程数量是用新的>执行配置语法指定的。多个线程组成线程块，而多个线程块进一步组成线程网格。

    1.5K20

    nvmath Python革命：如何让CUDA数学库易用？

    第二类：库/框架开发者，他们渴望获得GPU带来的开箱即用性能提升，而无需从头优化底层代码。 第三类：内核开发者，他们追求极致性能，却不愿切换到原生CUDA C++开发。...关于测试版功能： 我们提供了底层CUDA数学库的绑定接口，包括之前提到的高级矩阵乘法API、FFT变换，以及可直接调用的设备函数和数值内核。这些功能共同构建了我反复强调的跨库互操作能力。...现在聊聊实际应用中的细节： 乍一看，CUDA内核的写法与普通Python函数非常相似。顶部带有 decorator，这里导入了CUDA模块， 并使用CUDA JIT decorator。...特别强调矩阵乘法环节，因为这是计算的核心部分——添加偏置等属于简单操作，真正的计算量集中在矩阵运算。这也是优化的关键所在。...Numba最擅长处理： 紧密循环 高并行任务 结合NumPy使用 如果代码中有大量分支判断、复杂函数调用，或超出NumPy典型使用场景的操作，Numba可能不是最佳选择。

    42310

    DAY53：阅读Profiler Counter Function

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第53天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的47天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯...我们都知道, 一般情况下的开发, 是在开发机器的显卡上, 通过nvprof或者nvvp来做profiling的(性能分析) 这种方式, 通过通过命令行或者图形界面的用户交互,逐步的用户发现当前代码运行后可能出现的性能问题...GP100上开发, 最后交付后, 客户在Titan-V上运行.此时如果再要求使用图形界面的NVVP(Nvidia Visual Profiler)是不现实的, 用户也不具有现场分析能力. (2)一些代码的运行结果和实际生产环境中的数据输入有关...而用户则可以配合clock()或者clock64(), 来分析单个线程或者warp中,某段代码的具体串行执行时间代价，然后分别在开发的时候, 准备好不同版本的代码片段, 然后发布的时候, 分别分析每个片段大致的周期代价...(或者例如你可以单独在首次特定环境运行的时候, 通过perl脚本之类的东西, 直接正则分析nvprof的结果之类的)，而如何指定nvprof来获取相关Event的值, 已经在本章节说过了.

    90020

    GPU 并行编程的系统修炼法：你与性能优化之间差的不只是代码

    CUDA 包括三部分内容： 语言扩展：基于 C/C++，增加了 global, device 等关键字，用于定义 GPU 上运行的函数（kernel）； 运行时与驱动 API：用于主机（CPU）与设备（...一个典型的优化流程图 我们推荐将性能优化拆解为以下几个阶段： 使用工具如： nvprof 或 Nsight Systems：分析 kernel 执行时间与访存热点； cuda-memcheck：检测潜在的...解决方式： 优化数据排列，使访问地址不冲突； 使用 padding 规避地址重叠； 如果无法避免冲突，可选择 redesign kernel。...从问题建模开始：不是所有任务都适合 CUDA CUDA 的本质是“大规模数据并行”，所以适合的任务类型必须满足几个条件： 典型可用场景： 图像处理（滤波、变换） 矩阵计算（乘法、转置、求逆） 物理仿真...CUDA 编程的核心将从“自己写内核函数”变为“理解整个并行系统的瓶颈与解法”。 4.

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    pytorch v2.7.0震撼发布！Blackwell GPU支持+编译性能狂飙，AI开发者必看10大升级

    向后不兼容的变更 • 不再支持 Triton 版本低于 2.2.0。 • 移除了对 CUDA 12.4 和 Anaconda 在 CI/CD 环境中的支持。...架构支持已覆盖本地内核、CUDA数学库和torch.compile • 公开torch.cuda.gds API MPS • Metal后端原型支持torch.compile • 通过Python提供Metal...• 一张Dynamo图可映射到多张Inductor图，支持使用graph_partition配置启用 性能分析器 • 增加重载名称支持 • 通过experimentalConfig启用所有线程性能分析...量化 • 支持KleidAI的内核，运行4bit对权重进行对称量化（可使用按通道或组的方式，组大小为32的倍数），激活动态量化为int8，权重在运行时从int4提升到int8以执行int8的矩阵乘法。...（Blackwell）添加行级缩放矩阵乘积的cutlass内核 • 新增CUDA后端的get_stream_from_external接口 • 更新cuDNN-frontend子模块至1.10.0，支持

    1.4K10

    为了加速在GPU上进行深度学习训练，NVIDIA原来还做了这么多事情，你都知道么?

    在相关的注释中，NVIDIA为分析器提供了对CUDA应用程序性能的强大洞察。然而，尽管这些概要文件提供了大量关于应用程序底层性能的数据，但通常很难为TensorFlow用户解释这些数据。...我们增强了TensorFlow的图形执行器(使用NVIDIA profiler NVTX扩展)，将标记发送到使用CUDA profiler(如nvprof)收集的配置文件中，从而简化了性能分析。...这些标记显示每个图操作符所花费的时间范围，高级用户可以使用它们轻松地识别计算内核及其相关的TensorFlow层。以前，配置文件只显示内核启动和主机/设备内存操作(运行时API行)。...现在，TensorFlow将标记添加到配置文件中，这些标记具有与TensorFlow图相关的有意义的名称，如图1所示。这允许用户将GPU执行概要事件映射到模型图中的特定节点。 ?...此外，新的扩展批处理规范化API还支持可选的融合元素添加激活，节省了与全局内存的多次往返，显著提高了性能。这些融合操作将加速网络的批量规范化和跳过连接的训练。

    2.6K40

    集成3400 条commit！PyTorch 1.10 正式版发布，能帮你选batch size的框架

    集成了 CUDA Graphs API以减少调用CUDA时CPU开销； FX、torch.special和nn.ModuleParametrization等几个前端API已从测试版（beta）变为稳定版...在测试版中，PyTorch集成了CUDA Graphs API以减少调用CUDA时CPU开销；CUDA Graphs大大降低了CPU绑定cuda（CPU-bound cuda）工作负载的CPU开销，从而通过提高...这已经利用了矩阵乘法，点乘等的各种其他PyTorch操作来融合共轭，这个操作促使CPU和CUDA上的性能显著提升，并且所需内存也更少了。...PyTorch Profiler，它的目标是找到代码中时间或内存成本最高的执行步骤，并可视化 GPU 和 CPU 之间的工作负载分布，目前1.10 版本主要包含以下功能： 增强型内存视图：这有助于用户更好地了解内存使用...，主要通过在程序运行的各个点显示活动内存分配来帮助开发人员避免内存错误； 增强型内核视图：附加列显示网格和块大小以及每个线程共享内存使用和寄存器的情况，这些工具可以给开发者推荐batch size的变化

    51420

    Automatic differentiation package - torch.autograd

    它只需要对现有代码进行最小的更改—您只需要声明张量s，对于该张量，应该使用requires_grad=True关键字计算梯度。...目前有两种模式实现—仅使用cpu的profile。和基于nvprof(注册CPU和GPU活动)使用emit_nvtx。...use_cuda (bool, optional) – 启用CUDA事件的计时以及使用cudaEvent API。给每个张量运算增加大约4us的开销。...这允许查看在引擎盖下使用了哪些维度，并使用prof.key_average (group_by_input_shape=True)对它们进行进一步分组。请注意，形状记录可能会扭曲您的分析数据。...没有办法强制nvprof将它收集的数据刷新到磁盘，因此对于CUDA分析，必须使用这个上下文管理器来注释nvprof跟踪，并等待进程退出后再检查它们。

    1.8K10

    CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式

    而同时也存在另外一种工具, 动态的分析工具, 指的是nsight或者nvprof类似这种的profiler, 它们会在你的kernel运行起来后, 自动为你抓取到这个信息, 从而免除了3个基本数据的手工取得...而第三种则比较主动一点了, 可以编程的通过相应的occupancy api (见cuda runtime api的手册, 或者我们之前的编程指南的稍微提到的部分内容), 在运行的时候, 动态的获取到我的某...好处则是, 你的代码可以在将来的卡上, 在开发的时候无论纸面或者实际的资料都没有的情况下, 在未来的某一天实际运行的时候, 代码自我分析和发现得到occupancy....例如将来在一张30HX上, 此卡尚未问世, 我们也不知道计算能力的情况, 但是用第三种API的方式, 将来可以动态的得到, 从而潜在的能动态的(用代码)微调occupancy。 好了....这三个因素其实还挺重要的，很多时候我们写代码, 当算法固定了, 实现也基本固定的情况下, 想调节性能, 只能从这3种基本不太影响现有不的代码格局的方面入手。

    79010

    PyTorch v2.8.0 正式发布：量化推理、编译优化与分布式检查点等多项重大更新

    向后不兼容的变更（Backwards Incompatible Changes） CUDA 支持 • 在 CUDA 12.8 和 12.9 构建中，移除了对 Maxwell 和 Pascal 架构的支持...：控制是否只使用 TMA 兼容的 CUTLASS 内核 • static_launch_user_defined_triton_kernels：启用静态启动用户自定义 triton 内核 • precompilation_timeout_seconds...• 修复了文档中已弃用的 AMP API • 在正确的模块中记录了设备内存 API • 添加了关于 非 PyTorch CUDA 内存分配 及如何查询的方法文档 分布式（Distributed） c10d...• 改进稳定库 API • 添加基础 shim 和 stable::Tensor is_contiguous API FX • 当块模式（block mode）中没有差异时，优雅地退出 minimizer...开发者需注意部分向后不兼容的变更，并及时调整代码逻辑。建议在升级前充分测试现有代码，确保兼容性和稳定性。 我们相信人工智能为普通人提供了一种“增强工具”，并致力于分享全方位的AI知识。

    23510

    全球首个AI CUDA工程师来了！将PyTorch原生实现提速10-100倍

    该团队的方法为矩阵乘法、常见的深度学习等操作找到了更高效的 CUDA 内核，截至撰写本文时，它发现的 CUDA 内核在 KernelBench 上实现了 SOTA 的性能。...构建了各种技术来增强 pipeline 的一致性和性能，包括 LLM 集成、迭代分析反馈循环、本地内核代码编辑和交叉内核优化。...这包括 normalization 方法、损失函数、特殊矩阵乘法，甚至整个神经网络架构： 「AI CUDA 工程师」生成的高度优化 CUDA 内核示例。...在「AI CUDA 工程师档案」中探索 17,000 多个内核 该团队还发布了一个交互式网站，用于交互式检查超过 17,000 个经验证的内核及其配置文件，包括 torch、NCU 和 Clang-Tidy...虽然 LLM 能够生成基础的 CUDA 代码，但在实现现代 GPU 架构提供的特殊矩阵乘法加速功能时却常常力不从心。

    28810

    充分利用NVIDIA Nsight开发工具发挥Jetson Orin的最大潜力

    如果他们正在处理计算机应用程序，那么他们将使用 Nsight compute进行深入研究，以进一步调查和解决 CUDA 内核性能问题。...分析时要考虑的专业提示是在继续研究 CUDA 内核或图形着色器之前不要跳过收集系统级视图。...使用 Nsight 进行分析有助于跟踪 G P U 工作负载回到其 C P U 起源的调查工作，从而更深入地了解 G P U 和加速器单元利用率以及操作系统与不同 API（例如 vulan 和 cuda...Nsight compute 是用于 CUDA 应用程序的内核分析器。它有助于收集详细的低级性能指标和 API 信息，以帮助分析在 GPU 上运行的 cUDA 内核。...它允许您使用 GUI 或 CLI 交互式地分析 CUDA 内核，同时指定所选内核配置文件的特定实例。它非常强大并可用于跟踪内存工作负载，以帮助充分利用 G P U。

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