首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

对于不“支持”的停滞原因,NSight计算显示了什么?

NSight是一款由NVIDIA开发的云计算工具,用于分析和优化GPU代码的性能。它可以帮助开发人员识别和解决性能瓶颈,提高应用程序的效率。

当NSight计算显示不支持的停滞原因时,它可能指的是GPU代码中存在一些不受支持的特性或操作,导致程序在GPU上运行时出现问题。这些不支持的停滞原因可能包括:

  1. 不支持的指令集:某些GPU可能不支持某些特定的指令集,如果代码中使用了这些指令集,就会导致程序无法在该GPU上正常运行。
  2. 不支持的内存访问模式:某些GPU可能对内存访问模式有限制,如果代码中使用了不支持的内存访问模式,就会导致程序在该GPU上运行时出现问题。
  3. 不支持的数据类型:某些GPU可能不支持某些特定的数据类型,如果代码中使用了这些不支持的数据类型,就会导致程序无法在该GPU上正常运行。
  4. 不支持的并行模式:某些GPU可能对并行模式有限制,如果代码中使用了不支持的并行模式,就会导致程序在该GPU上运行时出现问题。

NSight计算可以通过分析GPU代码和性能指标,帮助开发人员找到这些不支持的停滞原因,并提供相应的优化建议。开发人员可以根据NSight计算的分析结果,对代码进行修改和优化,以解决不支持的停滞原因,提高程序在GPU上的性能和兼容性。

腾讯云提供了一系列与GPU计算相关的产品和服务,例如GPU云服务器、GPU容器服务等,可以帮助开发人员在云端进行GPU计算。具体产品和服务的介绍和链接地址可以参考腾讯云的官方网站:https://cloud.tencent.com/product/gpu

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

什么计算机专业出身很多人毕业都转行计算

什么很多计算机专业出身很多人毕业都转行计算? 一方面是国内教学脱节 互联网行业高速发展,但就技术来说,大都停留在应用层,所以,需求最多还是应用开发工程师,说白,就是“码农”!...该上课还在床上,上了一会儿课就开始玩手机,很难集中注意力。 早上八点就要开始课程,常常是“我在屏幕前听课,我脑子不知道在哪里”,所以只好暂时将眼睛闭起来。 为什么很多人毕业即转行?...换言之,在大学学计算机,修炼是内功,对就业而言不够接地气。普通计算机专业大学生,毕业想做程序员,还得自学技术或者报培训班,才能够达到入行水平。...就算我们毕业不知道找什么工作,写代码这个技能,至少不会让我们失业饿肚子。既然我们不能改变外界环境,就要改变自身。 大学四年,疫情就占据两三年,想要摆脱“毕业即失业”魔咒。...小伙伴可以循序渐进推进自己学习进度,盲目,盲从,稳扎稳打。 详情可咨询胖达QQ:3038443845or静香QQ:1705214200

61540

CUDA菜鸟必看:论坛里那些总是被问到问题.....

对于高手而言,飞花拈叶即可伤人,换句话说,想要用便宜硬件达到一定效果,起码得有点水平,知道怎么整,否则,花钱堆硬件也可以弥补 ,两头都占上,一般没那么好事情。 异构计算和并行计算是一回事情么?...,咋回事,显存没有越界,咋回事呢,不用nsight调试正常,一旦用nsight调试就出现这个情况。 答:关于nsight报告,只要nsight报告了,你就一定越界。请相信nsight。...不用nsight调试正常,其实已经不正常,只是有的时候,轻微越界无症状而已。(因为有分配粒度之类影响因素)但只要nsight报告越界,你肯定越。 这100%是代码BUG,100%越界。...问:请教个问题,一个由多个核函数组成功能,调用一次大约4ms,10次大约20ms,可次数为100时,耗时20s,这是什么原因 答:八成是你代码在调用100次时候,host code中间长期阻塞。...怎么解决,引入什么 答:從CUDA 5.0起,例子裡面已經包含cutil。NV多次聲明,cutil只是給他們自家例子用,僅用於例子用途,不得在自己項目中使用。

2.3K70
  • 是时候用NVIDIA Nsight 分析优化工具

    如果您使用NVIDIA Visual Profiler或nvprof命令行工具,那么现在是时候转换到更新工具:NVIDIA Nsight工具。 别担心!新工具仍然提供相同分析/优化/部署工作流。...赶紧切换到 NVIDIA Nsight Compute吧 图4显示了当您查看NVIDIA Visual Profiler中指标时,数据通常是如何显示。 ?...当NVIDIA Nsight系统显示性能不佳内核时使用它,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。...NVIDIA Nsight Systerm 是减少对应用程序执行怀疑或误解正确开始。它提供一种数据驱动方法来查看应用程序如何真正使用系统资源,以及在何处集中分析工作。...对于nvprof用户 对于nvprof用户(你可以理解成nvvp命令行版本),同样有个命令行nv-nsight-cu-cli可以对应,表2中列出了以前nvprof能做,和现在改成了用哪个工具能做

    29.9K53

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

    此练习最终目标是由为此应用程序或场景设置性能目标驱动。 在上一节中,我们讨论分析工作流程以及分析标记如何帮助我们突出显示和跟踪应用程序行为。...Nsight 分析工具系列可用于支持计算和图形应用程序分析场景。...同样,对于图形应用程序,他们使用 Nsight 图形优化解决着色器和帧渲染性能问题。...Nsight 支持使用 Gui 或 CLI 进行设备和远程分析,并且可以支持多 GPU 系统和开箱即用运行时配置文件和加速酷库,这些都是 NVTX 开箱即用。...这些提供系统范围工作负载效率概述。这些包括 IO 活动指标,包括 PCIE 、DRAM 等吞吐量。它们还显示已发布一些利用率Tensor Cores活动指令、warp 占用和未分配工作槽。

    1.2K40

    您必须了解最佳开发者工具

    优点 易于安装并支持各种编程语言 调试和测试工具优于其他软件开发工具 易于与TFS和GIT集成 缺点 有时会变慢 占用较大存储空间 成本 对于专业计划,您将不得不每月花费45美元,每月订阅企业计划将花费您...Xcode AppleXcode是最好开发人员工具之一,可帮助您使用专业代码编辑器通过高级代码完成和语法突出显示功能来编写代码。...如需任何帮助,您可以联系他们支持团队。 Chrome DevTools Google Chrome浏览器内置一组最好开发人员工具,称为Chrome DevTools。...为了优化性能,您可以从Nsight系统,Nsight计算Nsight图形等NVIDIA Nsight工具开始。 还要别的吗? 是的,Nsight Systems将为您应用程序性能提供全系统可视化。...其直观代码文本编辑器工具可帮助您通过更快地编写代码来节省时间,并提供实时错误验证和分析,这就是使它成为最佳开发人员工具之一原因。 更重要是?

    1.4K20

    如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度?

    混合精度在计算方法中结合不同数值精度。NVIDIA Volta架构和Turing架构GPU引入了TensorCore,它在单精度数学管道上提供显著吞吐量加速。...Nsight Systems Nvidia Nsight Systems为开发人员提供一个全系统性能分析工具,提供一个完整和统一视图,说明他们应用程序如何利用计算CPU和GPU。...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应用程序下一代交互式内核分析器,可从CUDA 10.0工具包获得。...此外,nvprof还支持tensor_precision_fu_utilization度量,它显示模型每个内核中TensorCore利用率水平。这个指标首先出现在9.0版CUDA工具包中。...注意,只有通过nvprofvolta体系结构才支持度量和事件分析。图灵体系结构nvprof只支持跟踪功能。使用nsight compute代替在Turing上显示分析度量。

    2.2K40

    DAY55:阅读 Formatted Output

    版本中(8.0之前), 需要这样写,以便能取得在当时CUDA版本中, 能对所有的计算能力都通过编译(计算能力1.X不支持printf, 因此可以被#if屏蔽掉, 从而不影响编译)....但需要注意是, 在CUDA 8.0中(这个版本还是有很多人用, 因为这个是最后一个和传统CUDA保持最大兼容性版本),printf依然能发挥能力.因为CUDA 8.0是最后支持计算能力2.X开发版本..., 而此版本NSight却不支持2.0调试.也就是说, 在CUDA 8.0 + Fermi组合下, NSight 5.2(自带版本)用不起来时候,今天说printf(), 和上次说assert...甚至有的平台上特定格式字符串会给出错误显示结果.这点需要注意.手册也说了, 主要需要注意long区别.因为历史和兼容性原因, 不同64-bit平台下, I(Integer), L(Long),...而不像NSight那样, 不会对代码本身造成改动.所以用户应当注意.这也是条件使用NSight而不是printf之类原因.

    44740

    史上最全Jetson TX1使用介绍

    :GPIO、I2C、I2S、SPI、带流控制TTL UART、显示器扩展头和摄像头扩展头一个不少。...CUDA CUDA是整套平台核心,保证Jetson TX1超高计算性能。...同时,Jetson TX1也支持各种基于CUDA跨架软件库,从而可以用于多种高并行度计算和高数据密度应用场景,如机器学习,深度学习,大数据实施分析以及物联网边缘计算等。...摄像头扩展头 通过将摄像头(最高支持4K)与Jetson TX1连接,并借助OpenCV和Visionworks进行视觉计算。...,方便用户针对文档中未涉及问题和使用经验进行提问和交流,NVIDIA官方支持人员也会在论坛中回复大家提出各种技术问题,为用户开发过程提供有力支持

    10.7K61

    如何在GPU上设计高性能神经网络

    越大ops:字节比率,会提供更大计算速度,如果计算是内存或算术限制。换句话说,一个具有较高ops: bytes ratio系统比一个较小系统更强大。这就是为什么 A100比 V100更强大。...图5:计算ops:字节比率规范。 ops:字节比对于机器学习和矩阵乘法意味着什么?要了解这一点,我们现在必须看看矩阵乘法计算和数据要求。算术强度定义为浮点运算/秒与字节比率。...图6显示了如何计算算术强度。 图6:计算矩阵乘法算术强度 如果算术强度> ops:bytes,那么矩阵乘法就是算术界限,否则就是内存界限。...图7显示机器学习中一些常见操作算法强度。第二行对应于批大小= 1。在这种情况下,线性层变成了内存界而不是算术界。这就是为什么批量大小为1一般不用于生产机器学习算法原因。 图7。...如果两者都不是,那么升级到更强大机器就没有价值了。这是第三个要点。Nvidia提供Nsight Compute等工具来执行应用程序分析。

    1.2K10

    如何分析机器学习中性能瓶颈

    此结论是根据两个指标获得: 功耗:142 W / 300 W 内存用量:2880 MB / 16160 MB GPU-Util显示利用率为 62%,证实此结论。解决方法之一是增加批次大小。...此呼叫会显示出 GPU 装置拓扑以及彼此连接方式。 ? 图 4 所示为 DGX A100 系统拓扑配置,有 8 个 A100 GPU 与 NVLink 连接。...如果是,则使用剖析器,开始和结束标记包围执行正向传递、损失计算、梯度计算(反向)及更新参数(步进)程序代码行。 ? 从相同储存库取用 ResNet50 训练程序代码。...有多个选项,且我们选择这些选项,完整列表如下。我们同依据浮点运算次数排序,进行更好分析,否则,依据执行顺序排序。 ? 我们提供一些来自清单顶部核心。前几个是批次正规化核心。...为了确认这一点,请计算花在核心总时间。我们结果是 45,631,828 ns(45.6 ms)。在采用 [n,c, h, w] 记忆体格式时,大约为 70 毫秒。

    2.5K61

    Jetson TX1开发笔记(三):开发利器-Nsight Eclipse Edition

    PC平台(Host): 虚拟机Ubuntu14.04 嵌入式平台(Target): Jeston TX1 一、NSight简介     Jetpack开发工具为人工智能提供一整套软件架构,包括代码示例...同时也为我们提供丰富多媒体API(Multimedia API),这些API涵盖深度学习(Deep Learning)、计算机视觉(Computer Vision)、图像渲染(Graphics)、多媒体...(Media)等,对底层硬件提供很好支持。...二、使用NSight进行交叉编译     我们将使用Jetpack中自带CUDA例程,进行交叉编译。...1.创建CUDA工程     打开Nsight Eclipse Edition软件,出现工程文件保存地址对话框,我就将工程文件保存在/home/jack/Nsight-WorkSpace目录下,点击OK

    1.8K51

    一篇文章回答你关于NVIDIA DLA所有疑问

    对于至少具有一个 DLA 实例及其相应时钟设置所有平台。DRIVE Xavier 和 DRIVE Orin 也有 DLA 核心。 什么是 DLA Core,什么是 DLA Falcon?...DLA 目前不支持Re-expressing operations。 当您部署一个在 GPU 和 DLA 之间交替层网络时,存在什么开销?...为什么在两个 DLA 内核和 GPU 上运行工作负载时延迟更高? 这可能有多种原因,让我们关注三个最常见原因: DLA 和 GPU 都消耗相同资源:系统 DRAM。...增加计算和复制引擎并发连接首选数量(工作队列):可以通过设置Linux环境变量来实现CUDA_DEVICE_MAX_CONNECTIONS=32。 DLA 支持哪些精度格式?...它允许您通过提供具有 2:4 “稀疏”权重模式卷积权重来提高计算吞吐量。这意味着对于 KCRS 卷积权重 blob,对于沿 C 维度每 4 个权重,至少有 2 个为零。

    4.2K10

    Nat Commun|Transformer在识别分子手性时存在困难,如何解决

    为了弄清楚造成这种情况原因,作者比较SMILES每个字符翻译准确性。最后,寻找并找到了防止停滞和稳定学习方法。...对于处于不同训练步骤模型,作者计算了预测SMILES表达式完美准确度(perfect accuracy)和部分准确度(partial accuracy)。...补充图3 使用不同初始权重和迭代顺序进行训练 这些结果表明,停滞是否发生取决于初始权重,而不是迭代顺序。 学习化学结构停滞原因 这种停滞原因什么?...作者还调查正确预测、仅由于手性导致错误预测以及由于其他原因导致错误预测比率。图4c显示停滞大多数错误是由于手性造成。...为了找到这种现象原因,作者比较SMILES每个字符准确性,并尝试了4种方法以防止停滞

    13410

    DAY14:阅读CUDA C runtime之错误检查和Call stack

    但是对于异步函数来说,返回代码不会报告设备上将来可能发生错误。因为异步函数在设备完成任务之前,就已经返回了。...这就是说,相关参数信息验证错误,因为现在所有的计算能力都没有200KBshared memory,也不能支持这么巨大block,如果这第一步验证通过(参数相关),则kernel会在设备上开始启动,...所以用户会看到一个奇特现象:后面无论调用什么都是错,哪怕检查代码,后面的行写看上去都没有问题。用户就会困惑。而此章节,很好解说了这点。...很多新人都不知道这点,导致无法定位错误位置(他们会定位到其他不相关后续位置,例如这个楼主),而现在,你通过阅读本章节,已经能成功识别这种情况。...Call Stack—— 计算能力2.0+开始(Fermi开始),能开始支持设备函数调用了。

    1.2K30
    领券