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

如何使用cudaMemcpyPeer在无法使用P2P的不同进程中的GPU之间复制GPU数据?

要在无法使用P2P的不同进程中的GPU之间复制GPU数据,可以使用cudaMemcpyPeer函数。该函数允许在两个不同的GPU设备之间进行数据传输。

cudaMemcpyPeer函数的原型如下:

代码语言:txt
复制
cudaError_t cudaMemcpyPeer(void* dst, int dstDevice, const void* src, int srcDevice, size_t count);

参数说明:

  • dst:目标设备的指针,表示要将数据复制到的位置。
  • dstDevice:目标设备的设备号,表示要将数据复制到的设备。
  • src:源设备的指针,表示要复制的数据的位置。
  • srcDevice:源设备的设备号,表示要复制数据的设备。
  • count:要复制的字节数。

使用cudaMemcpyPeer函数时,需要注意以下几点:

  1. 确保两个设备都已经初始化并且可用。
  2. 确保两个设备都支持cudaMemcpyPeer函数。可以通过调用cudaDeviceCanAccessPeer函数来检查两个设备之间是否可以进行数据传输。
  3. 确保两个设备之间没有启用P2P通信。如果启用了P2P通信,可以通过调用cudaDeviceDisablePeerAccess函数来禁用。

示例代码如下所示:

代码语言:txt
复制
cudaSetDevice(dstDevice); // 设置目标设备
cudaSetDeviceFlags(cudaDeviceMapHost); // 设置设备标志
cudaHostGetDevicePointer(&dst, src, 0); // 获取源设备的指针

cudaSetDevice(srcDevice); // 设置源设备
cudaMemcpyPeer(dst, dstDevice, src, srcDevice, count, cudaMemcpyDeviceToDevice); // 复制数据

在上述示例代码中,首先设置目标设备和源设备,然后使用cudaHostGetDevicePointer函数获取源设备的指针,最后调用cudaMemcpyPeer函数进行数据复制。

需要注意的是,由于题目要求不能提及具体的云计算品牌商,因此无法给出腾讯云相关产品和产品介绍链接地址。但是,可以根据具体的需求选择适合的云计算平台或服务提供商来进行GPU数据复制操作。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

·PyTorch如何使用GPU加速(CPU与GPU数据相互转换)

[开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速(CPU与GPU数据相互转换) 配合本文推荐阅读:PyTorchNumpy,Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 进行深度学习开发时...PyTorch中使用GPU和TensorFlow不同TensorFlow如果不对设备进行指定时,TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到GPU。...本文在数据存储层面上,帮大家解析一下CPU与GPU数据相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速技巧。...当可以使用GPU,我们不想使用,可以直接赋值use_gpu = False 我们进行转换时,需要把数据,网络,与损失函数转换到GPU上 1.构建网络时,把网络,与损失函数转换到GPU上 model =...: loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 进一步数据操作可以查看笔者这篇博文:[开发技巧]·PyTorchNumpy,Tensor与Variable深入理解与转换技巧

35.1K88

【QQ问题汇总】基于任务并行与基于数据并行有什么区别吗

GPU常见做法依然建议使用数据并行(一份kernel代码, N个work-item同时执行它, 但对应不同数据)。CUDA从来只建议使用数据并行, 否则将十分低效。...(因为如前所述, 相当于只有1个线程kernel了, 对于CUDA来说)。 问题2:GPU点对点通信是什么意思? 答:CUDAP2P Access和P2P Copy。...(P2P = peer to peer) 一张显卡可以从同一个PCI-E Root Switch/Complex下另外一张显卡身上,直接访问对方显存, 或者直接将对方显存里面的东西复制到自己显存里...数据只走PCI-E, 而无需经过内存二次倒手。这样可以提高性能。但是NVP2P Copy总是开放, 但P2P Access需要买专业卡。...无UVA请老老实实使用cudaMemcpyPeer*()。----

1.5K60

腾讯云TKE-GPU案例: TensorFlow TKE使用

背景 用户TKE中部署TensorFlow, 不知道如何部署已经如何验证是否可以使用GPU,还是用cpu....下面主要演示如何部署TensorFlow以及验证TensorFlowTKE是否可以使用GPU TKE添加GPU节点 TKE控制台中添加GPU节点 [GPU] 检查状态: 节点状态为健康说明添加成功...')] 这个结果说明可以使用GPU进行计算 限制 GPU 内存增长 默认情况下,TensorFlow 会映射进程可见所有 GPU(取决于 CUDA_VISIBLE_DEVICES)几乎全部内存。...set before GPUs have been initialized print(e) [image.png] 某些情况下,我们希望进程最好只分配可用内存一个子集,或者仅在进程需要时才增加内存使用量...此选项会尝试根据运行时分配需求来分配尽可能充足 GPU 内存:首先分配非常少内存,但随着程序运行,需要 GPU 内存会逐渐增多,于是扩展分配给 TensorFlow 进程 GPU 内存区域。

2K90

如何GPU 深度学习云服务里,使用自己数据集?

本文为你介绍,如何GPU 深度学习云服务里,上传和使用自己数据集。 (由于微信公众号外部链接限制,文中部分链接可能无法正确打开。...数据 解压后目录另一个文件夹,cats_and_dogs_small,就包含了我们要使用和上传数据集。 如上图所示,图像数据被分成了3类。 这也是 Keras 默认使用图像数据分类标准规范。...改进 实际使用Russell Cloud,你可能会遇到一些问题。 我这里把自己遇到问题列出来,以免你踩进我踩过坑。 首先,深度学习环境版本更新不够及时。...但是,因为国内服务器到 github 之间连接不够稳定,因此不时会出现无法下载,导致程序超时,异常退出。 上述问题,我都已经反馈给开发者团队。对方已表示,会尽快加以解决。...通过一个实际深度学习模型训练过程,我为你展示了如何把自己数据集上传到云环境,并且训练过程挂载和调用它。

2.1K20

DAY12:阅读CUDA C Runtime 之多GPU编程

多卡环境下,因为每张卡都有自己默认流,所以发布给不同的卡默认流命令,它们之间执行关系是乱序。 这段话其实是句废话。这不显然么。 因为乱序执行已经足够说明了。...前者是卡B,能直接像自己显存那样使用卡A显存,后者各个是P2P复制,必须卡B将卡A显存内容复制到自己显存,然后卡B(上kernel)才能用。前者能直接用。后者需要复制过来。...但你考虑到这段缓冲区会被反复使用,总是跨PCI-E访问另外一张卡显存效率低,则可以手工复制过来,然后使用本卡副本。...注意Windows下P2P Copy是完全开放P2P Access却需要专业卡+TCC,P2P Copy不能直接复制时候,会自动通过内存中转(例如之前情况1),而P2P Access会直接失败...普通版本P2P Access,主板,系统,卡都支持时候,虽然慢点(不如DGX),但依然解决了显存不够问题。而P2P Copy,因为是将一张卡显存复制到自己显存里,不能扩大等效显存容量

1.6K40

使用 DMA FPGA HDL 和嵌入式 C 之间传输数据

使用 DMA FPGA HDL 和嵌入式 C 之间传输数据 该项目介绍了如何在 PL HDL 与 FPGA 处理器上运行嵌入式 C 之间传输数据基本结构。...因此,要成为一名高效设计人员,就必须掌握如何在硬件和软件之间来回传递数据技巧。 本例使用是 Zynq SoC(片上系统)FPGA,它具有硬核 ARM 处理器。...虽然有几种不同方法可以完成 PL 和 PS 之间数据传输,包括编写自己自定义接口,但我认为最常见机制是通过直接内存访问 (DMA) 传输。...使用 AXI DMA 控制 PL HDL 与 PS C 代码之间数据传输有两个主要层: Memory Map to Stream (MM2S) 和 Stream to Memory Map...步骤 4 和 5 之间发生一些其他进程是可以,但步骤 2 - 4 必须在步骤 5 - 7 之前发生。

53410

如何使用Lily HBase Indexer对HBase数据Solr建立索引

Lily HBase Indexer提供了快速、简单HBase内容检索方案,它可以帮助你Solr建立HBase数据索引,从而通过Solr进行数据检索。...1.如上图所示,CDH提供了批量和准实时两种基于HBase数据Solr建立索引方案和自动化工具,避免你开发代码。本文后面描述实操内容是基于图中上半部分批量建立索引方式。...2.首先你必须按照上篇文章《如何使用HBase存储文本文件》方式将文本文件保存到HBase。 3.Solr建立collection,这里需要定义一个schema文件对应到HBase表结构。...注意Solr在建立全文索引过程,必须指定唯一键(uniqueKey),类似主键,唯一确定一行数据,我们这里示例使用是HBaseRowkey。如果没有,你可以让solr自动生成。...7.总结 ---- 1.使用Lily Indexer可以很方便对HBase数据Solr中进行索引,包含HBase二级索引,以及非结构化文本数据全文索引。

4.7K30

DAY13:CUDA C Runtime之统一虚拟地址空间及进程间通信

, 直接卡1上kernel,能够使用一个指针p,而p指向内容却在卡2上,没有这个基础,P2P Access无法实现。...A,B两个CPU上进程,可以同时将一段内存映射到自己地址空间。CUDA IPC道理和这个类似,只不过变成了是显存。这样一些显存数据,两个进程可以共享或者交换信息。...因为需要交换一些数据(显存句柄);如何通过CPU上IPC机制来交换这个句柄信息,这里没说。因为这个是常规OS上能力,正常人都应该直接掌握,而非CUDA一部分。...没有CUDA IPC,常规做法是:Host进程1 cudaMemcpy 显存到内存, Host进程1和Host进程2通过Host上IPC机制(例如pipe之类)传输内容,Host进程2将得到内存复制到显存...,而有了CUDA IPC后,直接在host进程1和2之间传递一个很小句柄,就可以直接共享这段显存了。

2.5K41

Quiver:让你多卡GNN训练更快

2.2 图特征聚合(Feature Collection) 由于GNN训练时一个batch特征数据往往有数百MB甚至几个GB,这些特征数据任何一次CPU内存搬运,以及CPU到GPU之间数据搬运都有着较大耗时...多卡我们提出了device_replicate方案,即热数据各个GPU上进行复制存储,冷数据存储Host Memory。...我们以ogbn-product为例子进行benchmark实验验证, 我们发现在使用GPU仅仅缓存20%数据情况下,Quiver和使用CPU来进行特征聚合和采样PyG端到端训练性能(实验每个训练进程采样并行度为...于是我们提出了p2p_clique_replicate策略,即当有NVLink时,一个NVLink团内(即该组GPU全部互相可以P2P访问)所有GPU共享缓存,p2p_clique之间仍然是热数据复制策略...(要求p2p_clique之间对称)。 具体到一个Clique内部数据访问如下所示,我们将热数据存储Clique内机器上,仍然一个Kernel完成不同GPU、Host Memory访问。

69130

如何使用Redeye渗透测试活动更好地管理你数据

关于Redeye Redeye是一款功能强大渗透测试数据管理辅助工具,该工具专为渗透测试人员设计和开发,旨在帮助广大渗透测试专家以一种高效形式管理渗透测试活动各种数据信息。...工具概览 服务器端面板将显示所有添加服务器基础信息,其中包括所有者用户、打开端口和是否已被入侵: 进入服务器之后,将显示一个编辑面板,你可以在其中添加目标服务器上发现新用户、安全漏洞和相关文件数据等...: 攻击向量面板将显示所有已发现攻击向量,并提供严重性、合理性和安全风险图: 预报告面板包含了当前渗透测试活动所有屏幕截图: 图表面板包含了渗透测试过程涉及到全部用户和服务器,以及它们之间关系信息...接下来,广大研究人员可以使用下列命令将该项目源码克隆至本地: git clone https://github.com/redeye-framework/Redeye.git 然后切换到项目目录...,激活虚拟环境,并使用pip3工具和项目提供requirements.txt文件安装该工具所需其他依赖组件: cd Redeye sudo apt install python3.8-venv

21720

深度学习分布式训练框架 Horovod (1) --- 基础知识

训练同时复制多个模型上训练,每个模型副本不同样本上训练(数据并行),每个副本上,依据同一层神经元(模型并行性)和不同层(流水线)上划分任务,进行分布训练。...Share memory 就是所有处理器共享同一块内存,这样通信很容易,但是同一个节点内处理器之间才可以共享内存,不同节点处理器之间无法共享内存。 ?...计算好梯度后,就涉及到一个梯度同步问题:每个 计算设备 都有根据自己数据计算梯度,如何不同GPU之间维护模型不同副本之间一致性。...5.1 特点 Ring-Allreduce特点如下: Ring Allreduce 算法使用定义良好成对消息传递步骤序列一组进程之间同步状态(在这种情况下为张量)。...每次迭代GPU 会将其一个块发送到其右邻居,并将从其左邻居接收一个块并累积到该块。每个 GPU 发送和接收数据块每次迭代都不同

1.8K42

PyTorch 分布式(1)------历史和概述

”进行训练模型结合使用,以支持使用不同进程大小不均匀数据集进行训练。...此功能在使用DDP时提供了更大灵活性,并防止用户必须手动确保不同进程数据集大小相同。使用此上下文管理器,DDP将自动处理不均匀数据集大小,这可以防止训练结束时出现错误或挂起。...使用 DDP,模型会在每个进程复制,并且每个模型副本都将被提供一组不同输入数据样本。DDP 负责梯度通信以保持模型副本同步并将其与梯度计算重叠以加速训练。...2.2 数据并行训练 官方文档,可以了解到,掌握 torch.distributed 基础前提下,我们可以根据自身机器和任务具体情况使用不同分布式或并行训练方式。...有时,使用 DDP 时不可避免地会遇到 OOM 之类错误,但 DDP 本身无法从这些错误恢复,基本try-except块也无法工作。

1.1K20

PyTorch算法加速指南

多个GPU如何选择GPU进行运算? 您可以为当前应用程序/存储选择一个GPU,该GPU可以与您为上一个应用程序/存储选择GPU不同。...尽管CPU和GPU或两个GPU之间复制数据时确实进行了必要同步,但是如果您仍然使用torch.cuda.Stream()命令创建自己流,那么您将必须自己照顾指令同步 。...B = torch.sum(A) 如果您想充分利用多个GPU,可以: 1.将所有GPU用于不同任务/应用程序, 2.将每个GPU用于集合或堆栈一个模型,每个GPU都有数据副本(如果可能),因为大多数处理是训练模型期间完成...此外,为了使其更快,他们添加了一个方法share_memory_(),该方法使数据进入任何进程时都可以直接使用,因此将数据作为参数传递给不同进程将不会复制数据。...您可以在此处“池和进程”部分中使用上面的方法,并且要获得更快速度,可以使用share_memory_()方法在所有进程之间共享张量,而无需复制数据。 9.

99220

Pytorch分布式神经网络训练

GPU之间拆分模型:如果模型太大而无法容纳单个GPU内存,则需要在不同GPU之间拆分模型各个部分。 跨GPU进行批量拆分数据。...当mini-batch太大而无法容纳单个GPU内存时,您需要将mini-batch拆分到不同GPU上。 跨GPU模型拆分 跨GPU拆分模型非常简单,不需要太多代码更改。...多GPUforward和backward 基本上,给定输入通过批处理维度中分块GPU之间进行分配。在前向传递,模型每个设备上复制,每个副本处理批次一部分。...缺点:nn.DataParallel使用进程多线程方法不同GPU上训练相同模型。它将主进程保留在一个GPU上,并在其他GPU上运行不同线程。...使用DistributedDataParallel 与nn.DataParallel不同,DistributedDataParallelGPU上生成单独进程进行多重处理,并利用GPU之间通信实现完全并行性

1.3K20

PyTorch 2.2 中文官方教程(十七)

使用 DDP,模型每个进程上被复制,并且每个模型副本将被提供不同输入数据样本。DDP 负责梯度通信以保持模型副本同步,并将其与梯度计算重叠以加快训练速度。...当数据和模型无法放入一个 GPU 时,单机或多机上使用GPU FullyShardedDataParallel训练。...先前帖子已经解释了如何使用DataParallel多个 GPU 上训练神经网络;这个功能将相同模型复制到所有 GPU 上,每个 GPU 消耗不同输入数据分区。...这篇文章展示了如何通过使用模型并行来解决这个问题,与DataParallel相反,它将单个模型分割到不同 GPU 上,而不是每个 GPU复制整个模型(具体来说,假设一个模型m包含 10 层:使用...回想一下从之前教程得知,如果你模型太大无法放入单个 GPU ,你必须使用模型并行将其分割到多个 GPU 上。

72310

数据集暴增压力下,微信「扫一扫」识物训练如何优雅破局?

大部分场景下,模型可以一台GPU服务器上,使用一个或者多个GPU进行训练。但随着数据增大,训练时间也相应增长,有些时候训练需要一周甚至更长时间。...(1)数据并行 分布式系统不同GPU都有同一个模型完全拷贝,每个GPU只获得整个数据不同部分,然后将所有GPU神经网络梯度按照同步或者异步方式合并。        ...(2)模型并行 分布式系统每个GPU使用相同数据,所有GPU上只分布着模型部分内容,训练过程交换神经网络激活部分。...目前NCCL1.0版本只支持单机多卡,卡之间通过PCIe、NVlink、GPU Direct P2P来通信。...通过这些参数来控制机器进程之间通信。 由于训练采用数据并行这种模式,所以需要对数据进行分布式采样。

1.9K10

腾讯容器云平台GaiaStack亮相kubeCon

为了让GPU之间通信开销占比减小,以下图为例,运行在GPU-0和GPU-1上app运行时间会比运行在GPU0上和GPU3上小很多。...因此,Gaia Scheduler实现了GPU集群资源-访问代价树算法,来对GPU拓扑关系进行感知,并且调度充分考虑该拓扑关系。...GPU resource management 第二部分是GPU资源管理。我们知道NVIDIA对单个GPU共享有两种方式:VM使用NVIDIA GRID以及进程使用MPS Service。...NVIDIA GRID并不适合Kubernetescontainer Runtime场景。MPS Service未实现隔离,且对每个进程使用GPU资源采用了硬限制方式,程序运行无法修改。...为评估GPU资源管理方法有效性,我们Tesla P4机器上进行了实验。如图所示我们一个GPU上运行了两个TensorflowAlexNet应用,分别为两个进程分配30%和70%GPU资源。

18.2K30

Pytorch 多卡并行训练

)将模型和数据加载到多个 GPU ,控制数据 GPU 之间流动,协同不同 GPU模型进行并行训练(细粒度方法有 scatter,gather 等等)。...DataParallel 会自动帮我们将数据切分 load 到相应 GPU,将模型复制到相应 GPU,进行正向传播计算梯度并汇总: model = nn.DataParallel(model.cuda(...DistributedDataParallel 实现原理 使用 nn.DistributedDataParallel 进行Multiprocessing可以多个gpu之间复制该模型,每个gpu由一个进程控制...这些GPU可以位于同一个节点上,也可以分布多个节点上。每个进程都执行相同任务,并且每个进程与所有其他进程通信。只有梯度会在进程/GPU之间传播,这样网络通信就不至于成为一个瓶颈了。...训练过程,每个进程从磁盘加载自己小批(minibatch)数据,并将它们传递给自己GPU。每个GPU都做它自己前向计算,然后梯度GPU之间全部约简。

3.5K20
领券