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Python 中的条件对象——线程同步

为了更有效地同步对任何资源的访问，我们可以将条件与任务相关联，让任何线程等待，直到满足某个条件，或者通知其他线程该条件正在满足，以便它们可以解除对自身的阻止。 让我们举一个简单的例子来理解这一点。...如果有多个消费者消费生产者生产的产品，那么生产者必须通知所有消费者生产的新产品。 这是 python 多线程中条件对象的完美用例。...---- 条件对象:wait()、notify()和notifyAll() 现在我们知道了 python 多线程中条件对象的用途，让我们看看它的语法: condition = threading.Condition...---- 条件类方法 以下是条件类方法: acquire(*args)方法 此方法用于获取锁。该方法对条件对象中存在的基础锁调用相应的acquire()方法；返回值是该方法返回的任何值。...该方法对条件对象中存在的基础锁调用相应的release()方法。

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DAY35：阅读流程控制语句

因为在以前的阅读章节中, 你知道SIMT结构只是构造成了线程可以自由执行的假象, 而实际上它们是按照warp一组了执行的,任何在warp内部的分支都将严重的影响性能....但是哪些线程是这16个warp中的同1个warp的?...为(7,7,0)和(7,7,1)的这两个线程, 不在同一个warp中.所以在实际的非1D的形状的block要按照本章节手册的说法进行warp边界处分支的话, 必须考虑到warp是如何组合的.否则你会弄巧成拙...)往往是指的现代的硬件的分支预测, 而后者(predication或者predicated execution)往往是指的带有掩码或者条件的指令执行,例如ARM中的条件执行就类似后者。...过多的同步可能会影响性能. 比如所有其他线程都在等某个warp里的线程完成某个长延迟的访存操作的时候, 而不得不暂停执行 , 甚至整个SM都得暂停下来 等等.

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    CUDA C最佳实践-CUDA Best Practices(三)

    同步Kernel执行 10.3. 多上下文 10.4. 隐藏寄存器依赖 10.5. 线程和线程块启发 10.6. 共享内存的效果 11. 指令优化 知道底层命令是怎么执行的对优化来说很有帮助。...分支与分歧 一个warp里尽量不要分支。就是一旦遇到分支，warp里的thread要等其他的都运行完才可以。...循环中的线程同步分支 在分支语句中尽量避免使用__syncthreads(). 如果在一些分支语句中使用同步函数，可能会造成无法预计的错误(所以到底是什么错误文档也没说)。...被设置成了warp大小的整数倍，可以解决这一问题。...所以在使用同步语句的时候一定要注意。可以使用thread_active标志来指出哪些线程是活动的。 13. 实施CUDA应用 优化之后要将实际结果和期望结果比较，再次APOD循环。

    1.6K100

    一文理解 PyTorch 中的 SyncBatchNorm

    对于一般的视觉任务比如分类，分布式训练的时候，单卡的 batch size 也足够大了，所以不需要在计算过程中同步 batchnorm 的统计量，因为同步也会让训练效率下降。...每个thread block 负责处理的数据大小和其中每个线程负责处理的位置，如下图所示： 如上图所示紫色方块表示thread block中的一个thread，紫色箭头指向表示，在kernel执行过程中...kernel 执行的第二步就是，每个 warp 内的线程合并均值和方差，通过 warp 级的同步元语库函数 __shfl_xor_sync 来实现 warp 内线程结果的合并。...内的32个线程，上方的id 表示每个线程在warp内的id。...kernel 执行的最后一步是，上面每个 warp 内结果合并完，会做一次全局的线程同步。之后再将所有 warp 的结果合并就得到该 thread block 所负责计算的通道均值和方差了。

    3.1K30

    DAY50：阅读Warp Vote Functions

    现在却多了一个尾巴(warp同步用的后缀)， 以及, 还多了一个参数(第一个参数, 用来选择你需要那些warp内部的线程们(lanes)进行同步)....ffs()之类的函数,在进行某些数据结构上的插入之类的操作的时候, 快速判断warp整体需要多少个空间, 而每个具体的warp内部的线程又在什么位置上需要操作.这种非常方便.再例如说, 像是昨天的章节中...本章节还提供了一个__activemask, 这个是新增的，大致等效于以前的__ballot(1)，实际上这是以前快速判断当前还有多少线程存活(warp内部), (例如在很多层的if或者while之类的嵌套里面...这里提到的__popc()操作(从1个32-bit值中确定1的个数)，例如__popc配合__ballot_sync可以快速确定满足条件的线程的数量, 而不是mask(也叫掩码, 从每个1-bit代表1...CUDA C中(幸运的是, 导出到了PTX).需要的用户可以单独按照本手册的说法, 能够通过内嵌PTX的方式来使用它.此外, 还需要说明的是warp vote这些, 在竞争对手A家的卡中, 都是免费操作

    1.5K10

    如何花式计算20的阶乘？

    今天我就教大家用CUDA来计算一下20的阶乘，就当作是CUDA的一个入门例子。...可以看出，在atomicMul函数的do while循环中，先用old变量保存x[0]处的当前值，这时候如果有其他线程在x[0]处写入了新的值，那么接下来该线程的atomicCAS操作就会判断元素不相同...; cudaFree(x); return 0; } 这种方法使用线程束原语__shfl_xor_sync，只要线程在同一个线程束中（32个线程），就可以获取其他线程的值，异或运算后写入指定地址...所以只需要在开始时，分配一个大小为32的数组，前20个元素分别保存1-20，后面12个元素是为了满足线程束大小32的条件，赋值为1就行了。...今天没有讲解CUDA编程的基础概念，适合有一定基础的同学阅读，如果有对CUDA感兴趣的同学，可以在评论区留言，下次专门写一个CUDA入门系列教程。 - END -

    1.3K30

    大模型与AI底层技术揭秘（36）分裂没有出路

    在上一期，我们提到的一个问题： 在GPU程序中，如果有if-else这样的分支，在一个warp中，不同的CUDA Core走到了不同的分支，此时scheduler应当如何发射后续的指令呢？...如果GPU执行这样的代码： if (condition) { //do sth. } else { //do other sth. } 假设一个warp中有32个线程，其中16个满足判断条件，另外...那么，满足判断条件的16个线程会执行if分支中的语句，而另外16个线程则处于挂起状态。...GPU的每个SM（Streaming Processor）中往往拥有上千个CUDA核，每个CUDA核都拥有自己的寄存器列。在Turing以后的架构中还有可能拥有Tensor核。...上期遗留的第二个问题是： 不同的执行次序会导致不同的CUDA Core的执行时间发生差异，那么，需要warp中，各个CUDA进行同步的时候，应当怎么做呢？ 这个问题下期分解。

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    转载：【AI系统】从 CUDA 对 AI 芯片思考

    在 CUDA 编程模型中，每一个线程块（thread block）内部需要有很多并行线程，隐式分成了若干个 Warp，每个 Warp 包含串行交错的访存和计算。...英伟达 GPU 可以使线程在 Warp-base SIMD 上执行不同的分支，每个线程都可以执行带条件控制流指令（Conditional Control Flow Instructions），同时不同线程间可以分别执行不同的控制流路径...为了解决分支预测的问题，动态 Warp Formating/Merging 在分支后动态合并执行相同指令的线程，从正在等待的 Warps 中形成新的 Warps，分支下每条路径线程用于创建新的 Warp...动态 Warp 分组（Dynamic Warp Formation）更多是在编译器层面解决分支预测的问题，根据线程执行情况和数据依赖性动态组织 Warp 中的线程，以提高并行计算性能和资源利用率，优化...比如 CUDA Runtime 提供 host 和 device 的 C++ 交互方式，如寒武纪 BANG C 语言在这个层面就参考了 CUDA。

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    【AI系统】从 CUDA 对 AI 芯片思考

    在 CUDA 编程模型中，每一个线程块（thread block）内部需要有很多并行线程，隐式分成了若干个 Warp，每个 Warp 包含串行交错的访存和计算。...英伟达 GPU 可以使线程在 Warp-base SIMD 上执行不同的分支，每个线程都可以执行带条件控制流指令（Conditional Control Flow Instructions），同时不同线程间可以分别执行不同的控制流路径...为了解决分支预测的问题，动态 Warp Formating/Merging 在分支后动态合并执行相同指令的线程，从正在等待的 Warps 中形成新的 Warps，分支下每条路径线程用于创建新的 Warp...动态 Warp 分组（Dynamic Warp Formation）更多是在编译器层面解决分支预测的问题，根据线程执行情况和数据依赖性动态组织 Warp 中的线程，以提高并行计算性能和资源利用率，优化...比如 CUDA Runtime 提供 host 和 device 的 C++ 交互方式，如寒武纪 BANG C 语言在这个层面就参考了 CUDA。

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    【论文解读】基于MLIR生成矩阵乘法的高性能GPU代码，性能持平cuBLAS

    同一个warp中的线程可以使用warp级别的shuffle指令交换数据。...同一个线程块中的所有线程都可以使用低延迟的shared memory进行通信，不同线程块中的线程需要使用高延迟的global memoey进行通信。同步源语存在于线程块和warp级别。...根据所使用的同步类型，同步将确保线程块或warp中的任何线程都不会继续执行下一条指令，直到所有线程都到达同步点。在数据首先写入shared memory然后由所有线程读取的情况下，使用同步是必要的。...Tensor cores运行像HMMA这样的warp同步指令来执行MMA操作。warp 同步意味着warp中的所有线程协同执行这些特殊指令，以产生 MMA 操作的输出。...由于Tensor cores指令的这种warp同步特性，在对Tensor cores进行编程时，有必要在warp而不是线程级别编写或生成代码。

    2.6K20

    DAY25: 阅读硬件的多线程

    因为每时每刻，SM总是从它身上的这些驻留的线程中（以warp为单位）选出当前可以被发射指令的，进行发射指令，执行运算，所以当SM身上的驻留的线程太少（occupancy太低）的时候，往往会影响SM的性能发挥...所以shared memory这种资源会在block的级别上进行分配。 注意手册没有提到的一点是，block中的所有线程，必须同时分布在1个SM上，不能拆分的。...类似的，block往往有内部的整体同步，也叫局部同步（不是全局同步哈）， 这种局部同步，需要block中的线程能执行到一个特定的点，（精确的说，这种说法不太对---但这里不解释。...答案是2个warp，不满1个warp，那么只有1个线程多出来（33线程例如），也会形成2个warp的，虽然33只比32多了1个线程。...此外，安装CUDA的时候，如果你也安装了office，则可以打开一个在CUDA安装目录里面的一个.xlsx文件，这个文件是一个电子表格，里面有个计算器，输入你的线程，block之类的资源需求，和你的目标卡

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    【AI系统】Tensor Core 基本原理

    如图所示，在 Fermi 架构中其计算核心由 16 个 SM（Stream Multiprocesser）组成，每个 SM 包含 2 个线程束（Warp），一个 Warp 中包含 16 个 Cuda Core...Tensor Core 与 CUDA 编程如图所示，在 CUDA 编程体系中，我们并非直接对线程进行控制，也就是图中的弯弯的线，而是通过控制一个 Warp，一个 Warp 包含很多线程（通常为 32 个线程...在实际执行过程中，CUDA 会对 Warp 进行同步操作，确保其中的所有线程都达到同步点，并获取相同的数据。然后，这些线程将一起执行矩阵相乘和其他计算操作，通常以 16x16 的矩阵块为单位进行计算。...最终，计算结果将被存储回不同的 Warp 中，以便后续处理或输出。我们可以把 Warp 理解为软件上的一个大的线程概念，它帮助简化了对 GPU 并行计算资源的管理和利用。...通过有效地利用 Warp 的并行性，CUDA 程序可以实现高效、快速的并行计算。在 CUDA 程序执行过程中，我们可以通过线程的 Warp 来调度 Tensor Core 的执行。

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    “暑”你当学霸|2022 CUDA线上训练营Day 2学员笔记分享

    Ÿ  CUDA应用程序运行时的错误检测 Ÿ  CUDA中的事件 Ÿ  利用事件进行计时 Ÿ  实验课内容：编写MatrixMul程序，体验线程和数据的对应关系 Ÿ  留课后作业 2.     ...多种CUDA存储单元详解（2.3） Ÿ  CUDA中的存储单元种类 Ÿ  CUDA中的各种存储单元的使用方法 Ÿ  CUDA中的各种存储单元的适用条件 3.     ...这也是deviceQuery例子的做法，无法直接通过API得到。 2.     尖括号中，只要blocksize设置成32的倍数，warp就能最佳分配，那我设成32，64，128这样会有什么区别呢？...改成了33就分成2个warp？ --是的。超出哪怕1个线程，也会分配一个warp（浪费31/32的潜在执行能力）。 7.     warp是硬件调度吧？...这样，最终他们累加多次，就将前300号，中间300号，最后300号，以及剩下的100号（你需要用while或者if判断别干多了），这样都干完了。 12.

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    转载：【AI系统】Tensor Core 基本原理

    如图所示，在 Fermi 架构中其计算核心由 16 个 SM（Stream Multiprocesser）组成，每个 SM 包含 2 个线程束（Warp），一个 Warp 中包含 16 个 Cuda Core...Tensor Core 与 CUDA 编程如图所示，在 CUDA 编程体系中，我们并非直接对线程进行控制，也就是图中的弯弯的线，而是通过控制一个 Warp，一个 Warp 包含很多线程（通常为 32 个线程...在实际执行过程中，CUDA 会对 Warp 进行同步操作，确保其中的所有线程都达到同步点，并获取相同的数据。然后，这些线程将一起执行矩阵相乘和其他计算操作，通常以 16x16 的矩阵块为单位进行计算。...最终，计算结果将被存储回不同的 Warp 中，以便后续处理或输出。我们可以把 Warp 理解为软件上的一个大的线程概念，它帮助简化了对 GPU 并行计算资源的管理和利用。...通过有效地利用 Warp 的并行性，CUDA 程序可以实现高效、快速的并行计算。在 CUDA 程序执行过程中，我们可以通过线程的 Warp 来调度 Tensor Core 的执行。

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    CUDA编程之GPU硬件架构

    CUDA采用了SIMT单指令多线程执行，一个指令32个线程执行，32个线程组织成warp。一个warp中的线程同一时刻执行同一个指令。每个线程有自己的指令技术计数器和寄存器，在自己的数据上执行指令。...Warp的执行方式 当创建了一个kernel时，从逻辑上理解为kernel中的所有线程都在并行，但是从硬件物理条件上看同一时刻并不是所有的线程都在执行。...Warp分支 定义：一个warp中的线程执行不同的指令，叫做warp分支。 如果warp发生分支，则需要顺序执行每个分支路径。 ?...warp分支示意图 在一个warp中所有线程都必须具有两个分支if…else….一个warp中如果有线程的条件为true，则执行if子句，其它为false的线程将等待if执行完成。...然后执行else语句，当条件为true的线程则等待else执行完成。

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    FlashAttention2详解（性能比FlashAttention提升200%）

    warp：一个warp通常包含32个thread。每个warp中的thread可以同时执行相同的指令，从而实现SIMT（单指令多线程）并行。...warp，同一个block中的thread可以同步，也可以通过shared memory进行通信。...Hardware和Software的联系： SM采用的是Single-Instruction Multiple-Thread（SIMT，单指令多线程）架构，warp是最基本的执行单元，一个warp包含32...当一个kernel被执行时，grid中的thread block被分配到SM上，大量的thread可能被分到不同的SM上，但是一个线程块的thread只能在一个SM上调度，SM一般可以调度多个block...一个CUDA core可以执行一个thread，一个SM中的CUDA core会被分成几个warp，由warp scheduler负责调度。

    4.4K11

    【BBuf的CUDA笔记】二，解析 OneFlow BatchNorm 相关算子实现

    Bitset mask生成方案一：顺序遍历法 这种方法是让每个CUDA线程连续读取内存中的8个元素，并根据每个元素是否大于0生成一个int8类型的mask，并写入到最终的bitset mask中。...所以每个线程一次加载指令就要执行一个32字节的内存事务。故warp内的线程间全局内存访问完全没有合并，实际有效访存带宽仅为 1/8，访存效率十分低下，性能很差。...Bitset mask生成方案三：warp同步法 我们可以采用warp级别的同步原语：__ballot_sync(unsigned mask, predicate)，这个函数接收两个参数，第一个参数是warp...中参与计算的线程掩码，第二个参数是要参与判断的bool值，返回一个32bit的mask，每个bit代表warp中各个线程传入的元素是否大于0，最后由每个warp中的0号线程将生成的mask写入global...warp的0号线程 CUDA_1D_KERNEL_LOOP(i, n) { const bool is_positive = (x[i] > 0); int32_t warp_mask

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