Событие

class torch.cuda.Event(enable_timing=False, blocking=False, interprocess=False) [source]

Обёртка вокруг события CUDA.

События CUDA — это метки синхронизации, которые можно использовать для отслеживания прогресса устройства, точного измерения времени и синхронизации потоков CUDA.

Базовые события CUDA лениво инициализируются при первом записи или экспорте события в другой процесс. После создания события, только потоки на том же устройстве могут записывать событие. Однако, потоки на любом устройстве могут ожидать события.

Параметры:

• enable_timing (bool, необязательно) – указывает, должно ли событие измерять время (по умолчанию: False)
• blocking (bool, необязательно) – если True, wait() будет блокирующим (по умолчанию: False)
• interprocess (bool) – если True, событие может быть разделено между процессами (по умолчанию: False)

elapsed_time(end_event) [source]

Возвращает время, прошедшее в миллисекундах после записи события и до записи события end_event.

classmethod from_ipc_handle(device, handle) [source]

Восстанавливает событие из дескриптора IPC на заданном устройстве.

ipc_handle() [source]

Возвращает дескриптор IPC этого события. Если событие ещё не записано, используется текущее устройство.

query() [source]

Проверяет, завершена ли вся работа, захваченная событием.

Возвращает:

Логическое значение, указывающее, завершена ли вся работа, захваченная событием.

record(stream=None) [source]

Записывает событие в заданном потоке.

Использует torch.cuda.current_stream() если поток не указан. Устройство потока должно совпадать с устройством события.

synchronize() [source]

Ожидает завершения события.

Ожидает завершения всей работы, в настоящее время захваченной в этом событии. Это предотвращает продолжение потока CPU, пока событие не завершится.

Примечание

Это обёртка вокруг cudaEventSynchronize(): см. документацию по событиям CUDA для получения дополнительной информации.

wait(stream=None) [source]

Заставляет всю будущую работу, отправленную в данный поток, ожидать этого события.

Использует torch.cuda.current_stream() если поток не указан.

Примечание

Это обёртка вокруг cudaStreamWaitEvent(): см. документацию по событиям CUDA для получения дополнительной информации.