Spec-Zone.ru › PyTorch 2

Событие

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

Обёртка вокруг события CUDA.

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

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

Параметры
  • enable_timing (bool, необязательно) – указывает, следует ли событию 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 еще не записано, оно будет использовать текущее устройство.

query() [source]

Проверяет, завершена ли вся работа, захваченная событием.

Возвращает

Булево 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 соответствовать устройству события.

synchronize() [source]

Ожидает завершения события.

Ожидает завершения всей работы, в настоящее время захваченной в этом событии. Это предотвращает продвижение потока CPU до завершения события.

Примечание

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

wait(stream=None) [source]

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

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

Примечание

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

© 2024, PyTorch Contributors
PyTorch has a BSD-style license, as found in the LICENSE file.
https://pytorch.org/docs/2.1/generated/torch.cuda.Event.html

Spec-Zone.ru

Настройки Оффлайн Что нового Помощь О нас
Spec-Zone .ru
спецификации, руководства, описания, API