我想创建一个小的NumPy整数来节省内存.但是,我注意到了
import numpy,sys
print sys.getsizeof(numpy.int8(1))
打印12,所以它似乎numpy.int8()生成12个字节而不是1个字节的数据.为什么是这样？
关于cublas的一般问题.对于单个线程,如果没有从GPU到CPU的内存传输(例如cublasGetVector),cublas内核函数(例如cublasDgemm)是否会自动与主机同步？
cublasDgemm();
//cublasGetVector();
host_functions()
那么,两个相邻的内核调用之间呢？
cublasDgemm();
cublasDgemm();
那么,不涉及前一个内核中使用的全局内存的同步传输呢？
cublasDgemm(...gA...gB...gC);
cublasGetVector(...gD...D...);
据我所知,在CUDA中,同一块中的32个相邻线程将被安排为warp.但我经常发现一些教程CUDA代码有多个块,每个块有1个线程.在这个模型中,来自32块的32个线程是否会被安排为warp？如果没有,我可以说这个模型不如每个块组织成32个线程一样有效吗？谢谢!
假设我有一个尺寸A*B在GPU上的矩阵,其中B(列数)是假定C样式的前导维度.在CUDA(或Cublas)中是否有任何方法将此矩阵转换为FORTRAN样式,其中A(行数)成为主要维度？
如果它可以在host->device传输期间进行转置同时保持原始数据不变,那就更好了.
我知道cudaMemcpy会同步主机和设备,但cudaMalloc或cudaFree怎么样？
基本上我想在多个GPU设备上异步内存分配/复制和内核执行,我的代码的简化版本是这样的:
void wrapper_kernel(const int &ngpu, const float * const &data)
{
cudaSetDevice(ngpu);
cudaMalloc(...);
cudaMemcpyAsync(...);
kernels<<<...>>>(...);
cudaMemcpyAsync(...);
some host codes;
}
int main()
{
const int NGPU=3;
static float *data[NGPU];
for (int i=0; i<NGPU; i++) wrapper_kernel(i,data[i]);
cudaDeviceSynchronize();
some host codes;
}
但是,GPU按顺序运行,无法找到原因.
应该是一个微不足道的问题,但发现setw仅适用于其紧接着的输出,并且不确定如何允许它应用于以下所有输出.
例如,对于以下代码行
cout<<setw(3)<<setfill('0')<<8<<" "<<9<<endl;
要么
cout.width(3);
cout.fill('0');
cout<<8<<" "<<9<<endl;
我希望输出008 009代替008 9
假设我有一个工作清单:['a','b','c']和索引列表[2,1,0],它会将工作清单更改为:['c','b','a "]
是否有任何python方法可以轻松完成此任务(工作列表也可能是一个numpy数组,因此更适合使用更具适应性的方法)？谢谢!
我想测试cudaMalloc和cudaFree是否是同步调用,所以我对CUDA SDK中的"simpleMultiGPU.cu"示例代码进行了一些修改.以下是我更改的部分(添加的行不缩进):
float *dd[GPU_N];;
for (i = 0; i < GPU_N; i++){cudaSetDevice(i); cudaMalloc((void**)&dd[i], sizeof(float));}
//Start timing and compute on GPU(s)
printf("Computing with %d GPUs...\n", GPU_N);
StartTimer();
//Copy data to GPU, launch the kernel and copy data back. All asynchronously
for (i = 0; i < GPU_N; i++)
{
//Set device
checkCudaErrors(cudaSetDevice(i));
//Copy input data from CPU
checkCudaErrors(cudaMemcpyAsync(plan[i].d_Data, plan[i].h_Data, plan[i].dataN * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice, plan[i].stream));
//Perform GPU computations
reduceKernel<<<BLOCK_N, THREAD_N, 0, plan[i].stream>>>(plan[i].d_Sum, plan[i].d_Data, plan[i].dataN);
getLastCudaError("reduceKernel() execution failed.\n");
//Read back GPU results
checkCudaErrors(cudaMemcpyAsync(plan[i].h_Sum_from_device, …我有以下玩具类A及其子B:
#include <iostream>
using namespace std;
class A
{
protected:
int a;
public:
A():a(1){cout<<"A default constructor..."<<endl;}
A(int i):a(i){cout<<"A non-default constructor..."<<endl;}
A(const A &ao){cout<<"A copy constructor..."<<endl; a=ao.a;}
};
class B:public A
{
private:
int b;
public:
B(int i,int j):A(i),b(j){cout<<"B constructor..."<<endl;}
//B(const B &bo){cout<<"B copy constructor... "<<endl; b=bo.b;}
void print(){cout<<endl<<"class B, a: "<<a<<" b: "<<b<<endl<<endl;}
};
int main()
{
B b1(3,8);
b1.print();
B b2=b1;
b2.print();
}
我发现如果我没有为B类提供复制构造函数,编译器会为我合成一个,并且那个使用我为A类提供的复制构造函数.但是,如果我确实为B类提供了复制构造函数,我没有显式调用基类A的复制构造函数(参见代码),编译器会调用类A的默认CONSTRUCTOR吗？这是为什么？
我试图通过在 Airflow 中使用 celeryExecutor 来运行以下简单的工作流程：
default_args = {
'depends_on_past': False,
'start_date': datetime.now(),
}
dag = DAG('HelloWorld', default_args=default_args, schedule_interval=None)
default_args=default_args)
t1 = BashOperator(
task_id='task_1',
bash_command='echo "Hello World from Task 1"; sleep 0.1',
dag=dag)
t2 = BashOperator(
task_id='task_2',
bash_command='echo "Hello World from Task 2"; sleep 0.2',
dag=dag)
t2.set_upstream(t1)
但是，task_1 和 task_2 之间总是有大约 5 秒的延迟。以下是airflow.cfg 快照：
[scheduler]
# Task instances listen for external kill signal (when you clear tasks
# from the CLI or the UI), this defines the frequency at which they …