CPU-GPU समानांतर प्रोग्रामिंग (पायथन)

Ankit_85 2019-10-29 09:39.

वहाँ एक तरह से हम सीपीयू और GPU (पायथन का उपयोग कर) पर समवर्ती कार्य कर सकता है? मैं पहले से ही GPU पर गहन कार्यों की गणना के लिए थम्ब लेवल शेड्यूलिंग करने के लिए Numba का उपयोग कर रहा हूं, लेकिन मुझे अब CPU-GPU के बीच समानता को जोड़ने की भी आवश्यकता है। एक बार जब हम यह सुनिश्चित कर लेते हैं कि GPU साझा की गई मेमोरी में प्रोसेसिंग शुरू करने के लिए सभी डेटा हैं, तो मुझे GPU प्रारंभ को ट्रिगर करने की आवश्यकता है और फिर समानांतर रूप से सीपीयू का उपयोग करके होस्ट पर कुछ फ़ंक्शन चलाएं।

मुझे यकीन है कि डेटा को वापस करने के लिए GPU द्वारा लिया गया समय किसी कार्य को पूरा करने के लिए CPU से बहुत अधिक है। इसलिए कि एक बार GPU के प्रसंस्करण समाप्त हो जाने के बाद, CPU पहले से ही होस्ट को डेटा लाने के लिए इंतजार कर रहा है। क्या इसे प्राप्त करने के लिए एक मानक पुस्तकालय / रास्ता है? इस संबंध में किसी भी संकेत की सराहना करते हैं।

python-3.x numba

1 answers

Ankit_85 2019-10-31 18:38.

धन्यवाद रॉबर्ट और एंडर। मैं इसी तरह की तर्ज पर सोच रहा था लेकिन बहुत यकीन नहीं था। मैंने जांच की कि जब तक मैं कोर के बीच कार्य पूरा करने के लिए कुछ सिंक्रनाइज़ेशन नहीं डाल देता, (उदाहरण के लिए। c.c.cuda.Device ()। सिंक्रनाइज़ करें () CuPy का उपयोग करते समय) मैं प्रभावी रूप से समानांतर में GPU-CPU चला रहा हूं। एक बार फिर धन्यवाद। Numba के साथ एक सामान्य प्रवाह, gpu_function और cpu_function को समानांतर में चलाने के लिए निम्नानुसार कुछ होगा:

    """ GPU has buffer full to start processing Frame N-1 """
    tmp_gpu = cp.asarray(tmp_cpu)
    gpu_function(tmp_gpu)
    """ CPU receives Frame N over TCP socket """
    tmp_cpu = cpu_function()
    """ For instance we know cpu_function takes [a little] longer than gpu_function """
     cp.cuda.Device().synchronize()

निश्चित रूप से, हम पिंग-पोंग बफर और प्रारंभिक फ्रेम विलंब को नियोजित करके tmp_gpu को tmp_cpu स्थानांतरित करने में बिताए गए समय के साथ भी कर सकते हैं।

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