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使用 PyCUDA 进行 Python 多处理

coder 2023-08-13 原文

我遇到了一个问题，我想将其拆分到多个 CUDA 设备上，但我怀疑我当前的系统架构阻碍了我；

我设置的是一个 GPU 类，具有在 GPU 上执行操作的函数(很奇怪)。这些操作是风格

for iteration in range(maxval):
    result[iteration]=gpuinstance.gpufunction(arguments,iteration)

我曾想象 N 个设备会有 N 个 gpu 实例，但我对多处理的了解还不够多，看不到应用它的最简单方法，以便每个设备都是异步分配的，而且奇怪的是，我的例子很少遇到了处理后整理结果的具体演示。

谁能给我这方面的任何指示？

更新 感谢 Kaloyan 在多处理领域的指导；如果 CUDA 不是具体的症结所在，我会将您标记为已回答。对不起。

之前使用此实现时，gpuinstance 类使用 import pycuda.autoinit 启动 CUDA 设备，但这似乎不起作用，抛出 invalid context 错误一旦每个(正确范围的)线程遇到一个 cuda 命令。然后我尝试在类的 __init__ 构造函数中手动初始化...

pycuda.driver.init()
self.mydev=pycuda.driver.Device(devid) #this is passed at instantiation of class
self.ctx=self.mydev.make_context()
self.ctx.push()

我在这里的假设是，上下文在创建 gpu 实例列表和线程使用它们之间保留，因此每个设备都在自己的上下文中。

(我还实现了一个析构函数来处理 pop/detach 清理)

问题是，一旦线程尝试接触 CUDA，invalid context 异常仍然会出现。

有什么想法吗？感谢你走到这一步。自动投票给那些在回答中使用“香蕉”的人! :P

最佳答案

您需要先在 CUDA 方面做好准备，然后再考虑用 Python 完成这项工作的最佳方法 [无耻的代表嫖娼，我知道]。

4.0 之前的 CUDA 多 GPU 模型非常简单 - 每个 GPU 都有自己的上下文，每个上下文必须由不同的主机线程建立。所以伪代码的思路是:

  1. 应用程序启动，进程使用 API 来确定可用 GPU 的数量(注意 Linux 中的计算模式)
  2. 应用程序为每个 GPU 启动一个新的主机线程，传递一个 GPU id。每个线程隐式/显式调用相当于 cuCtxCreate() 传递已分配给它的 GPU id
  3. 利润!

在 Python 中，这可能看起来像这样:

import threading
from pycuda import driver

class gpuThread(threading.Thread):
    def __init__(self, gpuid):
        threading.Thread.__init__(self)
        self.ctx  = driver.Device(gpuid).make_context()
        self.device = self.ctx.get_device()

    def run(self):
        print "%s has device %s, api version %s"  \
             % (self.getName(), self.device.name(), self.ctx.get_api_version())
        # Profit!

    def join(self):
        self.ctx.detach()
        threading.Thread.join(self)

driver.init()
ngpus = driver.Device.count()
for i in range(ngpus):
    t = gpuThread(i)
    t.start()
    t.join()

这假设无需事先检查设备就可以安全地建立上下文。理想情况下，您会检查计算模式以确保可以安全尝试，然后在设备繁忙时使用异常处理程序。但希望这能给出基本的想法。

关于使用 PyCUDA 进行 Python 多处理，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/5904872/

PyCUDAPythoncodeselfsectioncudaparallel-processingmultiprocessing

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