CUDA是Nvidia GPU（图形处理单元）的并行计算平台和编程模型。 CUDA通过各种编程语言，库和API为Nvidia GPU提供了一个接口。
库达：curand_uriform（）分布不像预期的那样随机
使每个内核线程生成一个随机数。我正在通过将每个生成的数字视为矩阵数组中的每个生成的数字来测试我的程序生成的随机性，将索引索引设置为1，然后在程序结束时将所有设置为1的索引汇总到所有索引。 suppose I启动与矩阵中索引相同数量的内核，这意味着17K x 17k矩阵将启动17K^2核，并生成限于[0,17K^2）的随机数。当我使用
nvidia cublas文档中给出的fortran 77示例程序之一。这个小示例程序涉及使用NVIDIA提供的FORTRAN绑定来调用Fortran应用程序的Cublas函数。该代码使用C风格的宏
在我的示例代码中，每个流都使用两个cudamemcpyasync调用。但是，如果我删除其中一个，则流式执行异步。我已经检查了与固定分配有关的任何共享零件。 此外，如果我修改了如下所示的代码，则用于主机到设备的cudamemcpyasync操作和内核执行再次开始在流中不同步。 memcpy（hostsourceimage [0]，hostsourceimage，全width *全力 * 1）;
下面的代码总是在其他任何内容之前打印出“ Hello the Start”，而“ Hello from the Ender”之后，为什么这是什么？ 代码： #include
下面的代码总是在其他任何东西之前打印出“ Hello the Start”，而“ Hello from the Ender”之后，为什么？
import torch from transformers import ( AutoTokenizer, AutoModelForCausalLM, LlamaForCausalLM, LlamaConfig ) # 1) Adjust these as needed model_name = "meta-llama/Llama-3.1-8B" prompt = "Hello from Llama 3.1! Tell me something interesting." dtype = torch.float16 # or torch.float32 if needed # 2) Get the tokenizer tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(model_name, use_fast=False) # Prepare input inputs = tokenizer(prompt, return_tensors="pt").to("cuda") ############################################ # A) Load with AutoModelForCausalLM ############################################ print("=== Loading with AutoModelForCausalLM ===") model_auto = AutoModelForCausalLM.from_pretrained( model_name, attn_implementation="eager", # matches your usage torch_dtype=dtype ).cuda() model_auto.eval() # turn off dropout config = model_auto.config with torch.no_grad(): out_auto = model_auto(**inputs) logits_auto = out_auto.logits # shape: [batch_size, seq_len, vocab_size] del model_auto torch.cuda.empty_cache() ############################################ # B) Load with LlamaForCausalLM + config ############################################ print("=== Loading with LlamaForCausalLM + config ===") # Get config from the same checkpoint # Build Llama model directly model_llama = LlamaForCausalLM(config).cuda() model_llama.eval() # Load the same weights that AutoModelForCausalLM used model_auto_temp = AutoModelForCausalLM.from_pretrained(model_name, torch_dtype=dtype) model_llama.load_state_dict(model_auto_temp.state_dict()) del model_auto_temp torch.cuda.empty_cache() with torch.no_grad(): out_llama = model_llama(**inputs) logits_llama = out_llama.logits ############################################ # C) Compare the Logits ############################################ # Compute maximum absolute difference max_diff = (logits_auto - logits_llama).abs().max() print(f"\nMax absolute difference between logits: {max_diff.item()}") if max_diff < 1e-7: print("→ The logits are effectively identical (within floating-point precision).") else: print("→ There is a non-trivial difference in logits!")
< no_streams; k++) cudaStreamCreate(&stream[k]); cudaMalloc(&g_in, size1*
`cumoduleloDdataex`返回`cuda_error_unsupported_ptx_version`
CUDA_ERROR_UNSUPPORTED_PTX_VERSION