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nvprof 使用记录; 以及使用 nvprof 查看tensorflow-gpu 核函数运行记录
off --print-gpu-trace python run.py nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace -o prof.nvvp python run.py nvvp prof.nvvp (使用 x11 forwarding) . (可以使用x11 forwarding 使用，当然更适合在本机使用) nvprof -o prof.nvvp python train_mnist.py （在GPU集群上生成 .nvvp文件） scp your_gpu_machine:/path/to/prof.nvvp . （scp 拷贝文件到本地） nvvp prof.nvvp （在本地机器上进行可视化分析） 参考链接： https://blog.csdn.net/yinhuier/article/details/80551268
1.8K10发布于 2020-12-30- 来自专栏GPUS开发者
如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度？
Nvprof and NVVP nvprof和nvvp分析工具已被CUDA开发人员广泛用于分析。 您可以在VisualProfiler中分析应用程序。探查器最初显示时间线。
2.5K40发布于 2019-04-29 - 来自专栏山河已无恙
Nvidia 3060显卡 CUDA环境搭建(Ubuntu22.04+Nvidia 510+Cuda11.6+cudnn8.8)
cu++filt nsight-sys nvdisasm nvvp --silent --driver Logfile is /var/log/cuda-installer.log ┌──[root@test]-[~] └─$ 解决办法，换了低版本的510 运行 nvvp 报错 ┌──[root@test]-[~] └─$nvvp Nvvp: Cannot open display: WARNING: An illegal reflective access operation reflective access operations WARNING: All illegal access operations will be denied in a future release Nvvp : Cannot open display: Nvvp: An error has occurred.
2.9K30编辑于 2023-08-21 - 来自专栏GPUS开发者
是时候用NVIDIA Nsight 分析优化工具了！
这是一系列文章中的第一篇，旨在帮助简化从NVVP (NVVP)或nvprof到NVIDIA Nsight工具的转换。这些新工具功能强大、速度快、功能丰富，允许您更快地找到解决方案。 对于nvprof的用户 对于nvprof的用户（你可以理解成nvvp的命令行版本），同样有个命令行的nv-nsight-cu-cli可以对应，表2中列出了以前nvprof能做的，和现在改成了用哪个工具能做
31.6K53发布于 2019-07-22 - 来自专栏专栏名称都被占用了
TKE集群ubuntu 16.04节点更新GPU驱动和CUDA Toolkit
-10-0 10.0.130-1 amd64 CUDA nvvp -10-0 10.0.130-1 amd64 CUDA nvvp ii cuda-nvvp-10-2 10.2.89-1 amd64 CUDA nvvp ii cuda-repo-ubuntu1604-10-0-local-10.0.130-410.48 1.0-1 -10-2 10.2.89-1 amd64 CUDA nvvp
1.9K30发布于 2021-07-19 - 来自专栏编程杂记
【参加CUDA线上训练营】——初识CUDA
global__ 在device上执行 CUDA程序的编译 cuda编译用nvcc 从.cu 编译为.o,再从.o编译为可执行文件 NVPROF 分析工具 分析命令： nvprof -o out.nvvp
39410编辑于 2024-01-17 - 来自专栏GPUS开发者
对于CUDA Fortran开发者来说，函数传参真这么麻烦么？
nvvp分析结果： ?
1K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏GPUS开发者
DAY53：阅读Profiler Counter Function
我们都知道, 一般情况下的开发, 是在开发机器的显卡上, 通过nvprof或者nvvp来做profiling的(性能分析) 这种方式, 通过通过命令行或者图形界面的用户交互,逐步的用户发现当前代码运行后可能出现的性能问题 这种方式有一定的问题, 主要集中在两点上: (1)开发时候的卡, 不一定是最终生产运行时候的卡.例如你可以使用GP100上开发, 最后交付后, 客户在Titan-V上运行.此时如果再要求使用图形界面的NVVP
93820发布于 2018-08-01 - 来自专栏小陈运维
人工智能NVIDIA显卡计算（CUDA+CUDNN）平台搭建
cuda-nvml-dev-11-3 cuda-nvprof-11-3 cuda-nvprune-11-3 cuda-nvrtc-11-3 cuda-nvrtc-dev-11-3 cuda-nvtx-11-3 cuda-nvvp local cuda-nvml-dev-11-3 11.3.58-1 [73.3 kB] 获取:55 file:/var/cuda-repo-ubuntu2004-11-3-local cuda-nvvp 正在选中未选择的软件包 cuda-nvvp-11-3。 准备解压 .../54-cuda-nvvp-11-3_11.3.111-1_amd64.deb ... 正在解压 cuda-nvvp-11-3 (11.3.111-1) ... 正在选中未选择的软件包 cuda-visual-tools-11-3。 正在设置 cuda-nvvp-11-3 (11.3.111-1) ... 正在设置 libcusolver-dev-11-3 (11.1.2.109-1) ...
1.8K20发布于 2021-10-13 - 来自专栏GPUS开发者
CUDA优化的冷知识13 |从Global memory到Shared memory
虽说上次内容, 我们都知道, 可以依靠切换warp, 让SM执行其他没有卡住的warp中的内容,但是实际上你在用老nvprof/nvvp或者新的nsight compute的时候, 在选择了PC Sampling
1.7K30发布于 2021-01-20 - 来自专栏集智书童
AI部署篇 | CUDA学习笔记2：矩阵乘法与GPU优化(附CUDA代码)
假设矩阵规模为 width=32，执行配置 blockSize=(32, 32, 1)，gridSize=(1, 1, 1)，使用上述的 Kernel 函数进行计算，在 NVVP 中 Memory Bandwidth Analysis 结果如下： img 按照前面的计算方式，Global Memory Load 次数为 次，Store 次数为 1024 次；而 NVVP 显示的读取次数为 5120 次；写入次数为 gridSize=(1,1,1), Global Memory Load Transaction数目为: width×width÷32×width×5=32×32÷32×32×5=5120 分析结果与 NVVP
7.3K43编辑于 2022-02-10 - 来自专栏信数据得永生
Succinctly 中文系列教程 20220109 更新
生成的内容和计算 九、技巧大全 Succinctly CUDA 教程 一、引言 二、创建 CUDA 项目 三、架构 四、第一个内核 五、从 C++ 移植 六、共享内存 七、共享内存阻塞 八、英伟达视觉轮廓仪(NVVP
6.6K30编辑于 2022-04-02 - 来自专栏GPUS开发者
DAY25: 阅读硬件的多线程
我需要额外的说一下，如果没有安装office也没有关系，可以直接上profiler（包括NVVP，或者nsight自带的那个小profiler）里面也会告诉你，当前某kernel受限于什么，导致occupancy
77540发布于 2018-06-22 - 来自专栏新智元
【深度】TensorFlow or TensorSlow，谷歌基准测试为何不给力？（附Google内部员工测试代码下载）
这些代码是用Eigen写的，与nvcc的交互不是很好，导致了不少额外开销（你可以通过在nvvp运行benchmark来观察到这一点，像之前Scott建议的那样）。
1.4K40发布于 2018-03-13 - 来自专栏皮皮鲁的AI星球
GPU加速03:多流和共享内存—让你的CUDA程序如虎添翼的优化技术！
英伟达提供了非常强大的性能分析器nvprof和可视化版nvvp，使用性能分析器能监控到当前程序的瓶颈。据我了解，分析器只支持C/C++编译后的可执行文件，Python Numba目前应该不支持。
5.9K21发布于 2019-12-26 - 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Automatic differentiation package - torch.autograd
然后，NVIDIA Visual Profiler (nvvp)可以用来可视化时间轴，或者torch.autograd.profiler.load_nvprof()可以加载结果以供检查，例如在Python
1.9K10编辑于 2022-09-03 cuda和显卡驱动对应版本关系
Linux, Windows, WSL NVTX 12.4.99 x86_64, arm64-sbsa, POWER, aarch64-jetson Linux, Windows, WSL CUDA NVVP
4.1K10编辑于 2025-07-20
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