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nvprof –help
Usage: nvprof [options] [application] [application-arguments] Options: --aggregate-mode <on|off> Turn --profile-all-processes Profile all processes launched by the same user who launched this nvprof instance Note: Only one instance of nvprof can run with this option at the same time. --quiet Suppress all nvprof output. --stream-name <name> Name of the CUDA stream. --log-file <filename> Make nvprof send all its output to the specified file, or one of the standard
92420编辑于 2022-08-18 nvprof 使用记录; 以及使用 nvprof 查看tensorflow-gpu 核函数运行记录
最近需要使用 nvprof 此时cuda 程序运行的性能，下面对使用过程进行简要记录，进行备忘： 常用使用命令：nvprof --unified-memory-profiling off python --unified-memory-profiling off python run.py （2>run.txt 1>out.txt） nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace python run.py nvprof --unified-memory-profiling off --print-gpu-trace -o prof.nvvp /run.sh 2>runsh_out.txt Non-Visual Profiler 和 Visual Profiler 的使用： # nvprof nvprof python train_mnist.py nvprof --print-gpu-trace python train_mnist.py #nvvp (可以使用x11 forwarding 使用，当然更适合在本机使用) nvprof -o
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。 此外，nvprof还支持tensor_precision_fu_utilization度量，它显示了模型每个内核中TensorCore的利用率水平。这个指标首先出现在9.0版CUDA工具包中。 /nvprof -m tensor_precision_fu_utilization ./app_name 这将返回执行Tensor cores指令的多处理器函数单元的利用率级别，范围从0到10。 注意，只有通过nvprof的volta体系结构才支持度量和事件的分析。图灵体系结构nvprof只支持跟踪功能。使用nsight compute代替在Turing上显示分析度量。
2.5K40发布于 2019-04-29 - 来自专栏GPUS开发者
是时候用NVIDIA Nsight 分析优化工具了！
如果您使用NVIDIA Visual Profiler或nvprof命令行工具，那么现在是时候转换到更新的工具了:NVIDIA Nsight工具。 别担心!新工具仍然提供相同的分析/优化/部署工作流。 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。 表1将NVIDIA Visual Profiler和nvprof的关键特性映射到NVIDIA Nsight工具。 ? 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
31.5K53发布于 2019-07-22 - 来自专栏GPUS开发者
DAY53：阅读Profiler Counter Function
., 7 can be obtained via nvprof by nvprof --events prof_trigger_0x where x is 0, 1, ..., 7. 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 但需要注意的是, 性能计数器的值无法直接读取回来.你可以考虑通过cupti来得到它们(请参考CUPTI手册)，或者如果在Linux下的话, 可以简单的考虑通过nvprof外加grep的方式, 来直接搜集特定的性能计数器的值 (或者例如你可以单独在首次特定环境运行的时候, 通过perl脚本之类的东西, 直接正则分析nvprof的结果之类的)，而如何指定nvprof来获取相关Event的值, 已经在本章节说过了.
92420发布于 2018-08-01 - 来自专栏编程杂记
【参加CUDA线上训练营】——实验编写CUDA程序
/hello_cuda 即可运行文件 再利用nvprof来查看性能： nvprof ./hello_cuda
31510编辑于 2024-01-17 - 来自专栏编程杂记
【参加CUDA线上训练营】——初识CUDA
执行和调用都是在host CUDA编写 int main（）在host执行 __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 a.exe
37710编辑于 2024-01-17 - 来自专栏DL
简述CUDA镜像构建
${NV\_LIBCUBLAS\_PACKAGE} \ ${NV\_LIBNCCL\_PACKAGE} ENV NV\_CUDA\_LIB\_VERSION 10.2.89-1ENV NV\_NVPROF cuda-libraries-dev-10-2-${NV\_CUDA\_LIB\_VERSION} \ cuda-minimal-build-10-2-${NV\_CUDA\_LIB\_VERSION} \ cuda-nvprof -10-2-${NV\_NVPROF\_VERSION} \ cuda-npp-dev-10-2-${NV\_LIBNPP\_DEV\_VERSION} \ ${NV\_LIBCUBLAS\
1.5K40编辑于 2022-07-26 - 来自专栏Fish
使用cuda-gdb调试cu程序
使用下面的命令可以编译出ptx代码： nvcc -g -G --ptx print_test.cu -arch sm_50 -o print_ptx2 下面这个可以生成许多运行时候的信息(诸如ipc之类) nvprof /print_test 或 nvprof --metrics all ./print_test
3.6K60发布于 2018-01-09 zip 命令使用记录
常常会用到 zip 命令，但是时间一长，就忘记了具体参数，下面简要记录，进行备忘： 常用命令： zip -q -r nvprof_test_out.zip nvprof_test_out/ # 压缩 参数解析
1.2K10发布于 2020-12-30- 来自专栏计算机视觉理论及其实现
Automatic differentiation package - torch.autograd
和基于nvprof(注册CPU和GPU活动)使用emit_nvtx。 这是有用的，当运行程序下的nvprof:nvprof --profile-from-start off -o trace_name.prof -- <regular command here>不幸的是， 没有办法强制nvprof将它收集的数据刷新到磁盘，因此对于CUDA分析，必须使用这个上下文管理器来注释nvprof跟踪，并等待进程退出后再检查它们。 torch.autograd.profiler.load_nvprof(path)[source]打开一个nvprof跟踪文件并解析autograd注释。 参数path (str) – path to nvprof traceAnomaly detectionclass torch.autograd.detect_anomaly[source]上下文管理器
1.8K10编辑于 2022-09-03 - 来自专栏GPUS开发者
“暑”你当学霸|2022 CUDA线上训练营Day 1学员笔记分享
CUDA（1.3+1.4实验课） CUDA程序的编译 GPU线程的调用 GPU和CPU的通讯 使用多个线程的核函数 使用线程索引 多维网络 网格与线程块 利用NVProf 编写VectorAdd多线程程序，和多维网络线程程序，并用nvprof来测试不同设置情况下运行速 课堂问题汇总： 1. __device__ 的返回类型可以不是void？ --可以的。
75030编辑于 2022-07-06 - 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？
编译后用nvprof分析的结果： ? nvvp分析结果： ?
1K60发布于 2018-04-02 - 来自专栏信数据得永生
PyTorch 1.0 中文文档：torch.utils.bottleneck
除了分析结果之外,可以尝试使用nvprof命令查看torch.autograd.profiler.emit_nvtx()的结果.然而需要注意NVTX的开销是非常高的,时间线经常会有严重的偏差。
43010编辑于 2022-05-07 - 来自专栏GPUS开发者
NVIDIA JetPack 5.1正式发行版开放下载，这些细节需要注意
This occurs because in the JP 5.0 GA release, the cuda-nvprof-11-4 package has been renamed. 这是因为JP 5.0正式版中的cuda-nvprof-11.4包，已经被改成了其他名字了。
1.5K21编辑于 2023-05-29 - 来自专栏机器学习算法工程师
快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程
来源：https://devblogs.nvidia.com/even-easier-introduction-cuda/ 使用nvprof工具可以分析kernel运行情况，结果如下所示，可以看到kernel nvprof cuda9.exe ==7244== NVPROF is profiling process 7244, command: cuda9.exe 最大误差: 4.31602e+008 ==7244 << std::endl; return 0; } 这里矩阵大小为1024*1024，设计的线程的block大小为(32, 32)，那么grid大小为(32, 32)，最终测试结果如下： nvprof cuda9.exe ==2456== NVPROF is profiling process 2456, command: cuda9.exe 最大误差: 0 ==2456== Profiling application
5.6K60发布于 2018-07-27 - 来自专栏虚拟化云计算
KVM虚拟化与GPU计算的结合实践
/add_cuda # /usr/local/cuda-9.1/bin/nvprof ./add_cuda 运行结果： ? 从运算结果看出，我们在虚拟机内部运行的程序确是执行在Tesla P4上。
2.7K60发布于 2018-04-08 - 来自专栏AI研习社
阿里将 TVM 融入 TensorFlow，在 GPU 上实现全面提速
当使用 nvprof 对 cuBLAS batch 矩阵相乘内核做一些第一原理（first-principle）分析，很明显，这种方法的表现并不好，同时我们还发现几个有趣的现象。 然后，我们通过 nvprof 描述了多形状 batch 矩阵相乘的 cuBLAS 性能。下面的表格中是使用 NVIDIA M40 GPU（CUDA 8.0）得到的一些指标。 ?
1.7K20发布于 2018-07-26 - 来自专栏GPUS开发者
NVIDIA发布全新OpenACC工具套件
全新的OpenACC工具套件还包括NVProf Profiler工具，它可指导用户在哪里添加 OpenACC“指令”或简单的编译器提示，以加速代码。另外它还包含真实的代码实例来帮助用户快速入门。
1.5K50发布于 2018-03-30 - 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
腾讯云开发者
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