GPU的SLT 存储测试用例代码

时间: 2023-08-03 11:40:59 浏览: 54
以下是使用GPU SLT存储测试用例的代码示例: ```python import torch from torch.testing._internal.common_device_type import instantiate_device_type_tests from torch.testing._internal.common_cuda import TEST_CUDA from torch.testing._internal.common_utils import TestCase class TestGPUSLT(TestCase): def test_slt_storage(self, device): if not TEST_CUDA: self.skipTest("CUDA not available") # 创建一个包含测试数据的张量 data = torch.randn(10, 10, device=device) # 在GPU上创建一个新的SLT(Shared Large Tensor)存储 slt_storage = torch.cuda.SharedMemory(torch.numel(data) * data.element_size()).cuda() # 将数据复制到SLT存储中 slt_data = slt_storage.new_tensor(data) # 从SLT存储中读取数据 read_data = slt_data.cpu() # 检查读取的数据与原始数据是否相等 self.assertEqual(data, read_data) # 实例化测试用例 instantiate_device_type_tests(TestGPUSLT, globals(), only_for="cuda") ``` 这个示例代码创建一个随机的10x10张量,并将其复制到GPU上的SLT存储中。然后从SLT存储中读取数据,并检查读取的数据与原始数据是否相等。这个测试用例可以帮助验证GPU上的SLT存储是否正常工作。

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