mindspore.runtime.Event

class mindspore.runtime.Event(enable_timing=False, blocking=False)

设备事件的封装器。

设备事件是同步标记，可用于监视设备的执行进度、准确计时和同步设备流。

当事件首次被记录时，底层设备事件才会被初始化。

参数：

• enable_timing (bool, 可选) - 事件是否应计时。（默认值： False）

• blocking (bool, 可选) - 如果为 True， wait 函数将是阻塞的。（默认值： False）

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> ms.set_device("Ascend", 0)
>>> start = ms.runtime.Event(enable_timing=True)
>>> end = ms.runtime.Event(enable_timing=True)
>>> s1 = ms.runtime.Stream()
>>> s2 = ms.runtime.Stream()
>>> a = Tensor(np.ones([2, 2]), ms.float32)
>>> b = Tensor(np.ones([2, 2]), ms.float32)
>>> c = Tensor(np.ones([2, 2]), ms.float32)
>>> with ms.runtime.StreamCtx(s1):
...     d = ops.matmul(a, b)
...     start.record()
>>> c += 2
>>> end.record()
>>> with ms.runtime.StreamCtx(s2):
...     start.synchronize()
...     end.synchronize()
...     e = c + d
>>> ms.runtime.synchronize()
>>> print(e)
[[5. 5.]
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>>> elapsed_time = start.elapsed_time(end)

elapsed_time(end_event)

返回记录事件之后到记录end_event之前所用的时间（以毫秒为单位）。

参数：

• end_event (Event) - 结束事件。

返回：

float，经过的时间（以毫秒为单位）。

异常：

• TypeError - 参数 end_event 不是一个 mindspore.runtime.Event。

query()

检查事件当前捕获的所有工作是否已完成。

返回：

bool，指示事件当前捕获的所有工作是否都已完成。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> ms.set_device("Ascend", 0)
>>> a = Tensor(np.ones([1024, 2048]), ms.float32)
>>> b = Tensor(np.ones([2048, 4096]), ms.float32)
>>> s1 = ms.runtime.Stream()
>>> with ms.runtime.StreamCtx(s1):
...     c = ops.matmul(a, b)
...     ev = s1.record_event()
>>> s1.synchronize()
>>> assert ev.query()

record(stream=None)

在给定的流中记录事件。

如果未指定 stream，将使用 mindspore.runtime.current_stream() 。stream 的设备必须与event的设备匹配。

参数：

• stream (Stream, 可选) - 需要记录的流。如果输入为 None，将使用当前流。默认值： None。

异常：

• TypeError - 参数 stream 既不是一个 mindspore.runtime.Stream 也不是一个 None。

synchronize()

等待事件完成。

等待直到完成当前此事件捕获的所有工作。 这将阻止CPU线程继续进行，直到事件完成。

wait(stream=None)

使提交给给定流的所有未来工作等待此事件。

如果未指定 stream，将使用 mindspore.runtime.current_stream() 。

参数：

• stream (Stream, 可选) - 需要等待的流。如果输入为 None，将使用当前流。默认值： None。

异常：

• TypeError - 参数 stream 既不是一个 mindspore.runtime.Stream 也不是一个 None。

支持平台：

Ascend GPU

样例：

>>> import mindspore as ms
>>> import numpy as np
>>> from mindspore import Tensor, ops
>>> ms.set_device("Ascend", 0)
>>> event = ms.runtime.Event()
>>> s1 = ms.runtime.Stream()
>>> s2 = ms.runtime.Stream()
>>> a = Tensor(np.ones([2, 2]), ms.float32)
>>> b = Tensor(np.ones([2, 2]), ms.float32)
>>> with ms.runtime.StreamCtx(s1):
...     c = ops.matmul(a, b)
...     event.record()
>>> event.wait()
>>> d = c + 2
>>> ms.runtime.synchronize()
>>> print(d)
[[4. 4.]
 [4. 4.]]