RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 46.00 MiB (GPU 0; 10.76 GiB total capacity; 839.60 MiB already allocated; 24.56 MiB free; 44.40 MiB cached)这个错误花费了一天半左右的时间，心态差点蹦了，还好有神人指导，坚持下来了。错误问题
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2023-11-10 17:00:24
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PyTorch是一个流行的深度学习框架，支持多种计算架构，尤其是GPU计算。在使用双GPU进行训练时，可能会遇到许多问题。下面将详细介绍如何有效地解决“PyTorch双GPU”问题，同时涵盖相关的备份策略、恢复流程、灾难场景、工具链集成、预防措施和最佳实践。
## 备份策略
首先，我们需要设计一个合理的备份策略，以确保我们的模型和数据安全。备份一般包括代码、训练数据和模型权重。
以下是一个
IntroKaggle提供免费访问内核中的NVidia K80 GPU。该基准测试表明，在深度学习模型的训练过程中，为您的内核启用GPU可实现12.5倍的加速。 这个内核是用GPU运行的。我将运行时间与在CPU上训练相同模型内核的运行时间进行比较。 GPU的总运行时间为994秒。仅具有CPU的内核的总运行时间为13,419秒。这是一个12.5倍的加速（只有一个CPU的总运行时间是13.5倍）。 将
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2024-02-05 00:57:37
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CUDA程序优化的最终目的，是以最短的时间，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序的运行时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前，应该先粗略地评估使用CUDA是否能达到预想的效果，包括以下几个方面:1.精度目前，GPU的单精度计算性能要远远超过双精度计算性能，整数乘法、除法、求模等运算的指令吞吐量也较为有限。在科学
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2024-04-13 06:09:30
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目录一、创建虚拟环境二、下载安装包三、遇到的坑前言 文章主要介绍安装GPU版本的Pytorch，自己在安装种也遇到了不少坑，在这里一一例举。前提是安装好Anaconda和Pycharm和CUDA。不推荐通过官网获取命令直接安装，如果不换源，下载速度慢，我换了清华源后，下载的CUDA版本的，清华源由于没有CUDA版本，每次都会自动装CPU版本，若
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2023-09-20 06:57:21
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目录一、安装显卡驱动1、查看显卡驱动型号2、下载显卡驱动3、查看GPU状态二、安装Visual Studio 2019三、安装CUDA1、下载对应版本的CUDA2、安装下载好的CUDA3、设置环境变量 四、安装cudnn五、安装anaconda六、安装PyTorch1、创建虚拟环境2、激活并进入虚拟环境3、安装PyTorch4、验证PyTorch是否安装成功注意：30系列的的显卡暂时不支
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2023-07-14 19:03:58
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觉得有收获，决定把笔记分享出来，希望对你会有一点点帮助首先要创建环境，我试的版本是python = 3.6命令 conda create --name yourEnv python=3.6，我觉得应该是没所谓，3.7、3.8、3.9应该都可以然后，这里面会有一个坑！！！创建环境完成后，不要着急安装pytorch！！！去pip list看一下自己的环境中是不是已经装了pytorch 的cpu版本！！
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2023-07-24 23:48:53
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工欲善其事，必先利其器，机器、数据、算法对深度学习都非常重要。1 机器我先后尝试两台机器以及虚拟机，处理速度差距还是很大的。当前配置：i7 6700+gtx1060+16G+240G SSD。至少现在的实验流程可以在一天之内完成，用旧机器可能3天都不一定能完成。cpu对于大部分的计算都是至关重要的，尤其是解码步骤，最为耗时，如果能用上可以超频的cpu，速度会快不少吧。gpu主要可以加速dnn训练，
step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
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2023-07-24 07:14:43
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什么是顶点数据？ 在计算机中图元的位置是通过x,y,z,w来存储或颜色数据是通过RGBA的数组格式存储的,然后通过多个点来进行图元装配和光栅化出图形.比如三角形3个点使用X,Y,Z表示如下: GLfloat vertex[]={
0.0f,1.0f,1.0f, //x,y,z
1.0f,0.5f,1.0f,
0.0f,0.5
联发科由于掌握着5G方面的众多领先技术，顺着5G的浪潮发布了最新的联发科天玑800处理器，看出联发科现在真的要起飞了，那么这块天玑800到底是什么样的水平呢?下面让小编给您科普下吧。联发科天玑800什么水平?一、天玑800的详细介绍天玑800专为中端市场推出，与骁龙 765处于同一级别。该芯片还配备了7nm工艺，并支持SA / NSA双模5G网络。4个“大核心”高性能核心：天玑800系列性能强劲，
1.简介组织机构：阿里代码仓：GitHub - QwenLM/Qwen: The official repo of Qwen (通义千问) chat & pretrained large language model proposed by Alibaba Cloud.模型：Qwen/Qwen-7B-Chat-Int4下载：http://huggingface.co/Qwen/Qwen-7
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2024-10-02 15:05:53
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硬件组成电源： ——————供电冗余特性: 1. 有备用电源 2. 电池(UPS) 3. 发电机CPU :—————— 处理(运算)任务 发出指令信息 (重点)CPU路数: 服务器中有多少个CPU 单路=1个CPU 双路=2个CPU
CPU核数: 决定了服务器并行(同时)处理任务能力CPU风扇：—————— 皮肤，散热内存： ————————眼睛，存储设备（临时存
CUDA 优化的最终目的是：在最短的时间内，在允许的误差范围内完成给定的计算任务。在这里，“最短的时间”是指整个程序运行的时间，更侧重于计算的吞吐量，而不是单个数据的延迟。在开始考虑使用 GPU 和 CPU 协同计算之前，应该先粗略的评估使用 CUDA 是否能达到预想的效果，包括以下几个方面：精度：目前 GPU&nbs
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2024-06-17 22:39:28
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layouttitlecategoriestagsdatedescription post 笔记：混合精度训练技术报告 2019-04-07 15:12:22 -0700 TF社区中相继出现相关的应用，为了更快的在Pytorch中加入对Volta GPU的支持，并实现针对混合精度训练的优化，NVIDIA发布了Apex开源工具库。
ollama 双GPU的描述
在AI模型的训练与推理过程中，双GPU的配置逐渐成为了行业中的一种常见需求。尤其是在使用大规模模型时，充分利用双GPU的能力可以显著提升计算性能，降低训练和推理的时间成本。然而，如何有效地配置和使用ollama进行双GPU的运算仍然是许多开发者面临的挑战。本文将从技术定位入手，逐步深入到架构对比、特性拆解、实战对比等多个方面，为大家提供一套完整的解决方案。
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DeepLearning to digit recongnizer in kaggle 近期在看deeplearning，于是就找了kaggle上字符识别进行练习。这里我主要用两种工具箱进行求解。并比对两者的结果。两种工具箱各自是DeepLearningToolbox和caffe。Deeplearnin
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2024-10-29 20:25:17
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最近由于项目原因，需要使用 Pytorch 进行深度学习的算法开发，于是采购了 Dell T640 服务器并搭载两张 Nvidia 的 GeForce RTX3090 GPU，服务器本身已安装好 Ubuntu18.04 系统和 Nvidia 显卡驱动，要想正常使用 GPU 版的 Pytorch，后续还需要手动安装 CUDA，Nvidia APEX 等。以下详细介绍踩坑全过程，很多地方理解不深，恳请
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2023-10-27 06:48:43
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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完整教程：深度学习环境配置（GPU条件&pytorch）如果是python小白，强烈推荐B站小土堆的视频，讲得很清晰（但需要花些时间）如果有些基础，跟着往下看就行。配置作用Anaconda灵活切换python运行环境、高效使用python包GPU软硬件：硬件基础（NVIDIA显卡）→安装显卡驱动程序→安装CUDAPytorch开源的python深度学习库Pycharm集成开发环境：编写及运
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2024-01-22 13:53:25
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