官方提供的例程中有GPU和CPU两部分程序，这两部分程序完成相同的工作，其中，GPU部分是用共享内存完成，且提供了三种不同的方法，CPU部分同样提供了三种不同的计算方法，完成与GPU程序相同的运算，用于做对比。overload指的是一个块内sharememory超出了max shared memory per block的size。但是在cuda7.0，gtx980显卡下max shared me
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2024-03-11 07:58:49
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# 共享GPU内存可以跑深度学习吗？
随着深度学习的兴起，越来越多的人希望能够利用GPU加速训练模型。GPU的强大计算能力使其成为处理大规模数据和复杂模型的理想选择。然而，许多用户可能并不具备购买高性能GPU的条件，这就引出了一个问题：共享GPU内存能否满足深度学习的需求？
## 什么是共享GPU内存？
共享GPU内存，是指多个用户或进程可以共同使用同一块GPU的内存资源。这种方式在云环境下
最近一直有朋友问我，自己设备配置不行怎么使用 Stable-Diffusion，问我有没有共享的 Stable-Diffusion AI 绘画服务能体验一下，也行。说实话听到我确实心动了，但我的机器作一次图 30s 起步，而的云服务器动辄一个月 4k+，只好抑制住这份心动。但是总有办法的。Google colab 就是答案。 Google colab 地址：://colab.
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2024-03-15 15:53:18
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1.共享内存段被映射进进程空间之后，存在于进程空间的什么位置？共享内存段最大限制是多少？存在于进程数据段，最大限制是0x2000000Byte将一块内存映射到两个或者多个进程地址空间。通过指针访问该共享内存区。一般通过mmap将文件映射到进程地址共享区。Linux对共享内存的实现，在2.6采用了内存映射技术。对于内存共享，主要集中在三个内核函数，他们是do_shmat，sys_shmat和sys_
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2024-07-04 10:35:38
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SM(streaming multiprocessor) Mapped pinned memory 页锁定内存，分配在主机内存但是映射到GPU，所以可以直接从GPU上访问。 缓存侦测cache snoops：当特定数据由多个缓存共享，并且处理器修改共享数据的值时，更
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2024-04-15 18:17:30
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基于GPU的光线投射体绘制这篇文字将会讲述怎么运用OpenGL和nVidia Cg进行基于GPU的光线投射体绘制。 读者最好具有OpenGL和顶点-片段渲染的相关经验。首先，我们为什么需要这个算法？因为我们需要高质量的体绘制效果，而且光线投射非常实用于现在的GPU。由于统一渲染系统尤其是适用新的8800系列。因为在渲染如上图那样的体数据的时候，遇到了一些技术上的困难，所以这篇文
CUDA优化The method of CUDA to improve performance:1.block size to increase occupancy 2.对其和合并 increase the 内存事物使用率. 3.减少分支化 4.展开 unrolling（一般是最有效的方法） 5.尽量使用共享内存，但要避免共享内存的冲突（正确使用共享内存）可扩展性可扩展性也是很重要的，即增
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2024-03-23 17:43:58
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CUDA的存储器可以大致分为两类：板载显存（On-board memory）片上内存（On-chip memory）其中板载显存主要包括全局内存（global memory）、本地内存（local memory）、常量内存（constant memory）、纹理内存（texture memory）等，片上内存主要包括寄存器（register）和共享内存（shared memory）。不同类型的内存
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2023-12-28 14:21:25
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最近在学习mxnet，发现mxnet的有些思想挺好，这里试着翻译它的一篇文章，也试着了解减少内存消耗的设计原则，希望这篇文章对大家有帮助。原文链接Squeeze the Memory Consumption of DeepLearning深度学习的重要主题是关于训练更深度和更大型的网络。最近几年，硬件普遍升级的相当迅速，这种巨型的深度网络怪物常常对显存有更多的需求。如果同样的网络模型我们能使用更少
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2024-07-18 21:41:21
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模型的量化前文中我们提到，模型的推理过程是一个复杂函数的计算过程，这个计算一般以矩阵乘法为主，也就是涉及到了并行计算。一般来说，单核CPU可以进行的计算种类更多，速度更快，但一般都是单条计算；而显卡能进行的都是基础的并行计算，做矩阵乘法再好不过。如果把所有的矩阵都加载到显卡上，就会导致显卡显存的占用大量增加，尤其是LLM模型大小从7b、14b、34b到几百b不等，占用显存的大小就是惊人的数字，如何
在8月28日的华为云中国行成都站上，华为云在全球首家推出了GPU共享型高性能AI容器，这是继裸金属容器、Windows容器等重大特性之后，华为云在容器领域的又一次技术突破，将极大的推动AI技术的普及化进程。当下，人工智能已成为各行各业的热点和趋势，在实际应用中，企业在不断追求各类AI计算场景下性能和成本的极致体验。容器以其独特的技术优势，已经成为业界主流的AI计算框架（如Tensorflow、Ca
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2024-01-22 13:28:46
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进程间通信的只要方式有，管道，有名管道，消息队列，共享内存，socket等方式，共享内存是最高效的进程间通信的方式，因为把同一块物理内存的地址空间映射到不同进程的地址空间当中，那么不同的进程之间通信，通过直接修改地址空间当中的内存即可，该机制的实现只需要两次拷贝即可实现，不需要像其它的进程通信机制那样将数据从用户空间拷贝到内核，然后在从内核拷贝到用户空间，实行四次拷贝操作，因此使用共享内存通信
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2023-11-11 18:13:56
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关于材质和贴图，我们在DirectX中也介绍过。在3ds max中也是通过材质和贴图来表现物体模型的表面纹理。在3ds max中物体模型的材质主要包括颜色，透明度，高光等等，其中贴图用于替换颜色部分，以增强物体表面的真实特征，贴图就是材质的一个属性而已。在工具栏中点击“材质编辑器”（快捷键M）就能打开材质编辑界面：大家可以看到，每个材质都是以一个球体的方式呈现，因此3ds max中的材质也称之为“
作者：战鹏州 英特尔物联网行业创新大使 本文将介绍基于OpenVINOTM模型优化器或预处理API将数据预处理嵌入AI模型的常见技巧，帮助读者在硬件投入不变的情况下，进一步提升端到端的AI推理程序的性能。本文所有范例程序已开源：https://gitee.com/ppov-nuc/resnet_ov_pp
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2024-07-17 15:29:12
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共享内存可以用来跑深度学习吗？这可是个非常有趣的问题！共享内存作为一种高效的内存管理方式，能否与深度学习的计算需求对接，那咱们就一起深入探讨一下。
## 环境准备
为了在共享内存上运行深度学习模型，我们需要一些基础的软硬件支持。以下是你的环境准备要求：
### 软硬件要求
- 操作系统：Linux（建议Ubuntu 20.04及以上）
- 内存：至少16GB（建议32GB或以上以支持大型模型
共享内存启用块中线程之间的协作。当一个块中的多个线程使用全局内存中的相同数据时，共享内存只能用于从全局内存访问一次数据。共享内存还可以用来避免未合并的内存访问，方法是从全局内存中加载和存储合并模式的数据，然后将其重新排列在共享内存中。除了存储体冲突之外，共享内存中的变形对非连续或未对齐访问不会造成任何损失。对于具有维度Mxw的A，具有维度wxN的维度B以及维度MxN的维度C的情况，通过矩阵乘法C
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2023-12-02 13:46:02
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Tabby连接服务器运行模型代码零、写在前面一、准备事项二、连接服务器三、配置python环境1、知识点（环境和解释器）（1）环境1）base环境2）虚拟环境（2）解释器2、在服务器中配置环境和解释器（1）安装Anaconda（2）创建虚拟环境1）PyTorch-GPU2）TensorFlow-GPU(3)安装所项目运行所需要的包1）pip和conda的区别2）使用pip或conda下载3）使用
优点朴素贝叶斯模型有稳定的分类效率。对小规模的数据表现很好，能处理多分类任务，适合增量式训练，尤其是数据量超出内存时，可以一批批的去增量训练。对缺失数据不太敏感，算法也比较简单，常用于文本分类。缺点:理论上，朴素贝叶斯模型与其他分类方法相比具有最小的误差率。但是实际上并非总是如此，这是因为朴素贝叶斯模型给定输出类别的情况下,假设属性之间相互独立，这个假设在实际应用中往往是不成立的，在属性个数比较多
深度学习训练时当显存不够时是否会调用共享GPU内存进行训练？问题来源：在用pycharm做一个模型训练时，想着能否同时再跑一个模型进行训练，但是发现显存已经不足1G了，于是就产生了上述的问题，在显存已然不足情况下能否通过占用共享GPU内存再对第二个深度学习模型进行训练？测试1、单个神经网络进行训练 于是做了如下的测试，下图是仅仅训练单个神经网络时的GPU内存占用大小，目前显存占用10.2，共享GP
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2023-11-03 22:33:19
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在体验了OpenCV-OpenCL的使用之后，发现CPU和GPU之间的数据传输相当的耗时，既然我这个小菜鸟都发现了这个瓶颈，大佬们肯定也早就发现也有一些解决方案吧！在网上看到一篇与这个有关的文章《OpenCL2.0特性之SVM》，可以先了解一下，看完之后有所收获，但也有许多疑问如下： 1、
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2024-03-25 17:36:56
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