1. CUDA的内存模型每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。此外，所有的线程都可以访问全局内存（global memory） 还可以访问一些只读内存块： 常量内存(Constant Memory)和纹理内存（Texture Memory).2. GPU的核心组件 – SM（Streaming M
写作本文的起因，是我作为一个新手，在看单机多GPU的tensorflow代码时，看到了一段很费解的代码，完整代码戳这里。因为不懂VariableScope和NameScope的作用和区别，看着这段好多个with的代码觉得非常乱。所以这里记录下自己的分析过程（笔记来的，散了吧）：......
from tensorflow.contrib import layers
from tensorflow.
1. 前言主要理解pinned memory、global memory、shared memory即可2. 主机内存主机内存很多名字: CPU内存，pinned内存，host memory，这些都是储存在内存条上的Pageable Memory(可分页内存) + Page lock Memory(页锁定内存) 共同组成内存你可以理解为Page lock memory是vip房间，锁定给你一个人用
9. CUDA shared memory使用------GPU的革命序言：明年就毕业了，下半年就要为以后的生活做打算。这半年，或许就是一个抉择的时候，又是到了一个要做选择的时候。或许是自己的危机意识比较强，一直都觉得自己做得不够好，还需要积累和学习。或许是知足常乐吧，从小山沟，能到香港，一步一步，自己都比较满足，只是心中一直抱着一个理想，坚持做一件事情，坚持想做点事情，踏踏实实，曾经失败过，曾经
一、前言 本文介绍CUDA编程的共享内存和同步。共享内存中的变量（核函数中用__shared__声明），在GPU上启动的每个线程块，编译器都创建该变量的副本，若启动N个线程块，则有N个该变量副本，为每个线程块私有；同步则是使线程块中所有的线程能够在执行完某些语句后，才执行后续语句。二、线程块、线程索引以下为线程块与线程的层次结构图 &
本文大多数内容来源于-张舒GPU内存GPU的内存结构和CPU类似，但也存在一些区别，GPU的内存中可读写的有：寄存器(registers)、Local memory、共享内存（shared memory）和全局内存（global memory），只读的有：常量内存（constant memory）和纹理内存（texture memory）。 每个线程都有独立的寄存器和Local memory，同一
三种内存AGP内存(非本地显存)，显存(本地内存)，系统内存，其中我们都知道系统内存就是咱那内存条，那这AGP内存是个啥玩意啊？其实是因为在以前显卡内存都很小，那时还是在显存是16M，32M为主流的时候，如果你运行一个需要很多纹理的3D程序，那么显存一会就不够用了，那该咋办呢？只好问系统内存借点用用了！这就是AGP内存的由来，在我们电脑BIOS中有个设置AGP Aperture的选项，这
一、概念
共享内存：允许在系统内两个或多个进程共享同一块内存空间，并且数据不用在客户进程和服务器进程间复制，因此共享内存
是通信速度最快的一种IPC。
实现机制：一个进程在系统中申请开辟一块共享内存空间，然后使用这个共享内存空间
GPU一些概念总结记录一些自己理解的GPU相关知识，口语化多一些，有助于理解。引子电脑中一般会说集成显卡还是独立显卡，实质是GPU的区别。集成显卡是使用INTEL的GPU，而独立显卡是使用额外的GPU。都知道GPU是处理图像的，生活中需要好一点的GPU是一般在打3D游戏时，使用PS做图时。你加上带有高级GPU的独立显卡后，怎么就可以使用上了呢？一般在Windowns下接上独立显卡后是需要装驱动，那
Caffe - 显存优化1. Caffe - memory multiloading 功能Caffe 的一个优化版本 - caffe-yjxiong. 测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多.显存优化的 Caffe 主要实现的功能: memory multiloading在深度网络训练和测试时,可以显著地节省内存. 训练
0 序言memory是cuda中很重要的知识点，通常和高性能有关系，你利用的好memory的一些特性就能实现很多高性能的场景。主要对pinned memory、global memory、shared memory进行介绍，其他不常用。pinned memory通常指host memory主机内存，global memory 和shared memory属于GPU的内存。下表是Device内存的类
title: 【CUDA 基础】5.2 共享内存的数据布局
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- CUDA
- Freshman
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- 行主序
- 列主序
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date: 2018-06-02 21:01:03Abstract: 本文主要研究几个关于共享内存的例子，以此来了解共享内存的性质，为我们的核函数加速Keywords: 行主序，列主序，填充与无填充，从线程索引体映射数据元素
1.背景记录一个在工作中偶然发现的情况。接触过深度学习的朋友的都知道，在使用GPU（显卡）训练模型时，影响模型训练的关键因素有两个：算力和显存。其中，算力影响模型训练的速度，显存决定了每个batch喂给GPU训练的数据量的上限。因为工作内容的原因，经常需要将高分辨率的图像数据作为数据集，对模型进行训练。为了提高模型对高分辨率图像特征的学习能力，每个batch只喂一张图给GPU。经常在跑模型的时候都
6月22日，浪潮在ISC20大会期间发布支持最新NVIDIA Ampere架构A100 PCIe Gen4的AI服务器NF5468M6和NF5468A5，为AI用户提供兼具超强性能与灵活性的极致AI计算平台。浪潮AI服务器NF5468M6得益于敏捷而强大的产品设计开发能力，浪潮在业界最早实现了对NVIDIA Ampere架构GPU的快速跟进，并构建起完善且富有竞争力的新一代AI计算平台，能够通过N
深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
基于GPU的图像处理平台1. (309)英伟达推Jetson TX1 GPU模块力推人工智能 1.1 产品概述Jetson TX1 GPU模块，主要针对近年来蓬勃发展的人工智能市场，包括无人机、机器人等设备。1.2 处理板技术指标 1． Jetson TX1 GPU模块包括一颗浮点运算达到teraflop级的2. 基于Maxwell架构的256核心GPU，64位A
一、问题源起从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败，可以看到是执行MatMul的时候发生的异常，基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了。2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_S
CPU 是Host, GPU 是Device, 系统内存分配策略如下: 这段话的翻译如下：集成的GPU会和CPU以及其他Tegra引擎共享DRAM（动态随机存储器），并且CPU可以通过将DRAM的内容移动到交换区域（SWAP area）或者相反来控制DRAM的内容和释放DRAM内存。而目前的cudaMemGetInfo API并不考虑交换内存区域，因此该API返回的可用内存大小可能会比实
作为最快的IPC方式，共享内存当然得好好学一下咯。 System V进程间通信方式：信号量、消息队列、共享内存。他们都是由AT&T System V2版本的UNIX引进的，所以统称为System V IPC.除了下面讲的System V IPC，还有mmap也可以将文件进行内存映射，从而实现共享内存的效果。对比可以参考 Link 参考 它们声明在头文件 sy
