我弄个树莓派，目的就是为了在另一台电脑中玩linux，总是在VM中弄感觉太没意思了。但是在树莓派烧写完，开始鼓捣了，才知道，.img文件烧写完好像是才不到7G，确实是很精巧，可惜了我的32G的SD卡啊。但是最苦的是我后来的各种挂载，一会这里空间不足，一会那里空间不足的，玩起来那是相当的不爽啊。老长时间没怎么玩了，今天突然又玩了一会，弄得真是心烦。无意间找到一个图形化工具 gparted，看介绍应该
内存利用率有多个命令提供有关系统内存利用率的相关信息。最流行的是free 和pmap。free命令free 命令显示可用的物理内存量，其中包括总物理内存量、已用物理内存量、可用物理内存量。它也为交换空间显示同样的统计信息，还显示内核使用的内存缓存大小和缓冲区的大小。图7-5 显示了在中等负荷的操作系统上运行free 命令的一个例子。 图7-5：free命令图7-5 是来自于Ubuntu
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
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2024-02-29 12:48:17
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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
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2024-07-11 14:38:39
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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
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2024-05-26 20:16:26
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在基本完成了对nvcc的使用分析解决了实验室的CUDA环境统一问题后，我转向解决存储器传输问题。看起来这个部分没有设计算法那样光纤，但作为实验室GPU组的组长脏活累活得自己干，抱怨一下下！其实也不算是，看起来参考指南上已经说的很清楚了，我主要就是去了解实现细节和测试性能，但是尽信书不如无书，而且没有自己的性能分析数据，就无法确切的知道，这个CUDA程序的“
所有D3D资源都创建在以下这3种内存之中。VIDEO MEMORY（VM）、AGP MEMORY（AM）和SYSTEM MEMORY（SM）VM，显卡上的显存，CPU只能通过AGP或PCI-E总线访问，读写速度都是非常慢的，CPU连续写VM稍微快于读，因为CPU写VM时会在CACHE中分配32或64个字节（取决于CACHE LINE长度）的写缓冲，当缓冲满后会一次性写入VM。SM，就是系统内存，存
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.
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2024-06-18 07:39:29
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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
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2024-03-04 21:49:01
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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 &
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2024-04-26 14:51:10
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# 深度学习中的GPU内存：专用GPU内存与共享GPU内存
深度学习模型的训练往往需要大量的计算资源，其中使用GPU（图形处理单元）是最常见的选择。GPU能够并行处理大量数据，为深度学习模型的训练提供加速。本文将探讨专用GPU内存和共享GPU内存的概念及其在深度学习中的重要性，并附上相应的代码示例。
## 专用GPU内存
专用GPU内存（或称为显存）是指专门为GPU分配的内存。它速度极快，能
最近一直在做公司app内存优化相关事宜，排查别人的代码，也能给自己一些警示。现在整理出一些内存管理出的问题，希望能帮助到大家。 问题1：多个页面无法成功dealloc，内存没有被释放 解决步骤：在viewDidDisAppear中，发现retainCount为6，证明此时这个ViewController还存在引用计数，查了各种self的引用之后，万万没想到，十几个地方都这样：
1.p
以管理员权限运行命令提示符，输入cmd，回车，再输入sc config ndu start=disabled 操作：右击桌面左下角图标 点击红框内容 输入cmd，回车，再输入sc config ndu start=disabled ，回车。背景：i5，双核四线程，8G内存，系统盘是固态硬盘，版本是win10企业版。1.系统本来开机特别快，显示是7秒开机，但是内存在开机后占用会很高。C盘占用大。2.
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2024-07-30 10:29:15
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学习D3D，应该对这三个内存理解，网上收集了一下相关资料，收藏下来。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
提升系统性能，榨干计算机资源是程序员的极致追求。今天跟大家聊聊性能优化。分为上中下三篇，由浅及深的写了关于性能优化的方方面面，并不仅仅局限于代码层面，希望小伙伴们能有所收获。上篇引言：取与舍软件设计开发某种意义上是“取”与“舍”的艺术。关于性能方面，就像建筑设计成抗震9度需要额外的成本一样，高性能软件系统也意味着更高的实现成本，有时候与其他质量属性甚至会冲突，比如安全性、可扩展性、可观测性等等。大
GPU资源价格昂贵，一张卡动辄就上5、6万，通常还不止加一张，再加上CPU、内存、服务器等硬件，一台AI服务器随便就能达到十万、几十万元以上。所以，对于算力稀缺，采购成本有限的企业，面对这么昂贵的计算资源，怎样提高AI计算资源的利用率?就成为亟需解决的问题。同时，面对GPU计算资源有限，怎样解决项目组之间资源抢占，分配不公?怎样减少等待时间，提高模型训练效率?也是企业需要解决的问题。
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
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2024-05-30 10:25:44
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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
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2024-05-03 09:42:27
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Android 平台在运行时不会浪费可用的内存。它会一直尝试利用所有可用内存。例如，系统会在应用关闭后将其保留在内存中，以便用户快速切回到这些应用。因此，通常情况下，Android 设备在运行时几乎没有未使用的内存。为了在重要系统进程和许多用户应用之间正确分配内存，内存管理至关重要。本页讨论了 Android 如何为系统和用户应用分配内存的基础知识，另外还说明了操作系统如何应对低内存情况。内存类型
8月25号(周日)下单了2019款mbp15inch高配版，8月30号(周五)电脑到达楼下丰巢快递柜。29日由于头晕，早早睡了，后面三晚在家里给新电脑装软件，配置电脑的开发环境。 以下记录，配置开发环境遇到了一些问题：显卡的疑惑概览中显卡显示的是核显1g显存，但是我下单的时候选的是集显Radeon Pro 555X 4g显存，发错货了？我随后看了系统报告里，是有两块显卡的，包
