外置显卡(独显)动辄8G以上显存，很多朋友都希望能够“借”一些给CPU当普通内存用。这在某种程度上是十分容易做到的。显存基本上都会被映射到PCI的mmio地址空间中，一个简单的驱动就可以将它们映射到普通的地址空间中，但如果在其上运行任何banchmark软件你就会发现性能相当差。这固然有GDDR和PC DDR设计初衷不同导致的问题，关于这部分以及之前DDR4的文章末尾部分网友的提问“为什么
深度学习中 GPU 和显存分析深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
这里以Nvidia GPU设备如何在Kubernetes中管理调度为例研究， 工作流程分为以下两个方面：如何在容器中使用GPUKubernetes 如何调度GPU容器中使用GPU想要在容器中的应用可以操作GPU， 需要实两个目标：容器中可以查看GPU设备容器中运行的应用，可以通过Nvidia驱动操作GPU显卡在应用程序中使用 GPU，由于需要安装 nvidia driver， Docker 引擎并
1. 什么是虚拟内存？在处理复杂项目时（例如导入非常大的模型时），Lumion 有时可能会耗尽显卡内存和系统内存。如果发生这种情况，它将开始使用虚拟内存。这种内存类型依赖于在上述内存全部使用时在硬盘上分配一些空闲空间用于虚拟存储。对于更复杂的项目，Lumion 建议至少 50GB 和最高 150GB。注意：虚拟内存将占用所选驱动器中的空间量。因此，请确保有足够的可用空间用于增加。如果您选择了 Do
目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
CUDA编程——简介参考了很多大神的内容，并非完全原创，只是为了查漏补缺，记录自己的学习过程。个人水平有限，错误难免，欢迎讨论。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是由Nvidia推出的通用并行计算架构。 开发人员现在可以使用类C语言来为CUDA™架构编写并行程序！1 CUDA编程CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CPU和GPU，二者有各自
这个页面收集的数据来自过去14天访问Google Play Store的所有设备。数据包括android版本的分布率、屏幕尺寸和密度的相关数据。
[url]http://developer.android.com/about/dashboards/index.html#[/url]
Android运行在不同的设备上（不同的屏幕尺寸、像素密度）。Andr
【现象描述】GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter【原因分析】出现该现象，在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存，因此CUDA上报非法内存访问，错误码为700，可能原因如下：1.算子计算过程中使用的size比申请的显存大了，导致访问越界。2.由于GPU的算子执行是host下发到devic
目录目录pytorch多gpu并行训练1.单机多卡并行训练1.1.torch.nn.DataParallel1.2.如何平衡DataParallel带来的显存使用不平衡的问题1.3.torch.nn.parallel.DistributedDataParallel2.多机多gpu训练2.1.初始化2.1.1.初始化backend2.1.2.初始化init_method2.1.2.1.使用TCP初始
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2023-09-03 22:27:55
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背景 在深度学习大热的年代，并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种，GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述，以供参考。GPU：显存+计算单元 GPU从大的方面来讲，就是由显存和计算单元组成：显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是
我使用的是qqwweee/keras-yolo3的代码，代码地址目前用于做某个设备的工业化检测，实现召回率98%以上，误检在2%左右，已满足应用需求。解决了4个问题：1.多GPU训练问题；2.多GPU训练速度慢的问题；3.单GPU无法加载多GPU跑出的加载权重问题；4.Pretrain训练收敛速度慢的问题。1.多GPU训练问题参考的是这篇文章①首先在train.py的def _main()里，加上
中间有一部分 fastai的内容楼主没有学习import torch
import torchvision
torch.__version__4.5 多GPU并行训练在我们进行神经网络训练的时候，因为计算量巨大所以单个GPU运算会使得计算时间很长，使得我们不能够及时的得到结果，例如我们如果使用但GPU使用ImageNet的数据训练一个分类器，可能会花费一周甚至一个月的时间。所以在Pytorch中
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2023-08-11 22:37:32
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目录 0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1）在.py文件中设置成自动增加申请的显存（首选）2）减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3）换个显存更大的GPU4）重置输入图片尺寸，即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5）如果网络中用到了RNN，可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。3.参考0.环境配置#环境
p
事情的起源是这样的； 上周刚刚入职到一家新的公司， 在新公司中看了一周的代码。 其中有一个地方shmget了一块共享内存， 这块内存并不是用于实现进程间的通信，而是用来保留进程的关键数据。 当该业务进程跑飞了之后， 监控的watchdog会干掉该业务进程然后将其重新启动。 重新启动的进程便可以从保留内存中恢复数据。 老大布置了一个任务：将关键数据本地化， 这样不止是进程跑挂了， 就算down机了也
optimus显卡一直是使用ubuntu的同鞋们心头的痛，现在终于有个还能过得去的第三方解决方案了（://martin-juhl.dk/2011/05/optimus-on-linux-problem-solved/），这个方案最早被://linux-hybrid-graphics.blogspot报道过
1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU2）估计模型显存3）显存不足时的Trick4）提高GPU内存利用率2 数据处理及算法角度提高利用率1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU 监控GPU最常用的当然是nvidia-smi，但有一个工具能够更好的展示信息：gpustatnvidia-smi
watch --color
使用下面的Python代码可以快速释放GPU显存import ospid = list(set(os.p
原创
2022-08-18 07:42:56
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三种内存AGP内存，显卡本地内存，系统内存，其中我们都知道显卡本地内存就是显存，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
# PyTorch单GPU显存溢出如何多卡
在深度学习中，显存溢出是一个常见的问题，尤其是当我们的模型很大、数据集很大或者批处理大小很大时。PyTorch提供了一些方式来解决这个问题，其中之一是使用多卡操作来利用多个GPU来分担显存负载。
本文将介绍如何使用PyTorch在多GPU上运行模型，并解释如何处理显存溢出的问题。我们将按照以下的步骤进行讲解：
1. 检查可用的GPU设备数量
2.
原创
2023-07-27 06:42:39
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如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题1 重新开一个shell，然后输入： ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python程序就会显示出来（很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到）；2 然后再一个个用kill命令清理两台Linux系统之间传输文件的几种方法连接服务器shell窗口关闭导致程序中断，让程序在linux
