编译：张秋玥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 6
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2024-05-24 15:17:58
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siggraph 2007 刚刚开完不久，作为一个大部分工作都是跟三维虚拟互动打交道的技术人员，我对siggraph2007非常关注，其中令人兴奋的消息是GPU Gems 3的发布和OpenGL 3的发布。下面简单介绍一下。 GPU Gems 3 是 nvidia公司的 GP
NIO里对性能提升最显著的是内存映射（memory mapping），内存访问的速度往往比文件访问的速度快几个数量级。 在内存映射之前，还需要看NIO的一些其他的特性。 缓冲区分片 slice()方法根据现有的缓冲区创建一个子缓冲区。也就是说，它创建一个新的缓冲区，新缓冲区与原来的缓冲区的一部分共享数据。 package nio;
import java.nio.ByteBuffer;
DGL最新的v0.7版刚刚正式发布。大家已经可以通过pip或conda下载升级。这里我们总结了新版本的一些特性。系统层面的增强此次0.7版中有不少底层系统结构上的增强。其中很大一部分有来自用户社区的参与和贡献。我们非常高兴地注意到这一趋势，也欢迎未来能有更多来自社区的贡献。基于GPU的邻居采样加速我们知道邻居采样（neighbor sampling）是巨图训练非常重要的基础算法。在英伟达团队的帮助
在使用 Stable Diffusion 模型时，用户常常会面临“GPU内存不够”的问题。这种情况常常发生在处理高分辨率图像或采用复杂模型配置时，因为图像的分辨率直接影响到 GPU 内存的使用，因此我们需要了解如何优化这一过程，以便更流畅地使用这一强大的工具。
## 协议背景
在讨论 GPU 内存不足的问题之前，我们需要先了解 Stable Diffusion 的工作原理及其与 GPU 计算之
目录直接安装Tensorflowpip安装Tensorflow安装Anaconda下安装TensorflowAnaconda安装Tensorflow安装测试 目前，业界普遍推崇的tensorflow的使用环境是linux系统，因此，笔者在自己的电脑上安装了Ubuntu系统虚拟机，体验一下ubuntu下Tensorflow的安装过程。由于，Ubuntu系统装好之后已经同时装上了python2.7
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2024-10-24 08:01:11
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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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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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首先补上上一个博客中在Win10下安装PyTorch的内容。Win10下安装PyTorch的GPU版本需要注意的地方Win10环境下安装PyTorch，进入官网，然后对着官网安装即可。但是我在安装过程中遇到了几个问题，列举出来。1. 空间不足我在安装过程中遇到了这个提示，发现是c盘空间不足，因此在安装时最好先把c盘空间留出来，至少 应该留5G以上。2.安装的下载过程总是失败之前装的时候一直是下载着
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2023-08-21 14:53:14
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英文原文：Cache is the new RAM
这是一次在 defrag 2014的演讲。 这是经过长时间地多次技术变革后的（多个）技术优势之一。你看到了实际上突破。如果你只是看到了其中的一部分，很难正确推断。你要么短期有进展，要么落后很远。令人惊讶的不是事物变化的速度，而是一点一滴长期工程实践的突破。这是史端乔交换机，一个自动连接电话线路设备，在1891年发明的
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2024-09-29 13:57:29
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对于专业游戏玩家来说，当下16GB内存容量配置可以说是主流之选，但是现在硬件市场上，已经能看到不少单根32GB内存条，甚至单根64GB都已经面世。随着市场变化，大家当然就会考虑平台升级的问题，预算不足的玩家总会面对这样的问题：假设同样是16GB容量，但2根8GB内存条比单根16GB的略贵，但两者有什么差别呢？想提升电脑性能，怎么选择才是最优解呢？这种情况，建议玩家优先选择能够组成双通道的2根8GB
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2024-08-06 20:55:38
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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
一、为什么要学习使用Stable Diffusion？1.1 Stable Diffusion能干嘛？它是有多强大？Stable Diffusion的应用领域包括：真人AI美女，生成头像、壁纸、绘画辅助 我相信各位在浏览视频时，多多少少已经见过许多由人工智能生成的艺术绘画作品。下面详细的分别介绍。真人AI美女/女友我们最常看到的就是这些真人AI美女的账号绘画辅助SD也可用于协助绘制动漫画、插画等作
TensorFlow 是一个非常强大的工具，专注于一种称为深层神经网络（DNN）的神经网络。 深层神经网络被用来执行复杂的机器学习任务，例如图像识别、手写识别、自然语言处理、聊天机器人等等。-- Akshay Pai
本文导航-1、 安装 CUDA22%-2、安装 CuDNN 库35%-3、 在 bashrc 中添加安装位置60%-4、 安装带有 GPU 支持的 TensorFlow6
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2024-01-03 18:55:02
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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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文章大部分来自微信公众号 bin的技术小屋 ,非原创 ,小部分是自己的学习批注前言我认为的映射, 就是大的方向说有两部分 ,我们先看转化的是什么 : `文件 -- > (进程) --> 虚拟内存 --> 物理内存` , 所以
1. 映射1 : 文件 -- > (进程) --> 虚拟内存 , 这部分就是主要体现在虚拟内存上
2. 映射2 : 虚拟内
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2024-06-20 19:53:29
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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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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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1、 程序员电脑内存有多大内存够用足够了，纯写代码的编程对电脑要求不高，尤其对显卡几乎没有要求，一般编程可能开的任务窗口比较多，所以只要cpu和内存大点就可以了一般来说，处理器确实比显卡来得重要一些，因为我们的电脑中只配备了一块处理器，而处理器内置正正好有内置了一个核心显卡，如果没有特别需求我们无需再次购买独立显卡，但是对于游戏玩家来说，独立显卡显得重要一些，有的人甚至不惜下血本去配备多块显卡。
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2023-10-21 07:48:38
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今天来聊一聊电脑里的内存条。为什么聊它呢？因为很多时候，内存条这个东西大家普遍认为容量越大越好，但是在电脑性能上，好多人认为性能与内存条关系不大，那么到底是不是这样呢？加内存对电脑有什么好处，内存条到底对电脑有多大影响？为何内存条频频涨价？这究竟是人性的……咳咳，不好意思，串场了。总之，我们今天就来discovery一下内存条的秘密。1. 内存条数量。首先，我们先看看内存条的数量对电脑性能的影响。
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2024-09-05 13:13:11
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