1、什么是BatchSizeBatch一般被翻译为批量，设置batch_size的目的让模型在训练过程中每次选择批量的数据来进行处理。Batch Size的直观理解就是一次训练所选取的样本数。 Batch Size的大小影响模型的优化程度和速度。同时其直接影响到GPU内存的使用情况，假如你GPU内存不大，该数值最好设置小一点。2、 为什么需要 Batch_Size？在没有使用Batch Size之
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2024-09-11 14:37:08
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Batch_size的使用意义及大小的选择 Batch_size不宜选的太小，太小了容易不收敛，或者需要经过很大的epoch才能收敛；也没必要选的太大，太大的话首先显存受不了，其次可能会因为迭代次数的减少而造成参数修正变的缓慢。Batch_size有时候明明已经很小了，可显存还是很紧张，还有就是同样的图片大小，同样的Batch_size，为啥有时候显存
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2024-08-21 10:11:45
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在 多 设 备 上 分 配 内 存在从主机向设备分配计算任务之前，需要确定在当前中有多少可用的GPU:int ngpus;
cudaGetDeviceCount(&ngpus);
printf("CUDA-capable devices: %i\n",ngpus);一旦GPU的数量已经确定，接下来就需要为多个设备声明主机内存、设备内存、流和事件。保存这些变量的一个简单方法是使用数组，声明如
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2024-03-26 05:52:55
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最近对一个大规模的图训练嵌入，发现相关的中文资料还是很欠缺的，把自己踩的一些坑记下来。本文主要针对
DGL和 PyTorch两个框架。 1 训练大规模图对于大规模图不能像小图一样把整张图扔进去训练，需要对大图进行采样，即通过Neighborhood Sampling方法每次采样一部分输出节点，然后把更新它们所需的所有节点作为输入节点，通过这样的方式做mini-ba
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2024-03-28 22:06:43
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启动MongoDB的服务sudo service mongodb start进入MongoDB命令行操作界面mongo显示数据库列表show dbs切换当前数据库（创建数据库）use [database_name]删除当前数据库db.dropDatabase()显示当前数据库中的集合show collections创建集合db.createCollection("BizUser")创建集合（带初始
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2023-08-21 01:21:43
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【AI不惑境】学习率和batchsize如何影响模型的性能？ 大家好，这是专栏《AI不惑境》的第四篇文章，讲述学习率以及batchsize与模型性能的关系。进入到不惑境界，就是向高手迈进的开始了，在这个境界需要自己独立思考。如果说学习是一个从模仿，到追随，到创造的过程，那么到这个阶段，应该跃过了模仿和追随的阶段，进入了创造的阶段。从这个境界开始，讲述的问题可能不再有答案，更多的是激发大家一起来思
问题：tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:661] Chunk at 0x523cd7d00 of size 2048tensorflow/core/common_runtime/bfc_allocator.cc:661] Chunk at 0x523cd8500 of size 9437184tensorflow/core/common
原创
2022-08-11 10:16:26
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本帖经过多方整理，大多来自各路书籍《GPGPU编程技术》《cuda高性能》
1 grid 和 block都可以用三元向量来表示：
grid的数组元素是block block的数组元素是grid 但是1.x计算能力的核心，grid的第三元必须为1.block的X和Y索引最大尺寸为512 2 通过__launch
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2024-04-22 23:00:59
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很多小伙伴们都在程序中看到过L1 Cache、L2 Cache、L3 Cache这样的字符或者注释，但不少人不知道这些是什么，同样是学习者，小笔今天向大家分享一下自己的理解。要理解这些我们首先要知道CPU缓存的一些知识。CPU缓存 缓存大小是CPU的重要指标之一，并且缓存的结构和大小对CPU速度的影响非常大，CPU内缓存的运行频率极高，一般是同处理器同频运行，工作效率远远大于系统内存和硬盘。实际工
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2024-08-16 10:45:49
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本期内容：
1. Batch Duration与Process Time
2. 动态Batch Size
不要低估Batch Duration与Process Time匹配的问题。两者关系不是线性规律。不是数据量大，就简单加大Batch Duration来解决问题。前面推荐的论文很重要。参加定制班，不是简单学编程，要懂得设计思想。
我们
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2024-01-22 10:39:14
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tensorflow详细安装教程（Win10, Anaconda，Python3.9） 文章目录tensorflow详细安装教程（Win10, Anaconda，Python3.9）1.tensorflow版本的准备工作1.1 CPU版本，无需额外准备1.2 GPU版本，需要提前下载cuda和cudnn2.下载Anaconda2.1 下载并安装Anaconda2.2 创建环境3.测试tensorf
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2024-02-26 15:42:26
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0.合批：减少cpu与gpu的交互次数 0.5batches每产生一个draw call就会生成发一个batches，里边存有网格和顶点数据，渲染相同物体时，直接调用batches里的信息。 1.每个ui物体都继承了基类graphic，canvas通过canvas render来获取其中的数据信息。 2.该物体被标记为脏标记会进行重绘。 3.重绘流程，image举例子，首先改变颜色，然后这个物体会
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2024-05-31 00:05:16
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第1页：CPU资源占用100%：看驱动，看启动，看 相信你的一定遇到过电脑动弹不得的时候，或许是只能眼看鼠标滑动而不能进行任何操作的时候，很多人都会经常遇到这样的问题：CPU占用率100%改如何解决，本文将从多个角度给你全方面的解析，希望阅读完本文希望在今后你遇到问题的时候能够带给你一些帮助。
bbs.51cto
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2024-09-02 10:46:31
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最近在做图像分类实验时，在4个gpu上使用pytorch的DataParallel 函数并行跑程序，批次为16时会报如下所示的错误： RuntimeError: CUDA out of memory. Tried to allocate 858.00 MiB (GPU 3; 10.92 GiB total capacity; 10.10 GiB already allocated; 150
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2024-05-27 17:04:24
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在PyTorch中，CPU和GPU可以用torch.device(‘cpu’) 和torch.device(‘cuda’)表示。 应该注意的是，cpu设备意味着所有物理CPU和内存， 这意味着PyTorch的计算将尝试使用所有CPU核心。 然而，gpu设备只代表一个卡和相应的显存。 如果有多个GPU，我们使用torch.device(f’cuda:{i}') 来表示第块GPU（从0开始）。 另外，
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2024-09-25 12:31:17
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关于提高performance的一些建议： Important caveat：number of threads并不是越多并行线程效率越高，因为每个线程都消耗一定的resource，主要是register和shared memory。所以开出再多的线程，GPU也只能在有限的资源下让一部分并行。优化应该根据资源需求。unavoidable bottleneck: transfer between c
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2024-04-05 14:44:04
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本系列文章是我阅读CUDA官方文档以及实践经验所总结而出，如有错误和不足，还请多多指出目录：CUDA程序调优指南（一）：GPU硬件CUDA程序调优指南（二）：性能调优CUDA程序调优指南（三）：BlockNum和ThreadNumPerBlock1. GPU的硬件结构与执行原理1.1 GPU Thread的层次在逻辑上，threads分为如下三个层次：thread：每个thread都会运行一次ke
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2024-04-06 10:19:28
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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
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2024-05-09 11:18:42
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引言Pytorch有两种方法实现多GPU训练，分别是DataParallel（DP）和DistributedDataParallel（DDP）。DP实现简单，但没有完全利用所有GPU资源，DDP实现相对复杂，但是更快，我建议使用DDP。DPDP使用torch.nn.DataParallel。原理是，假设用K个GPU训练，前向传播阶段，一个batch的数据会被平均分成K份，模型也会复制K份，分别送到
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2023-08-18 20:04:16
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最近因为拿到一个好配置的生产机器。在装完数据库后，需要对参数进行调优。 首先这个机器内存是128G的 ，而且/dev/shm 设置的是63G （物理内存的一半）。Oracle设置用的是AMM管理，那么就想是否能把这个内存设置大点。首先这个参数文件在 vi /etc/sysctl.conf 里，重新加载生效是 sysctl -p# System default settings live in /
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2024-07-15 23:38:20
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