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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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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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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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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1、增加batch size会使得梯度更准确，但也会导致variance变小，可能会使模型陷入局部最优；2、因此增大batch size通常要增大learning rate，比如batch size增大m倍，lr增大m倍或者sqrt(m)倍，但并不固定；3、learning rate的增加通常不能直接增加太大，一般会通过warm up逐步增大；4、warm up策略参考 准备用m个bat
原创
2022-01-17 16:30:06
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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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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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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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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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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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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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MNN(Mobile Neural Network)是一个高性能、通用的深度学习框架，支持在移动端、PC端、服务端、嵌入式等各种设备上高效运行。MNN利用设备的GPU能力，全面充分“榨干”设备的GPU资源，来进行深度学习的高性能部署与训练。概述MNN自开源以来，一直以高性能、通用性、易用性等特性闻名于业界。近一年来，MNN GPU再发力，OpenCL后端针对移动端(Adreno/Mali GPU)
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2024-07-25 15:21:14
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因模型规模的扩展和需要处理的序列不断变长，transformer逐渐出现计算量激增、计算效率下降等问题。为克服这些缺陷，研究者们提出了Mamba。Mamba是一种创新的线性时间序列建模方法，它结合了递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的特点，以提高处理长序列数据时的计算效率。Mamba的设计和实现都展现出在处理长序列时的优势，在语言建模方面成功超越transformer。因此，面向Mam
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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# CPU# 显卡 NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100参数性能对比2021-12-25 41简介： NVIDIA Tesla系列GPU适用于高性能计算（HPC）、深度学习等超大规模数据计算，Tesla系列GPU能够处理解析PB级的数据，速度比使用传统CPU快几个数量级，NVIDIA Tesla GPU系列P4、T4、P40以及V100是
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2023-10-17 22:04:29
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GPU加速的功能暂时只支持Standard的计算，Explicit不支持驱动都设置完成可直接查看查看 环境变量设置安装显卡提前查询好主板是否与显卡兼容，在购买显卡。 本次使用的是Nvidia 2021 新推出的 RTX A4000显卡2。GPU特性RTX A000GPU显存带纠错码ECC DDR6 16GB显存带宽448GB/s图形总线PCI-E X16CUDA核心数6144单精度浮点计算19.2
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2024-04-22 12:52:47
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需要GPU服务器的来看看之DGX-A100链接：http://www.aiserver.cn/DGX-A100 全球首个基于NVIDIA A100构建的AI系统 NVIDIA DGX ™ A100是适用于所有AI工作负载的通用系统，在全球首个5 petaFLOPS AI系统中提供了前所未有的计算密度，性能和灵活性。NVIDIA DGX A100配备了加速器NVIDIA A100 Tensor Co
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2024-03-15 12:38:33
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