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
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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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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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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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
随着计算机技术的普及和软件行业的迅猛发展，高级软考越来越受到人们的关注。作为我国计算机技术与软件专业技术资格（水平）考试中的高级别认证，高级软考不仅是对个人技术能力的检验，更是对职业发展前景的铺垫。那么，有些人可能会问，是否可以直接参加高级软考呢？本文将对此进行探讨。
首先，我们需要了解高级软考的基本背景和重要性。高级软考是我国计算机技术与软件专业领域最高级别的认证考试，其考试内容涵盖了计算机应
原创
2023-10-20 15:21:39
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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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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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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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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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最近时间内ATI连续发布了两款采用最新RV670芯片的Radeon HD3870和Radeon HD3850显卡，而其中Radeon HD3850以极高的性能和相对非常低廉的价格受到了非常大的关注，可以说，HDReadon3850是继Readon9550之后有一款备受DIY玩家期待的显卡。《A饭N饭来PK!88GT和3850看谁更有性价比》新显卡推出后，显卡厂商必定
CUDA优化实例（三）共享内存前言经过前面的实验发现，共享内存是优化CUDA程序的核心方法。共享内存可以通过对全局内存数据进行合并访问，让kernel内交错的内存需求去访问共享内存。如：矩阵转置问题，将二维内存的行写入二维内存的列。对列的写入就是一个内存交错访问的例子。可以用合并的方式将块要操作的数据写入共享内存，让复杂的内存交错访问访问共享内存，然后将结果以合并的方式写入全局内存。 在使用共享
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2024-03-24 20:26:12
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一.基本概念1.1 nvidia独立显卡 独立显卡是指以独立板卡形式存在，可在具备显卡接口的主板上自由插拔的显卡。独立显卡具备单独的显存，不占用系统内存，而且技术上领先于集成显卡，能够提供更好的显示效果和运行性能。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，对于喜欢玩游戏和从事专业图形设计的人来说显得非常重要。以前民用显卡图形芯片供应商主要包括ATI和NVIDIA两家。 ubuntu需要自己安装nvid
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2024-05-02 16:53:26
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最近一直有朋友问我，自己设备配置不行怎么使用 Stable-Diffusion，问我有没有共享的 Stable-Diffusion AI 绘画服务能体验一下，也行。说实话听到我确实心动了，但我的机器作一次图 30s 起步，而的云服务器动辄一个月 4k+，只好抑制住这份心动。但是总有办法的。Google colab 就是答案。 Google colab 地址：://colab.
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2024-03-15 15:53:18
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# 共享GPU内存的意义及其在深度学习中的应用
在深度学习领域，计算效率和资源利用率是至关重要的。随着数据量的不断增加，模型的复杂性也在加大，因此，如何有效地利用硬件资源成为了一个热点话题。共享GPU内存（Shared GPU Memory）作为一种资源管理策略，在深度学习中扮演着重要的角色。
## 什么是共享GPU内存
共享GPU内存是指在多个进程或程序之间，可以共享和管理同一块GPU内存
有些小伙伴的电脑用久了，就会变得又卡又慢，这是因为在我们运行电脑的时候，电脑产生了大量的垃圾或者缓存，占用我们的C盘空间，导致C盘空间不足，但是很多小伙伴又不知道C盘哪些文件能删哪些不能删，那么今天小编就来告诉大家如何来清理C盘里的垃圾文件！1、删除windows prefetch文件夹电脑系统产生的缓存一般在C盘的【windows】——【prefetch】文件夹中，找到这个文件夹，把里面的东西都
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2024-03-28 19:30:05
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1 GPU的介绍1.1 CPU到GPUCPU是人们熟知的，它具有高速的内部寄存器和高速缓冲器（Cache），现代CPU又加入了多级流水线，猜测、乱序执行，超线程等技术，加速其指令吞吐能力，具有快速的响应能力，但是对于大量数据的处理却相对还是不够用。举个例子：要做的事情简单概括一下，就是通过对数据进行相应的计算，把数据转换成一个又一个图片上的像素，然后将这张图片显示在屏幕上。整个流程中的计算并不复杂
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2024-03-06 11:20:20
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显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。某些最快速的GPU集成的晶体管数甚至超过了普通CPU。GPU通用计算技术发展已经引起业界不少的关注，事实也证明在浮点运算、并行计算等部分计算方面，GPU可以提供数十倍乃至于上百倍于CPU的性能。为什么CPU与GPU不同，要做得很通用。CPU需要同时
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2024-05-23 14:12:45
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