现代操作系统及CPU硬件中，都会提供内存管理单元（memory management unit，MMU）来进行内存的有效管理。内存管理算法有许多，从简单的裸机方法到分页和分段策略。各种算法都有其优缺点，为特定系统选择内存管理算法依赖于很多因素，特别是系统的硬件设计。1 内存管理的目的内存管理的目的是为了更好的使用内存（似乎是废话-,-）。内存是现代操作系统运行的中心。操作系统中任何一个进程的运行都
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2023-09-05 14:18:56
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# 内存管理与 PyTorch CUDA 分配
在深度学习中，尤其是使用 PyTorch 框架进行 GPU 训练时，内存管理是非常重要的一环。正确配置内存管理不仅能提高训练效率，更能防止因内存分配错误而导致的程序崩溃。本文将为刚入行的小白详细介绍如何实现 `PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF` 这一设置，确保你的 CUDA 内存管理得当。
## 流程概览
以下是实现内存管理的流程
原创
2024-08-31 09:00:56
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存储类、链接和内存管理(一)——作用域
存储类、链接和内存管理1.作用域作用域描述了程序中可以访问一个标识符的一个或多个区域。一个C变量的作用域可以是代码块作用域、函数原型作用域或者文件作用域。代码块作用域一个代码块是包含在开始花括号和对应的结束花括号之内的一段代码。例如，整个函数体是一个代码块。一个函数内的任一复合语句也是代码块。在代码快中定义的变量具有代码块作用域(block
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2024-01-05 15:47:27
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概述：线性存储器可以通过cudaMalloc()、cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配1、1D线性内存分配1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存
2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝
3 cudaMemcpyToSymbol
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2024-01-08 15:19:49
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1. 纹理内存的使用方式纹理内存是CUDA的一种只读内存，通常的使用方式有两种：(1) 把数据从host端拷贝到device端的CUDA数据，然后将CUDA数组绑定到纹理内存，通过访问纹理内存（也称为纹理拾取）来获取CUDA数组中的数据。(2) 把数据从host端拷贝到device端某一段连续的全局内存，然后将该段全局内存绑定到纹理内存，通过纹理拾取来获取全局内存中的数据。2. 使用纹理
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2024-04-25 14:12:22
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title: 【CUDA 基础】5.1 CUDA共享内存概述
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- CUDA
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- CUDA共享内存模型
- CUDA共享内存分配
- CUDA共享内存访问
- CUDA共享内存配置
- CUDA共享内存同步
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date: 2018-06-01 17:46:23Abstract: 本文为CUDA内存的概述，介绍共享内存的模型，
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2024-03-29 22:22:24
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BEP 7：CUDA外部内存管理插件（下） Numba依赖 向库中添加EMM插件的实现自然会使Numba成为库的依赖项，而以前可能没有。为了使依赖关系可选，如果需要的话，可以有条件地实例化并注册EMM插件，如下所示： try: import numba from mylib.numba_utils
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2020-12-26 17:06:00
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BEP 7：CUDA外部内存管理插件（上） 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备。但是，每个库都与其它库区别对待。例如： Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列。 RAPIDS库（cuDF，cuML等）使用Rapids Memor
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2020-12-26 17:04:00
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Python某种意义上是一个极为彻底的面向对象语言，所有操作都基于对象，其处理方式因此带来了很多变化。Python为了进行有效的数据和数据内存管理，与很多语言不同的是强化了可变类型和不可变类型的概念，在内存管理上估计也有思路上的根本变化。对每一个程序中使用的具体的值，Python都在内存中为其分配并保留一个特定的区域，给予特定的Id，并赋予固定的值。例如有如下
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2023-11-10 10:10:48
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共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux。 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API，可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列。为此，请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象，该对象可以转移到另一个进程。 Dev
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2020-12-26 14:25:00
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在GPU并行编程中，一般情况下，各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态，在各个并行副本之间进行通信和协作，这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制。 共享内存“__share__” CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的。使用关键字“__share__”声明共享变量，将使这个变量驻留在共享内存中，该变量具有以下特征： 位于线程块的共享存储器空间中与线程块具有相同的生命周期
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2024-06-04 22:39:28
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内存模型使用案例共享内存在核函数中使用如下修饰符的内存，称为共享内存：__share__每个SM都有一定数量的由线程块分配的共享内存，共享内存是片上内存，跟主存相比，速度要快很多，也即是延迟低，带宽高。其类似于一级缓存，但是可以被编程。共享内存在核函数内声明，生命周期和线程块一致，线程块运行开始，此块的共享内存被分配，当此块结束，则共享内存被释放。因为共享内存是块内线程可见的，所以就有竞争问题的存
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2024-06-24 06:03:31
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文章目录Python 内存管理机制python 内存池（memory pool）垃圾回收机制 Python 内存管理机制python 作为一门高级语言，自带内存管理机制，调用相关变量时，无需实现声明，变量无需指定类型，python 解释器会帮你自动回收，这一切都由python内存管理器承担了复杂的内存管理工作。Python中的内存管理机制——Pymalloc主要实现方式：针对小对象，就是大小小于
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2023-08-02 13:01:25
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目录CUDA中local memory的上限问题前言local memory的上限测试测试环境CUDA CCUDA Fortranlocal memory的上限CUDA中local memory的上限问题前言在CUDA编程的过程中，核函数以及device属性的函数内声明的局部变量会有限存储在线程独有的寄存器上，若寄存器容纳不下，比如申请了 一个较大的数组，则会存储在local memory中，在一
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2024-03-07 13:21:01
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在使用PyTorch与CUDA进行深度学习的时候，内存管理是一个非常关键的主题。特别是在大规模模型训练过程中，如何优化内存使用和配置CUDA的内存分配设置，显得尤为重要。这篇博文将介绍如何处理“内存管理和`PYTORCH_CUDA_ALLOC_CONF`的文档”这个问题，涵盖环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、错误集锦以及生态集成等多个方面。
### 环境配置
首先，我们要保证我们的环境是
# CUDA内存释放的完整指南
随着深度学习和高性能计算的兴起，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了许多开发者的选择。然而，在使用CUDA时，合理的内存管理是非常重要的一环。本文将详细讲解在Python中如何释放CUDA内存，并提供具体步骤和示例代码。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来看看释放CUDA内存的一般流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-28 04:11:17
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学习代码时，遇到了cudaMalloc 和 cudaMallocHosts 同时出现的情景，所以学习一下二者的区别。参考资料1：cudaMallocHost函数详解参考资料2：How to Optimize Data Transfers in CUDA C/C++ 中文翻译：中文翻译 host内存：分为pageable memory 和 pinned memory
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2024-06-14 22:25:17
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其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突，这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题，里面有讲到这些问题，但是没办法，为了要看懂那个bank conflict冲突，我不得不去找资料，说句实话我现在不是完全弄明白，但是应该说有点眉目了，现在我就把网上找的整理一下，放在这边，等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误。Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储
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2024-07-31 23:23:27
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将待测逻辑放到局部作用域中（确保各析构函数可以在设备重置前释放），在作用域后加上设备重置函数 { // your code } cudaDeviceReset() 可以使用 cuda-memcheck --leak-check full <bin> 进行内存检查 如果遇到 all CUDA-capa ...
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2021-08-10 11:12:00
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# 如何释放Python中的cuda内存
## 概述
本文介绍了如何在Python中释放cuda内存。我们将使用PyTorch库和torch.cuda模块来管理GPU资源，并通过示例代码演示具体步骤。如果你是一名刚入行的开发者，对于释放cuda内存还不太熟悉，本文将帮助你理解这个过程。
## 步骤概述
下面的表格总结了释放cuda内存的步骤。
| 步骤 | 代码 | 描述 |
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2023-09-21 11:52:16
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