一、KSM（Kernel SamePage Merging） 1、KSM简介 KSM允许内核在多个进程（包括虚拟机）之间共享完全相同的内存页，KSM让内核扫描检查正在运行中的程序并且比较他们的内存，若发现相同的内存页，就将相同的内存页合并成单一的内存页，标识为“写时复制”。 如果有进程试图去修改被标识为“写时复制”的合并的内存页时，就为该进程复制出一个新的内存页供其使用。2、KSM提高内存的速
如图所示是本人训练yolo（通过梯度累加的方法等效batchsize得到的图）x代表原有batc
原创
2022-01-19 10:05:32
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如图所示是本人训练yolo（通过梯度累加的方法等效batchsize得到的图）x代表原有batch_size 的倍数。（此操作不会是显存需求增加）。y下面的三个是giou 随着倍数的增加giou 在不断的上升，不到1轮的时候那么变化比较明显分别由于分别测试了1轮后不同初始学习率的情况基本一致没有太大波动。说明等效batchsize（原来batchsiz
原创
2021-09-29 11:09:21
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按内存条的接口形式，常见内存条有两种：单列直插内存条（SIMM），和双列直插内存条（DIMM）。SIMM内存条分为30线，72线两种。DIMM内存条与SIMM内存条相比引脚增加到168线。DIMM可单条使用，不同容量可混合使用，SIMM必须成对使用。 按内存的工作方式，内存又有FPA EDO DRAM和SDRAM（同步动态RAM）等形式。 FPA（FAST PAGE MODE）RAM 快速页面模式
显卡a卡和n卡的区别 我们平时所说的A卡指的是采用ATI显卡芯片的显卡，例如9550，5750等等；N卡就是采用NVIDIA显卡芯片的显卡，例如7300GT、GT240等等。ATI和NVIDIA是显卡行业领军、互相竞争的关系，目前，ATI已经被AMD收购。 N卡芯片常见的有LE、GS、GE、GT、GTS、GTX几种 GTX是高端中的高端。 LE就是简化版的意思。 TC是NVID
# Pytorch小数据占用大显存问题探究
在使用PyTorch进行深度学习模型训练的过程中，有时候会遇到一个比较棘手的问题，即**小数据量占用大显存**。这个问题通常在数据集较小的情况下尤为突出，因为PyTorch默认会将整个数据集加载到显存中，导致显存占用过高。本文将介绍这个问题的原因，并给出解决方案。
## 问题分析
PyTorch加载数据集到显存中的原因在于其默认使用`DataLoa
# 解决深度学习图片太大显存不够的方法
## 背景介绍
在进行深度学习模型训练时，经常会遇到图片数据集过大导致显存不足的情况。当图片数据集的大小超过显存的容量时，就会出现无法加载全部数据集的问题，从而影响模型的训练效果。本文将介绍一些解决深度学习图片太大显存不够问题的方法，并提供代码示例。
## 方法一：数据集分批加载
一种解决深度学习图片太大显存不够问题的方法是将数据集分批加载。通过分批
安装预安装核对表检查您的CPU是否支持硬件虚拟化 要运行KVM，您需要一个支持硬件虚拟化的处理器。英特尔和AMD都为其处理器开发了扩展，分别被视为Intel VT-x（代号为Vanderpool）和AMD-V（代号为Pacifica）。要查看您的处理器是否支持其中一个，您可以查看此命令的输出：egrep -c'（vmx | svm）'/ proc / cpuinfo如果为0则表示您的CPU不支持硬
Linux 应用程序首次出现在 Chrome OS 设备上已有一年多了。从那时起，越来越多的 Chromebook 开始获得支持，用户体验也变得越来越好。但是，有一个功能已经被用户大量请求—— GPU 加速支持。到目前为止，Linux 应用程序一直不支持 GPU 加速。 Chrome OS 76 的第一个 Dev 版增加了一个名为「 Crostini GPU 支持」的 flag，最终
Eclipse Console 加大显示的行数：在 Preferences-〉Run/Debug-〉Console里边，去掉对Limit console output的选择，或者
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2023-09-20 10:04:22
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在比赛和工作中，我们经常会遇到数据量太大而导致内存不够的问题。这里可以细分为两种情况：情况1：数据太大，无法加载到内存；情况2：加载数据但训练时内存不够；针对情况1可以考虑使用Spark或者Dask来逐步完成计算。对于情况2，则需要考虑从模型的角度入手。本文将介绍在sklearn中支持迭代训练的模型，然后展示相关的代码案例。喜欢本文记得收藏、点赞。 文章目录模块划分分类案例聚类案例预处理案例降维案
文章目录功能开源用法libvirt配置qemu配置对比预留前预留后预留原理开源实现原理参数解析功能实现预留部分内存内存分配流程用户空间内核空间内存预留流程实现验证mlock内核实现系统调用 功能内存预留，顾名思义，将虚拟机使用的内存在主机上预留出来，不让其它内存使用，同时也禁止主机将内存交换到swap。内存预留的虚拟机，使用的内存与正常虚机有三点不同：内核不会对这段内存执行页回收流程，因此如果虚
kvm内存优化：调高内存回收水位值echo 10 > /proc/sys/vm/swappinessecho 1024000 > /proc/sys/vm/min_free_kbytes在文件/etc/sysctl.conf中加入 vm.dirty_ratio=10原理：linux会设置40%的可用内存用来做系统cache，当flush数据时这40%内存中的数据由于和IO同步问题可能导
基础背景知识物理上来说，不管是GuestOS还是HostOS，其进程最终都是跑在物理内存上的。这是毫无疑问的。
逻辑上来说，GuestOS认为的物理地址，其实是QEMU进程的虚拟地址，那以下的内容说明的是QEMU如何为GuestOS准备GPA，以及如何管理起来的。
QEMU版本：4.0.xQEMU侧这里重点说明的是render_memory_region()函数，调用流程其实很简单，但是这个函数比
在售的 NVIDIA Jetson 内置 16 GB 的 eMMC，并已安装了 ubuntu 18.04 LTS 和 NVIDIA JetPack 4.6，所以剩余的用户可用空间大约 2GB，这对将 NVIDIA Jetson 应用于一些项目的训练和部署是一个不小的阻碍。本教程会基于这样的处境，分别介绍不同型号 NVIDIA Jetson 的扩容过程，帮助开发者将系统
作者：同润，临在团队：阿里云机器学习平台PAI1. 概述GPT模型能较好的处理NLP各个应用领域的任务，比如文本分类，推理，对话，问答，完形填空，阅读理解，摘要，生成等等。百亿/千亿参数量级的GPT大模型作用在这些应用领域虽然效果很好，但是训练成本非常高。以OpenAI推出的1750亿的GPT-3为例，在1024张A100GPU上预估需要34天，一万亿参数的GPT-3在3072张A100显卡上也至
引言Out Of Memory, 一个炼丹师们熟悉得不能再熟悉的异常，其解决方法也很简单，减少输入图像的尺寸或者Batch Size就好了。但是，且不说输入尺寸对模型精度的影响，当BatchSize过小的时候网络甚至无法收敛的。下图来源知乎:深度学习中的batch的大小对学习效果有何影响？作者使用LeNet在MNIST数据集上进行测试，验证不同大小的BatchSize对训练结果的影响。我们可以看到
先给出一个不大准确的但相差不差的背景介绍： 同样性能级别的显卡，NVIDA的24G的要3W，32G的要5W，48G的要7W, 80G的要10W。 国产同同性能的显卡32G的要10W，48G的要15W，80G的要30W。 本人不是搞硬件的，不是很理解这个显存大小对电路设计和制造的成本会有多大的影响，
jvm gpu Oracle在3月21日的一次演讲中透露，未来Java编程语言的发展将强调对包括GPU和容器在内的现代计算平台的支持。除其他事项外，该公司的计划还要求确保Java为GPU和硬件加速提供强大的支持。 ，这对于支持机器学习和人工智能工作负载至关重要。 Oracle的Java SE（标准版）开发团队希望配置Java，以便JVM能够了解哪些工作负载应在GPU上运行，哪些工作负载应在CPU
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2023-09-12 21:32:00
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文章目录Docker的学习笔记0.监视显卡1.从官网镜像获取镜像文件2.对容器内的文件并编辑保存2.1 VIM方法2.2 拷贝并更新回容器-本地更新2.3 官方教程-上传到仓库3 Docker文件操作3.1 文件组成3.2 构建镜像3.3 转换成容器4 Nvidia-Docker文件操作4.1 为什么要用Nvidia-Docker4.2 安装必要的组件4.3 下次还想用这个容器怎么办 Docke
