GPU debugging tools 是正在实验中的功能，目的是为了帮助检查GPU的状态和了解是什么导致了特定的渲染结果安装 GPU debugging tools默认studio没有安装GPU debugging tools，用之前你需要添加一下，你可以在SDK manager里边 SDK Tools选项下找到它添加追踪库到你的应用为了使用这个探查器需要首先在应用中加载追踪库，对于你的代码是C
转载
2024-06-05 13:04:33
46阅读
在其他同学的文章中已经介绍过了，阿里新的自动语音识别系统的第一个落地点，被选定在客服电话语音识别上。这个落地项目非常难，首先就在于我们面对的语音数据非常多样化：比如各种随意的对话、不完整的句子、各种话题以及各种传输差异和环境噪声。面对如此复杂的语音数据，我们后端的语音识别声学模型就一定要尽可能的覆盖各种可能的场景，包括各种对话、各种声道、各种噪音甚至各种口音，而要覆盖这些场景，就要求我们用海量的数
转载
2024-08-28 22:04:05
82阅读
前言：NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分，遮挡剔除，以及潜在的并行计算能力，但是编程性实在缺少基于CPU的自由度，所以在相当的一段时间内还无法充分发挥性能。本文讨论了下基于GPU、CPU这种混合体系下的渲染器架构，相当思路也是Gelato所采用的。声明：本文所采用的插图数据如果没有注明原
文章目录1. 数据并行性2. 从零开始实现多GPU训练2.1 修改LenNet网络2.2 数据同步2.3 数据分发2.4 数据训练3. 简介实现多GPU并行运算4. 总结 参考李沐老师动手学深度学习V2（强烈推荐看看书）： [1] https://zh-v2.d2l.ai/chapter_computational-performance/multiple-gpus.html[2] https:
转载
2024-03-01 10:36:25
467阅读
Pytorch官网已经建议使用DistributedDataParallel来代替DataParallel, 因为DistributedDataParallel比DataParallel运行的更快, 然后显存分配的更加均衡. 而且DistributedDataParallel功能更加强悍 DDP通过Ring-Redu
转载
2023-12-20 09:24:17
465阅读
在离开之际，将自己的电脑系统重新升级了下，在此做如下记录，以便后续查证。1、双系统安装 这里只是简单说下，win10+Ubuntu，这次采用的Ubuntu分区是“boot”+“swap”+“/”的形式，具体可以去参考另一篇博客。2、显卡驱动安装 在ubuntn系统
# PyTorch多卡GPU加速
在深度学习任务中，通常需要处理大规模数据集和复杂模型，这就需要利用多个GPU来加速训练过程。PyTorch提供了简单而强大的接口来实现多卡GPU加速，本文将介绍如何在PyTorch中利用多卡GPU进行训练，并提供相应的代码示例。
## 如何使用多卡GPU
PyTorch中使用多卡GPU加速训练非常简单，主要分为以下几个步骤：
1. 导入必要的库
2. 定义
原创
2024-06-20 03:36:35
82阅读
# PyTorch多GPU卡
在深度学习任务中，通常需要处理大规模数据集和复杂模型，这时候使用多个GPU卡可以显著加快训练速度。PyTorch提供了简单易用的接口来实现在多GPU卡上并行运算，本文将介绍如何在PyTorch中使用多GPU卡进行加速计算。
## 多GPU卡并行计算
PyTorch中使用多GPU卡进行并行计算的关键是使用`torch.nn.DataParallel`模块。这个模块
原创
2024-05-29 04:44:16
76阅读
关于Anaconda3安装的tensorflow-gpu使用时出现报错Could not find 'cudart64_100.dll’解决方法tensorflow-gpu简便安装方法首先记录一下如何在Anaconda3安装tensorflow-gpu(不需要自己手动装CUDA，CUDNN)，网上很多文章需要自己下载安装CUDA和 CDNN，还需要和tensorflow-gpu的版本对应上，比较麻
作者 阿里巴巴-计算平台-机器学习团队 同Caffe的关系 完全兼容Caffe。Pluto基于开源库Caffe扩展而来，是Caffe的超集，完全兼容Caffe的配置和数据，使用过Caffe的同学几分钟就能用Pluto跑起多机多卡版程序。Pluto的单机核心代码同开源社区版本保持同步，所以开源社区提供的一些新特性我们能够迅速merge到Pluto里面 新特性 我们来源于Caffe，但
笔者测试环境VS2019。基本介绍原书作者引入Julia Sets意在使用GPU加速图形的绘制。Julia Set 是指满足下式迭代收敛的复数集合\[Z_{n+1}=Z_{n}^2+C
\]环境配置跑这个例子的主要困难应该在于配置环境。这个程序依赖于openGL中的glut库。由于VS2019的整个软件架构发生了很大变化，一些链接库和头文件的位置都发生了改变，因此一些文章中的配置方法失效了。首先我
转载
2024-06-14 20:57:41
134阅读
使用udev规则来创建设备挂载点新的映射0x00 为何要设置USB设备别名0x01 什么是udev?0x02 编写udev规则0x03 使udev规则生效0x04 当PID/VID相同时如何编写udev规则set the udev rule , make the device_port be fixed by rplidarset the udev rule , make the devic
转载
2024-09-28 22:57:31
30阅读
最近算力不够，一些加Transfomer的3D图像分割，现有的显卡显存都带不动，或者是一个实验要跑一周以上时间。所以近期又专门花时间调研了下GPU选型。现有两张3090显卡，因为是公版，卡外形比较大，dell的服务器只能塞下两张卡。原先设想是做8卡的3090，但咨询了Dell的供应商，说是现在都不太做8卡了，一般只做到4卡，个别型号可以做到6卡。但3090显存只有24G，要体验大batch条件下的
转载
2024-05-07 19:38:44
433阅读
目录前言DP模式的命令行命令使用以及环境变量分析原dist_train.sh文件的分析：相关环境变量分析：config配置文件预配置：Windows DP 启动命令：Linux DP 启动命令：（使用sh文件）(2条消息) PyTorch多卡/多GPU/分布式DPP的基本概念(node&rank&local_rank&nnodes&node_rank&n
转载
2024-03-07 21:01:49
373阅读
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
转载
2024-04-22 23:00:59
99阅读
pytorch-多GPU训练（单机多卡、多机多卡）pytorch 单机多卡训练首先是数据集的分布处理需要用到的包：torch.utils.data.distributed.DistributedSamplertorch.utils.data.DataLoadertorch.utils.data.DatasetDistributedSampler这个包我们用来确保dataloader只会load到整个数据集的一个特定子集，为每一个子进程划分出一部分数据集，以避免不同进程之间数据重复。而我们构造
原创
2021-09-13 21:22:29
5272阅读
让TensorFlow们飞一会儿前一篇文章说过了TensorFlow单机多卡情况下的分布式部署，毕竟，一台机器势单力薄，想叫兄弟们一起来算神经网络怎么办？我们这次来介绍一下多机多卡的分布式部署。其实多机多卡分布式部署在我看来相较于单机多卡分布式更容易一些，因为一台机器下需要考虑我需要把给每个device分配哪些操作，这个过程很繁琐。多台机器虽然看起来更繁琐，然而我们可以把每一台机器看作是一个单卡的
转载
2024-03-26 15:48:51
168阅读
近来做模型移植，接触到移动端推理框架，做一个总结：1. Android NNAPI：一个基于安卓系统的可在移动设备上运行与机器学习相关的计算密集型操作的C语言API，NNAPI降为更高层次的构建和训练神经网络的机器学习框架（Tensorflow Lite，Caffe2等等）提供底层支持。这些API将会集成到所有的Android 8.1（以及更高版本）设备上。NNAPI高几层的系统架构如下图所示：2
转载
2024-03-21 22:05:54
409阅读
最近，Linux服务器上总是经常会出现几个CPU利用率达到100%并且一直高居不下，如下图所示，再Linux上，输入 top 命令，然后再按一下 1，就会显示你服务器逻辑CPU的数量以及现在服务器CPU各个参数，这些参数的详细信息我这里就不再多讲了，从下面的图中可以看出，有四个CPU的使用率达到了100%，很明显的，程序有问题 明显的，从 top 命令很轻易的可以看出，占据C
转载
2024-07-09 17:22:04
86阅读
# PyTorch 单机多卡 GPU 教程
在深度学习的训练过程中，GPU的并行计算能力大大加快了模型的训练速度，尤其是在处理大规模数据集或复杂模型时。这里，我们将介绍如何在单机上使用多个 GPU 进行 PyTorch 训练。本文将提供一个操作流程以及相应的代码示例，帮助你迅速上手。
## 流程概述
下面是实现 PyTorch 单机多卡 GPU 的步骤流程：
| 步骤 | 描述
