1. CUDA的内存模型每个线程有自己的私有本地内存(local memory) , 每个线快有包含共享内存, 可以被线程块中所有线程共享,其声明周期与线程块一致。此外,所有的线程都可以访问全局内存(global memory) 还可以访问一些只读内存块: 常量内存(Constant Memory)和纹理内存(Texture Memory).2. GPU的核心组件 – SM(Streaming M
如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题1 重新开一个shell,然后输入: ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python程序就会显示出来(很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到);2 然后再一个个用kill命令清理两台Linux系统之间传输文件的几种方法连接服务器shell窗口关闭导致程序中断,让程序在linux
写作本文的起因,是我作为一个新手,在看单机多GPU的tensorflow代码时,看到了一段很费解的代码,完整代码戳这里。因为不懂VariableScope和NameScope的作用和区别,看着这段好多个with的代码觉得非常乱。所以这里记录下自己的分析过程(笔记来的,散了吧):...... from tensorflow.contrib import layers from tensorflow.
实现深度学习专用GPU共享GPU 作为一名经验丰富的开发者,我愿意分享一下如何实现深度学习专用GPU共享GPU的方法。首先,我将为你展示整个实现过程的步骤,并提供每一步所需的代码和注释。 步骤一:检查计算机的GPU和驱动版本 在开始之前,我们需要确保计算机上有支持深度学习的GPU,并安装了相应的驱动程序。我们可以通过以下代码来检查GPU和驱动版本: ```python import te
原创 9月前
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一、前言       本文介绍CUDA编程的共享内存和同步。共享内存中的变量(核函数中用__shared__声明),在GPU上启动的每个线程块,编译器都创建该变量的副本,若启动N个线程块,则有N个该变量副本,为每个线程块私有;同步则是使线程块中所有的线程能够在执行完某些语句后,才执行后续语句。二、线程块、线程索引以下为线程块与线程的层次结构图  &
  GPGPU可以被称为通用图形处理器。其中第一个“GP”通用目的(GeneralPurpose)而第二个“GP”则表示图形处理(GraphicProcess),这两个“GP”搭配起来就是“通用图形处理”。而再加上“U”(Unit)就成为了完整的通用处理器。   目前拥有双向发展的AMD更需要让GPU有个完美的发展前景,在GPU中基于了一套完整的DiretX、OpenGL开放标准,并且在发布了开源
9. CUDA shared memory使用------GPU的革命序言:明年就毕业了,下半年就要为以后的生活做打算。这半年,或许就是一个抉择的时候,又是到了一个要做选择的时候。或许是自己的危机意识比较强,一直都觉得自己做得不够好,还需要积累和学习。或许是知足常乐吧,从小山沟,能到香港,一步一步,自己都比较满足,只是心中一直抱着一个理想,坚持做一件事情,坚持想做点事情,踏踏实实,曾经失败过,曾经
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By 超神经内容一览:近期,新冠肺炎席卷全球,多个的疫情开始呈现危急的状态。在这种局势之下,我们又该如何有效地参与到对抗疫情中来?英伟达在近日发出了一个倡议,鼓励全球的计算机用户,可通过贡献 GPU 算力,加入到一个计算蛋白质结构的项目中,帮助推动治疗药物的研究和开发。关键词:英伟达  Folding@home  分布式计算只要你的电脑有 G
GPU一些概念总结记录一些自己理解的GPU相关知识,口语化多一些,有助于理解。引子电脑中一般会说集成显卡还是独立显卡,实质是GPU的区别。集成显卡是使用INTEL的GPU,而独立显卡是使用额外的GPU。都知道GPU是处理图像的,生活中需要好一点的GPU是一般在打3D游戏时,使用PS做图时。你加上带有高级GPU的独立显卡后,怎么就可以使用上了呢?一般在Windowns下接上独立显卡后是需要装驱动,那
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三种内存AGP内存(非本地显存),显存(本地内存),系统内存,其中我们都知道系统内存就是咱那内存条,那这AGP内存是个啥玩意啊?其实是因为在以前显卡内存都很小,那时还是在显存是16M,32M为主流的时候,如果你运行一个需要很多纹理的3D程序,那么显存一会就不够用了,那该咋办呢?只好问系统内存借点用用了!这就是AGP内存的由来,在我们电脑BIOS中有个设置AGP Aperture的选项,这
本文大多数内容来源于-张舒GPU内存GPU的内存结构和CPU类似,但也存在一些区别,GPU的内存中可读写的有:寄存器(registers)、Local memory、共享内存(shared memory)和全局内存(global memory),只读的有:常量内存(constant memory)和纹理内存(texture memory)。 每个线程都有独立的寄存器和Local memory,同一
1.背景记录一个在工作中偶然发现的情况。接触过深度学习的朋友的都知道,在使用GPU(显卡)训练模型时,影响模型训练的关键因素有两个:算力和显存。其中,算力影响模型训练的速度,显存决定了每个batch喂给GPU训练的数据量的上限。因为工作内容的原因,经常需要将高分辨率的图像数据作为数据集,对模型进行训练。为了提高模型对高分辨率图像特征的学习能力,每个batch只喂一张图给GPU。经常在跑模型的时候都
Caffe - 显存优化1. Caffe - memory multiloading 功能Caffe 的一个优化版本 - caffe-yjxiong. 测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多.显存优化的 Caffe 主要实现的功能: memory multiloading在深度网络训练和测试时,可以显著地节省内存. 训练
1. 前言主要理解pinned memory、global memory、shared memory即可2. 主机内存主机内存很多名字: CPU内存,pinned内存,host memory,这些都是储存在内存条上的Pageable Memory(可分页内存) + Page lock Memory(页锁定内存) 共同组成内存你可以理解为Page lock memory是vip房间,锁定给你一个人用
GPU与cudaGPU1. GPU的历史1.1 NVidia GPU架构发展史2. GPU的结构2.1 功能单元2.2 几种架构特性简介2.3 具体的几种微观架构3. GPU执行模型3.1 SIMT3.2 线程级别的映射3.3 编译cuda1. CUDA简介1.1 GPU和CPU1.2 可伸缩Scaleable的编程模式2. CUDA编程模型2.1 CUDA编程模型中的概念2.1.1 Kerne
共享单车、共享充电宝、共享雨伞,世间的共享有千万种,而我独爱共享内存。早期的共享内存,着重于强调把同一片内存,map到多个进程的虚拟地址空间(在相应进程找到一个VMA区域),以便于CPU可以在各个进程访问到这片内存。 现阶段广泛应用于多媒体、Graphics领域的共享内存方式,某种意义上不再强调映射到进程虚拟地址空间的概念(那无非是为了让CPU访问),而更强调以某种“句柄”的形式,让大家
一、概念   共享内存:允许在系统内两个或多个进程共享同一块内存空间,并且数据不用在客户进程和服务器进程间复制,因此共享内存                   是通信速度最快的一种IPC。 实现机制:一个进程在系统中申请开辟一块共享内存空间,然后使用这个共享内存空间
0 序言memory是cuda中很重要的知识点,通常和高性能有关系,你利用的好memory的一些特性就能实现很多高性能的场景。主要对pinned memory、global memory、shared memory进行介绍,其他不常用。pinned memory通常指host memory主机内存,global memory 和shared memory属于GPU的内存。下表是Device内存的类
内存利用率有多个命令提供有关系统内存利用率的相关信息。最流行的是free 和pmap。free命令free 命令显示可用的物理内存量,其中包括总物理内存量、已用物理内存量、可用物理内存量。它也为交换空间显示同样的统计信息,还显示内核使用的内存缓存大小和缓冲区的大小。图7-5 显示了在中等负荷的操作系统上运行free 命令的一个例子。 图7-5:free命令图7-5 是来自于Ubuntu
6月22日,浪潮在ISC20大会期间发布支持最新NVIDIA Ampere架构A100 PCIe Gen4的AI服务器NF5468M6和NF5468A5,为AI用户提供兼具超强性能与灵活性的极致AI计算平台。浪潮AI服务器NF5468M6得益于敏捷而强大的产品设计开发能力,浪潮在业界最早实现了对NVIDIA Ampere架构GPU的快速跟进,并构建起完善且富有竞争力的新一代AI计算平台,能够通过N
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