作者：守望先生ID：shouwangxiansheng在分享这些性能优化技巧之前，需要说明以下几点不要过早优化性能现代编译器的优化能力很强大80%的性能问题集中于20%的代码中但是由于编译器的优化非常小心，它必须确保优化前后执行的效果是保持一致的，因此有些时候它会变得保守，并不能帮你优化太多。本文所需要的是在平常不需要花费太多力气，养成习惯，并且对程序性能有好处的小技巧。示例程序为了说明本文所提到
C++程序加速方法1. 将反复使用的数据存放在全局变量里面2. 使用多线程3. 用a++和++a，a–,--a4. 减少除法运算5. 尽量减少值传递，多用引用来传递参数。6. 循环引发的讨论1（循环内定义，还是循环外定义对象）7. 循环引发的讨论2（避免过大的循环）8. 局部变量VS静态变量9. 避免使用多重继承10. 将小粒度函数声明为内联函数（inline）11. 多用直接初始化12. 尽量
0 前言2018年7月到9月，我做一个项目，Python编程实现。Python程序写出来了，但是很慢。Python的for loop真是龟速呀。这个程序的瓶颈部分，就是一个双层for loop，内层for loop里是矩阵乘法。于是乎想到了numba来给瓶颈部分做优化。简单的@numba.jit可以加速几十倍，但是很奇怪无法和joblib配合使用。最终解决方案是使用@numba.cuda.jit，
转载
2024-05-23 13:33:06
15阅读
【现象描述】GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter【原因分析】出现该现象，在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存，因此CUDA上报非法内存访问，错误码为700，可能原因如下：1.算子计算过程中使用的size比申请的显存大了，导致访问越界。2.由于GPU的算子执行是host下发到devic
转载
2024-02-19 20:36:17
303阅读
背景 在深度学习大热的年代，并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种，GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述，以供参考。GPU：显存+计算单元 GPU从大的方面来讲，就是由显存和计算单元组成：显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是
转载
2024-05-23 22:29:07
172阅读
目录 0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1）在.py文件中设置成自动增加申请的显存（首选）2）减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3）换个显存更大的GPU4）重置输入图片尺寸，即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5）如果网络中用到了RNN，可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。3.参考0.环境配置#环境
p
转载
2024-01-07 19:29:25
527阅读
1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU2）估计模型显存3）显存不足时的Trick4）提高GPU内存利用率2 数据处理及算法角度提高利用率1 常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU 监控GPU最常用的当然是nvidia-smi，但有一个工具能够更好的展示信息：gpustatnvidia-smi
watch --color
转载
2023-10-30 13:55:57
54阅读
深度学习中 GPU 和显存分析深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
转载
2024-08-21 11:29:21
92阅读
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
转载
2024-07-30 15:46:31
96阅读
# Android GPU显存实现教程
## 1. 简介
在Android开发中，GPU显存是指用于存储和处理图形数据的高速显存。通过合理地使用GPU显存，可以提高应用程序的图形渲染性能。本教程将教你如何在Android应用中实现GPU显存的使用。
## 2. 流程
下面是实现Android GPU显存的一般流程：
```mermaid
gantt
title Android GPU显存
原创
2023-10-12 09:45:12
258阅读
早期内存通过存储器总线和北桥相连，北桥通过前端总线与CPU通信。从Intel Nehalem起，北桥被集成到CPU内部，内存直接通过存储器总线和CPU相连。 所以，在AMD采用Socket FM1，Intel采用LGA 1156插槽之后的处理器都集成了北桥，独立的北桥已经消失，主板上仅余下南桥。计算机体系的主要矛盾在于CPU太快了，而磁盘太慢了。所以它俩是不能够直接
很多新手在购买组装机时都会有一些疑惑，应该购买多大显存的显卡，主板要大板还是小板，CPU核心越多是不是越好，这些问题相信很多朋友都会有，那么新手在装机时要注意什么问题？看完下边的解析，希望对你们有所帮助。1：显卡（可以根据显卡天梯图来选择合适自己的型号）其实购买显卡的时候主要不是看显存，主要看显卡的型号，显卡的显存并不是越大越好，很多新手用户在选购显卡时都会觉得显卡显存越
转载
2024-10-19 10:46:16
23阅读
本篇适合第一次安装tensorflow-gpu的人，折腾了好久，一开始装了CUDA 10.1，发现tensorflow 1.13版本调用不起来GPU，后来看了官方的说明，CUDA10.1好像要2.0以上的tensorflow，所以放弃了CUDA10.1,装起了CUDA 9.0，以下为安装步骤一、安装nvidia驱动首先在终端 输入nvidia-smi如果有以下显示，说明驱动
Unity手游的DrawCall是影响手机CPU的重大参数。硬件相关的一些概念：1、显示芯片（GPU）：具有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。2、显存：存储显卡芯片处理过或即将提取的渲染数据。显存是计算机用来存储要处理的图形信息的部件。3、显卡：显示芯片+显存+相关电路。渲染相关的一些概念：1、纹理：即纹路，每个物体表面上不同的样子。譬如说木头的木纹状。泛指物体表面，比如一个浮雕
转载
2024-05-01 19:56:15
57阅读
首先说明，作者：asdf_12346 千万注意不要只看显存大小了，显存大小只是影响显卡性能的一个很次要的因素而已。不了解的人很容易被商家忽悠了。 显卡，是包括显示核心GPU、显存、外围电路、输出接口的一个整体，有点像一个更小的电脑系统，只不过显卡是专门用于做图形运算或通用加速的。 显卡上的GPU就相当于电脑中的CPU。显卡上的显存就相当于电脑中的内存。 显卡的外围电路以及整个PCB板就相当于电脑中
转载
2024-02-23 12:49:40
211阅读
使用下面的Python代码可以快速释放GPU显存import ospid = list(set(os.p
原创
2022-08-18 07:42:56
3522阅读
(UPDATE IN 2018.3.8) 1.更新pitch索引操作的描述概述什么是CUDA？ CUDA（Compute Unified Device Architecture）是 NVIDIA公司开发的一种计算架构，可以利用NVIDIA系列显卡对一些复杂的计算进行并行加速。为什么要用CUDA加速？ 在科学计算领域所要用到的计算往往不是我们熟知的普通矩阵，而是千
我们在使用tensorflow 的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？ 首先执行下面的命令： 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示: 可以看到我们的nvidia0上还有一个
转载
2019-02-22 11:25:00
2488阅读
点赞
2评论
集成显卡和独立显卡的区别？（来源：百度经验） 独立显卡简称独显，是指成独立的板卡存在，是要插在主板的相应接口上的显卡。独立显卡不用去占用体系内存，具有独自的显存，并且技术上领先于集成显卡，可以供给更好的显现作用和运转能力。而独立显卡也分为两种：内置独立显卡和外置显卡。集成显卡是指芯片组集成了显现芯片，运用这种芯片组的主板就可以不需求独立显卡完成普通的显现功用，以满足普通的家庭娱乐和商业运用
转载
2024-09-17 16:08:44
83阅读
1、计算量MACC与FLOPMACC：表示一次乘法累加。FLOP：表示计算量，比如一次乘法或加法运算。FLOPs为FLOP单位，因此1 MACC=2 FLOPs我们通常统计计算量使用FLOPs（浮点运算数），但是这里我们使用MACCs或乘法累加数。理论计算量用FLOPs表示，关系到算法速度，大模型的单位通常为G，小模型通道为M。注意两点：理论计算量通常只考虑只考虑CONV和FC等参数层的计算量，忽
转载
2024-06-11 12:21:52
371阅读
