在win7环境下debug的使用背景：豪华绚丽的Windows让人们把DOS抛到遥远的记忆角落。然而，真正有价值的东西不会轻易退出历史的舞台，Debug就是这样的经典作品之一。从古老的DOS到现今的Windows XP，Debug一直紧紧跟随着微软的操作系统，静静躺在系统文件夹里。也许你平时对它不闻不问，但要想成为人人羡慕的系统高手，我们就得唤醒这个沉睡已久的命令行工具了，通过阅读本文对它的研究，
# 显存增长监测：使用Python实现显存使用情况的监测与优化
在机器学习和深度学习的领域，显存（GPU Memory）是一个非常宝贵的资源。当我们训练模型或进行复杂计算时，显存的优化与管理显得尤为重要。监测显存的增长能够帮助我们及时发现问题，优化模型，避免因显存不足而导致的训练中断。本文将介绍如何使用Python来监测显存的使用情况，并给出一些代码示例。
## 为什么需要监测显存
显存的增
文章目录一、安装 influxdbⅠ、docker 安装二、常用操作Ⅰ、influxdb 1.x版本添加用户认证Ⅱ、influxdb 2.x 使用命令行Ⅲ、CLI 配置tokenⅤ、CLI 查询测试三、grafana 安装使用Ⅱ、docker 安装 grafana四、grafana 连接 influxⅠ、influx 1.x1、添加数据源2、添加数据3、grafana 测试连接Ⅱ、influx
1. 小声哔哔 在日常运维过程中，我们有时需要关注的是单个进程的系统指标，这时候top的确可以派上用场，但是top命令却又显得有些过于繁杂。之前讲过的sar命令可以关注整个系统的系统指标，那么有没有一个工具可以单独监控某个进程的系统指标呢，pidstat就可以承载这个工作。下面我们就学习下pidstat的使用方法。 在机器上执行pidstat -
一、实现功能简介：本文摘自Kaggle的一篇房价预测题目，找了一篇比较全的，当作自己的Tensorflow入门。数据和题目可以在文章开头的地址找的。主要是给定了一个区域的房子价格以及房子特征，要预测一下房价。 二、挑选数据 1 # 为了使得代码在 python2 或者3下都运行，加的 __future__包。如果是python3，下面的包可以不加。
2 from __fu
1 背景技术随着lanswitch的发展，用户通过以太网交换机接入网络越来越多。在企业网中，用户通过二层以太网交换机接入网络，他们不仅有上internet的需求，同时内部二层互通的需求也相当迫切。当用户需要二层互通时，报文的转发直接通过mac寻址，mac地址学习的正确与否决定着用户之间是否能够正确的互通。 1.1 现有技术的技术方案在二层交换中，通过mac地址寻址来进行报文转
k8s部署promentheus 使用 grafana监控springboot大纲基础准备部署springboot pod （k8s集群内）配置springboot pod DSN 域名安装promentheus （k8s集群内）安装grafana （k8s集群外）基础准备1 k8s集群 1.172 promentheus-2.34.03 grafana已经安装整体架构图如下,在k8s集群内部部署
一、逻辑架构二、使用show profile查询剖析工具，可以指定具体的typetype:all 显示所有的性能信息 show profile all for q
性能测试时，我们的关注点有两部分1 服务本身：并发响应时间 QPS2 服务器的资源使用情况：cpu memory I/O disk等JMeter的plugins插件可以实现对"二"的监控，具体操作步骤如下(主要记录我的实践过程)：说明：我的jmeter版本是2.13一下载插件1 访问网址http://jmeter-plugins.org/downloads/all/，下载三个文件。其中JMete
前言训练模型时，一般我们会把模型model，数据data和标签label放到GPU显存中进行加速。但有的时候GPU Memory会增加，有的时候会保持不变，以及我们要怎么清理掉一些用完的变量呢？下面让我们一起来探究下原理吧！一、pytorch训练模型只要你把任何东西（无论是多小的tensor）放到GPU显存中，那么你至少会栈1000MiB左右的显存（根据cuda版本，会略有不同）。这部分显存是cu
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2023-08-10 11:28:24
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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
GPU分析办法：java先定位问题缘由、后寻找解决办法、最后验证多种办法的解决效果。卡顿问题快速定位的方法：linux1. 打开开发者模式中GPU呈现模式分析，查看是那种颜色条高： android2. 若是是蓝色偏高，说明是单位消息里CPU太耗时，得把方法的执行都打出来看看哪一个耗时。canvas3. 若是红色偏高，说明GPU忙不过来。优化过渡绘制，使用离屏
stream测试：测试memory的带宽 ：Copy，Scale，Add，Triad。 STREAM 是业界广为流行的综合性内存带宽实际性能 测量 工具之一。STREAM支持Copy 、Scale 、 Add、 Triad四种操作。void tuned_STREAM_Copy()
{
int j;
for (j=0; j<N; j++)
c[j
显存 1、显存的种类： 显存的种类有EDORAM、MDRAM、SDRAM、SGRAM、VRAM、WRAM、DDR等许多种。EDO显存曾用在Voodoo、Voodoo 2等显卡上，但目前已消声匿迹。SGRAM显存支持块写和掩码，可以看作是SDRAM的加强版，曾流行一时，但由于价格较SDRAM稍高，现在也已甚少采用。目前显卡上被广泛使用的显存就是SDRAM和DDR SDRAM了
PyTorch之具体显存占用分析前言PyTorch 使用中，由于显卡显存是固定的，并且短期内难以进一步提升，所以掌握显存具体占用的细节有助于我们写出更加高效的代码，甚至跑出更好的结果。所以本文结合 Connolly 的文章 《PyTorch 显存机制分析》 按照自己的需求进行了修改，同时梳理了 checkpoint 机制使用过程中的显存变换情况。分析直接看代码。注释中表明了特定的显存占用和参数数量
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2023-07-12 14:09:53
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【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
作者：游凯超 在大语言模型时代，不仅语言模型变得越来越大，而且几乎所有的模型都想变得越来越大，试图在模型变大之后观察到一些涌现出来的能力。模型变大之后，最突出的问题就是显存不够用了。本文对深度学习训练过程中的显存占用问题进行一些具体分析，加深我对训练过程的理解，能够进行一些简单的显存优化操作。如果读者们有更多的相关资料、优化技巧，欢迎在评论区补充。显存占用概述深度学习训练过程中的显存占用，大致可以
前言之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。在这篇文章中，我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况，分析出我们如何正确释放多余的显存。在深度探究前先了解下我们的输出信息，通过Pytorch-Mem
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2023-09-15 22:23:39
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一：安卓端辉光不显示问题问题描述：项目中使用unity的PostProcessing package实现辉光的功能，在pc上辉光效果一切正常，但是打出apk在真机测试时，辉光基本没效果。解决思路：PostProcessing Bloom效果需要有HDR支持才能正确显示。项目切到安卓平台时，Unity的Graphics使用的是默认设置，是不支持HDR的： 此时需要手动勾选HDR，并将HDR模式设置成
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2023-10-19 06:43:04
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本文仅作学术交流，如有侵权，请联系删除 提问Pytorch有什么节省内存(显存)的小技巧？在用pytorch实现一个tensorflow project的时候遇到了GPU显存超出 (out of memory) 的问题，不知道有什么优化方法。 高质量回答 Lyken 愿以有涯随无涯
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2023-10-13 15:48:00
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