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
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2024-04-28 10:50:58
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一、共享内存的结构1)什么是共享内存？共享内存是GPU的一种稀缺资源，它位于芯片上，所以共享内存空间要比本地和全局内存空间快得多。对于warp里的所有线程，只要线程之间没有任何存储体冲突(bank conflict)，访问共享内存就与访问寄存器一样快。2)什么是存储体（bank）？共享内存被划分为同样大小的、可以同时访问的内存块，名为存储体。在计算能力为1.x的设备上，存储体数为16，在2.0及以
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2023-10-17 23:49:50
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title: 【CUDA 基础】5.2 共享内存的数据布局 categories: - CUDA - Freshman tags: - 行主序 - 列主序 toc: true date: 2018-06-02 21:01:03Abstract: 本文主要研究几个关于共享内存的例子，以此来了解共享内存的性质，为我们的核函数加速Keywords: 行主序，列主序，填充与无填充，从线程索引体映射数据元素
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2024-08-06 13:06:17
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文章目录系列文章目录前言一、存储器和内存二、矩阵点积矩阵乘法总结 前言像之前的文章，也只能说讲了一下简单应用，其实离实际应用还有很大距离，这篇再细讲讲存储器和应用示例一、存储器和内存 图中所示为GPU中的存储结构，L1 、 L2为缓存区域，全局内存访问很慢，但所有位置都可以访问。共享内存访问比全局内存快100倍左右，但是是块内可访问，不同块之间的共享内存不同。 本地内存访问也很快，但是只有64kb
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2024-06-19 09:49:14
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# 深度学习: 如何使用共享GPU
在深度学习的领域，GPU（图形处理单元）因为其强大的并行计算能力而被广泛使用。然而，许多研究人员和开发者在资源有限的情况下，常常需要共享GPU资源。本文将介绍如何在共享GPU的环境下进行深度学习模型的训练，并通过具体的代码示例来帮助理解。
### 一、问题背景
在许多科研或开发环境中，通常只有少数几块GPU可供多名用户使用。如果GPU的资源没有合理利用，将
在自动驾驶车辆的软件架构中，需要先通过感知环节对周围环境进行理解，完成障碍物检测和可行域分割等任务，就可以预测障碍物接下来的运动方向，再规划出一条可以避开所有障碍物的运动轨迹，下发运动命令控制车体完成前进。可以说，感知系统是自动驾驶的重要基础和先决条件。 !tar xvzf data/data165771/kitti300frame.tar.gz安装P
# PyTorch如何使用共享GPU内存
在使用PyTorch进行深度学习训练时，我们通常会使用GPU加速来提升训练速度。然而，当我们只有一个GPU卡时，如何合理地使用共享的GPU内存成为一个重要的问题。本文将介绍如何使用PyTorch来实现共享GPU内存的方案，并通过一个具体的问题来进行说明。
## 问题描述
假设我们有一个深度学习模型，需要训练多个实例。每个实例都需要占用一定的GPU内存
原创
2023-12-15 05:28:42
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虚拟内存的设置，不能不涉及到页面文件。
所谓页面文件，它的功能是将一部分硬盘空间设置为虚拟内存，从而扩大了可用“内存”空间，以此来满足程序的运行要求。Win9x通常是利用安装目录中的Win386.swp这个交换文件来实现虚拟内存的创建，WinNT则是利用Pagefile.sys来实现这一功能的。既然它们都是功能一样的文件，为了方便和节约空间让其共享是可行的。 相关的Window
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2024-07-07 18:46:30
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坑壁的学校都不让我们愉快的上网，即使在实验室还要自己掏腰包买流量，目前大多数的方法，都是走ipv6绕过计费，常用马上6，六块播一类的。这些软件不是很稳定，快的时候速度有几兆每秒，慢的时候都连接不上。 而平安wifi类的一些app可以提供每天上cmcc，china-net，and-business等无线，平安wifi是一个月给N个小时，经常半小时断一次，在天津网速2M。华为手机自带的有一个天际通，
相信很多人知道 shared_buffers 这个参数，它设置共享缓存的大小，本篇简单讲一下它是怎样分配的。1、参数设置（src/backend/utils/misc/guc.c）/*
* We sometimes multiply the number of shared buffers by two without
* checking for overflow, so we must
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2024-03-06 10:50:46
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一.什么是Google ColabColaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。利用Colaboratory ，可以方便的使用Keras,TensorFlow,PyTorc
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2023-12-20 21:44:48
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1、查看服务器GPU内存使用情况命令行：watch -n 1 nvidia-smi 图片显示的情况，页面每隔1秒会刷新页面。2、Tensorflow使用多个GPU时的分配方法方法一：在命令行中输入CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py方法二：在代码中加入import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "
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2023-09-18 15:41:21
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# 深度学习训练如何使用共享GPU
随着深度学习的迅速发展，大规模的模型训练变得越来越普遍。由于深度学习训练需要大量的计算资源，GPU就成为了训练的首选。对于个人或者小型团队而言，购买和维护自己的GPU硬件是一项巨大的开支。因此，使用共享GPU资源对许多人来说是一个可行的选择。本文将讨论如何在深度学习训练中有效地使用共享GPU。
## 一、共享GPU的优势
1. **资源最大化**：多个用户
在当前的深度学习领域，LLaMA（Large Language Model Meta AI）模型因其强大的性能和应用广泛性而备受关注。在实际使用中，尤其是在资源有限的环境下，如何高效地使用共享GPU内存成为了一个重要议题。在这篇博文中，我将详细探讨LLaMA模型如何使用共享GPU内存的问题，包括背景、错误现象、根因分析、解决方案、验证测试与预防优化。
## 问题背景
在我的工作中，经常需要训练
# 深度学习如何使用GPU共享内存
随着深度学习的快速发展，越来越多的研究和实际应用开始依赖于高性能计算。GPU（图形处理单元）因其强大的并行处理能力，成为深度学习训练的优选硬件。然而，在某些情况下，由于数据传输和处理效率的问题，直接使用GPU并不总能达到预期的性能。这时候，利用GPU的共享内存（Shared Memory）进行优化便成为解决实际问题的一种有效方案。
## 什么是GPU共享内存
要点：采用向Game类中添加Service来关联数据添加Service 可以为任意的对象，一般情况下 添加的对象的继承于GameComponent，这样在命名空间允许的情况下可以在另一个GameComponent中使用服务请求时直接调用。如果GameComponent所在的命名空间不允许直接去获得提供服务的GameComponent。可以添加一个不继承于GameComponent类的object对
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2024-04-25 13:05:27
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在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中，除了需要对线程架构要有深刻的认识外，也需要对存储系统架构有深入的了解。
这两个部分是 GPU 编程中最为基础，也是最为重要的部分，需要花时间去理解吸收，加深内功。
前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中，除了需要对线程
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2024-09-05 14:58:08
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作为最快的IPC方式，共享内存当然得好好学一下咯。 System V进程间通信方式：信号量、消息队列、共享内存。他们都是由AT&T System V2版本的UNIX引进的，所以统称为System V IPC.除了下面讲的System V IPC，还有mmap也可以将文件进行内存映射，从而实现共享内存的效果。对比可以参考 Link 参考 它们声明在头文件 sy
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2024-08-06 13:36:09
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Win8系统中就已经有共享文件功能了，只不过Win8.1在win8系统基础上共享功能变得越来越丰富起来了。不仅可以共享文件，还可以共享位置、共享屏幕截图。相信大部分用户不知道怎么操作使用，现在系统城小编告诉大家win8.1系统怎么使用共享功能？感兴趣的用户可以一起看看，带给用户不一样的体验！1、首先在传统桌面模式下，我们将鼠标移动到屏幕右上角或右下角调出“超级按钮”，看到“共享”的选项了。2、点击
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2024-04-07 07:46:13
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