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
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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2024-05-26 20:16:26
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显卡是什么 GPU：全称是Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。NVIDIA公司在发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出的概念。GPU使显卡减少了对CPU的依赖，并进行部分原本CPU的工作，尤其是在3D图形处理时。GPU所采用的核心技术有硬件T&L(几何转换和光照处理)、立方环境材质贴图和顶点混合、纹理压缩和凹凸映射贴图、双重纹理四像素256
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2024-01-29 07:06:23
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#寄存器 与CPU不同，GPU的每个SM（流多处理器）有成千上万个寄存器，在GPU技术简介中已经提到，SM类似于CPU的核，每个SM拥有多个SP（流处理器），所有的工作都是在SP上处理的，GPU的每个SM可能有8~192个SP，这就意味着，SM可同时运行这些数目的线程。 寄存器是每个线程私有的，并且GPU没有使用寄存器重命名机制，而是致力于为每一个线程都分配真实的寄存器，CUDA上下文切换机制
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2024-05-14 15:10:12
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GPU事务性内存技术研究林玉哲1,2, 张为华1,21 复旦大学软件学院，上海 2012032 上海市数据科学重点实验室，上海 201203论文引用格式：林玉哲,张为华.GPU事务性存储器研究[J].大数据, 2020, 6(4): 3-17.LIN Y Z, ZHANG W H.A research on GPU transactional me
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2024-08-01 07:31:56
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要写出高效率的CUDA代码，还必须对GPU的硬件系统有整体的了解，不能只停留在软件层面。所以这一篇，我们来介绍一下GPU的硬件结构相关知识，再把软件逻辑层面和硬件底层结构结合起来，深入了解一下GPU。GPU硬件结构GPU实际上是一个SM的阵列，每个SM包含N个计算核，现在我们的常用GPU中这个数量一般为128或192。一个GPU设备中包含一个或多个SM，这是处理器具有可扩展性的关键因素。如果向设备
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2024-10-18 09:53:24
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作者 | Hardy责编 | 阿秃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
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2024-08-13 10:27:10
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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 &
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2024-04-26 14:51:10
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我弄个树莓派，目的就是为了在另一台电脑中玩linux，总是在VM中弄感觉太没意思了。但是在树莓派烧写完，开始鼓捣了，才知道，.img文件烧写完好像是才不到7G，确实是很精巧，可惜了我的32G的SD卡啊。但是最苦的是我后来的各种挂载，一会这里空间不足，一会那里空间不足的，玩起来那是相当的不爽啊。老长时间没怎么玩了，今天突然又玩了一会，弄得真是心烦。无意间找到一个图形化工具 gparted，看介绍应该
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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2024-05-03 09:42:27
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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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9月4日消息，内存和存储解决方案领先供应商 Micron Technology Inc.今日发布了全球速度最快的独立显卡内存解决方案 GDDR6X，率先助力系统带宽实现 1 TB/秒。美光与图形计算技术领导者 NVIDIA 合作，首次在全新的 NVIDIA®GeForce RTX™ 3090 和 GeForce RTX 3080图形处理器(GPU)中搭载 GDDR6X，以实现更快速度，满足沉浸式、
所有D3D资源都创建在以下这3种内存之中。VIDEO MEMORY（VM）、AGP MEMORY（AM）和SYSTEM MEMORY（SM）VM，显卡上的显存，CPU只能通过AGP或PCI-E总线访问，读写速度都是非常慢的，CPU连续写VM稍微快于读，因为CPU写VM时会在CACHE中分配32或64个字节（取决于CACHE LINE长度）的写缓冲，当缓冲满后会一次性写入VM。SM，就是系统内存，存
在进行三维场景渲染时，如果遇到模型较为复杂，用户们可能会面临图形处理单元（GPU）内存不足的挑战。这种情况通常意味着现有的硬件配置不足以满足渲染任务的需求。为了缓解GPU的工作压力，可以采取一些策略来优化资源的分配和使用。比如，可以通过调整渲染的设置参数，或者考虑使用云端渲染服务来辅助完成渲染工作。接下来，我们将更深入地讨论这些解决方案的具体内容。一、GPU内存不足解决方案如：blender为例①
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2024-08-27 09:39:46
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一、物理概念： streaming processor(sp): 最基本的处理单元。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个threadWarp：warp是SM调度和执行的基础概念，通常一个SM中的SP(thread)会分成几个warp(也就是SP在SM中是进行分组的，物理上进行的分组)，一般每一个WARP中有3
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2024-08-06 20:23:29
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CUDA编程（四）：内存管理内存内存的基础知识GPU内存结构寄存器resigters本地内存local memory共享内存shared memory常量内存constant memory纹理内存texture memort全局内存global memory缓存cacheGPU内存分配、释放与传输内存数据分配内存数据释放内存数据传输错误处理 内存内存的基础知识一般来说，Registers——Ca
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2024-04-17 09:20:22
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本文是基于作者的使用经验上为读者提供的解决办法，如果更好的解决办法可联系作者。文章先从小办法讲起，绝招在文末，如果前面的小方法大家都懂可直接跳过1、google Chrome优化大家打开任务管理器可看到Chrome的进程里面有一个叫Software Reporter Tool 在长时间占用CPU和内存。Software Reporter Tool是一个Chrome清理工具,用于清理谷歌浏览器中不必
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2024-03-19 17:09:51
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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
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2024-03-08 16:48:38
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深度学习模型越来越强大的同时，也占用了更多的内存空间，但是许多GPU却并没有足够的VRAM来训练它们。那么如果你准备进入深度学习，什么样的GPU才是最合适的呢？下面列出了一些适合进行深度学习模型训练的GPU，并将它们进行了横向比较，一起来看看吧！太长不看版截至2020年2月，以下GPU可以训练所有当今语言和图像模型：RTX 8000：48GB VRAM，约5500美元RTX 6000：24GB V
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2024-02-29 12:48:17
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在基本完成了对nvcc的使用分析解决了实验室的CUDA环境统一问题后，我转向解决存储器传输问题。看起来这个部分没有设计算法那样光纤，但作为实验室GPU组的组长脏活累活得自己干，抱怨一下下！其实也不算是，看起来参考指南上已经说的很清楚了，我主要就是去了解实现细节和测试性能，但是尽信书不如无书，而且没有自己的性能分析数据，就无法确切的知道，这个CUDA程序的“
