本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。1、GPU总线寻址介绍 假定X是一个指向整数（32位整数）数组的指针，数组的首地址为0x00001232。一个线程要访问元素X[0], int tm
本文参加2022CUDA on Platform线上训练营学习笔记 矩阵转置的GPU实现一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础二、矩阵转置的CPU端实现三、矩阵转置的GPU端实现(share Memory)1、核函数的编写2、核函数的启动3、核函数性能计数四、代码参考五、实践心得 欢迎各位大犇提意见一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础 上图中将m * n的矩阵A通过矩
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2024-03-20 10:27:08
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摘要：本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。
本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank confl
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2024-08-10 16:50:18
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前几天在服务器上跑代码，碰见了一个新手级问题，却不好发现
具体而言就是服务器显卡报：out of memory这时候运行nvidia-smi查看显卡状态，发现显卡基本没有占用
进入python中import torch
torch.rand(3).to.('cuda:0')测试显卡，依然报out of memory
但这时ps -aux | grep python后发现后台挂着好几个进程
应该是这
原创
2023-09-12 00:10:27
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https://stackoverflow.com/questions/34199233/how-to-prevent-tensorflow-from-allocating-the-totality-of-a-gpu-memory https://github.com/BIGBALLON/cifar ...
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2021-07-21 00:01:00
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CUDA SHARED MEMORYshared memory在之前的博文有些介绍，这部分会专门讲解其内容。在global Memory部分，数据对齐和连续是很重要的话题，当使用L1的时候，对齐问题可以忽略，但是非连续的获取内存依然会降低性能。依赖于算法本质，某些情况下，非连续访问是不可避免的。使用shared memory是另一种提高性能的方式。GPU上的memory有两种：· On-board
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2024-07-18 19:55:54
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本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。
1、GPU总线寻址介绍
假定X是一个指向整数（32位整数）数组的指针，数组的首地址为0x00001232。一个线程要访问元素X[0],
int
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精选
2012-09-08 13:12:28
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1. GPU存储结构模型 从上面的存储结构可以看到如下内容： 1.CPU可以读写GPU设备中的Global Memory、Constant Memory以及Texture Memory内存储的内容；主机代码可以把数据传输到设备上，也可以从设备中读取数据；
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2024-04-29 20:32:59
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# PyTorch GPU Reserved Memory
## Introduction
When using PyTorch with a GPU, it is important to understand the concept of reserved memory. Reserved memory refers to the memory that PyTorch sets asid
原创
2023-11-21 03:47:34
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写在前面内容分为两部分，第一部分为翻译《Professional CUDA C Programming》 Section 2. CUDA Programming Model中的TIMING YOUR KERNEL；第二部分为自己的经验。经验不足，欢迎各位大大补充。写CUDA，追求的就是加速比，想要得到准确的时间，计时函数就是必不可少 计时通常分为两种情况，（1）直接得到接口函数的时间，一般用于得
CPU，GPU，Memory调度 HDD&Memory&CPU调度机制(I/O硬件性能瓶颈) 图1. HDD&Memory&CPU调度图 CPU主要就是三部分：计算单元、控制单元和存储单元，其架构如下图所示： 图2. CPU微架构示意图 换一种CPU表示方法： 图3. CPU微架构示意图 从字面上， ...
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2021-08-10 06:28:00
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# 显示GPU内存使用情况的PyTorch
在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时，为了高效地利用显卡资源，了解GPU内存使用情况是非常重要的。本文将介绍如何在PyTorch中查看GPU内存的使用情况，并提供相关的代码示例。
## 1. 什么是GPU内存？
GPU内存是图形处理单元（GPU）用来存储模型参数、训练数据以及中间计算结果的存储空间。在训练复杂的深度学习模型时，足够的GPU
CUDA学习笔记（2）—— GPU虽然GPU具有强大的算力，但GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，可以看成是CPU的协处理器，因此当我们在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起来协同工作。 GPU的存储体系根据GPU的类型不同，可以是逻辑上的，也可以是物理上的。对于集成显卡（即integra
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2023-07-25 23:38:30
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在使用 Android Studio 开发应用时，经常会遇到与 GPU 和内存相关的问题。这些问题影响在模拟器或设备上运行应用的性能和流畅度，因此有必要深入探讨其解决方案和过程。
### 协议背景
为了更好地了解 Android Studio 在 GPU 和内存管理方面的工作，我们可以从以下几个角度来看待。
```mermaid
erDiagram
APPLICATION ||--o
CUDA存储器类型：每个线程拥有自己的register and loacal memory;每个线程块拥有一块shared memory;所有线程都可以访问global memory;还有，可以被所有线程访问的只读存储器：constant memory and texture memory1、 寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器，其基本单元是寄存器文件，
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2024-05-26 14:38:35
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OpenGL中的GPU编程（1）- - &
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2023-11-15 19:39:17
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在 Kubernetes 中，实现共享内存（share memory）、GPU（图形处理单元）和虚拟化（virtualization）是一个比较常见的需求。本文将向刚入行的小白介绍如何在 Kubernetes 中实现这一功能。
首先，让我们来了解一下整个流程，可以使用以下步骤来实现“share memory GPU 虚拟化”：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 |
原创
2024-05-06 11:21:44
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仅作个人记录参考：CUDA编程（四）并行化我们的程序_MingChao_Sun- 顺便说一句，这位博主的cuda系列写的很清晰，关于环境配置，也建议参考这位博主，简单直接就行。过程中碰到问题，还是建议查看官方API文档CUDA Runtime API :: CUDA Toolkit Documentation上一次的代码（单线程）速度很拉闸，原因是（来自：CUDA编程（四）并行化我们的
内存与硬盘（存储）内存内存（Memory），也叫随机访问存储器（Random Access Memory，RAM），是计算机中的一种临时数据存储器件。它可以被计算机的中央处理器（CPU）随时读取和写入，用来存储正在运行的程序和数据。内存的速度很快，可以迅速地读取和写入数据，因此被广泛用于计算机的运行中。计算机在运行程序时，会把程序和数据从硬盘等永久存储设备中读取到内存中，然后通过CPU对内存中的数
在看这篇总结性的文章之前，先搞清楚几个概念：Http协议Handler,Looper的机制是什么样子的。Android网络访问请求是个什么样子。1.概述Volley的源代码分析，网上一大把的分析博客，但是当你看完这些博客后，也是云里雾里的，很多一上来就上源代码分析，典型的就是这一篇：还有从结构上讲，总的来说，比上从源代码讲强那么一点，典型的就是这一篇。单总的来说，这一篇比上一篇强一点。对于一上来就
