#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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最近一直在做公司app内存优化相关事宜，排查别人的代码，也能给自己一些警示。现在整理出一些内存管理出的问题，希望能帮助到大家。 问题1：多个页面无法成功dealloc，内存没有被释放 解决步骤：在viewDidDisAppear中，发现retainCount为6，证明此时这个ViewController还存在引用计数，查了各种self的引用之后，万万没想到，十几个地方都这样：
1.p
1 共享内存1.1 修改共享内存MEMORY_POOL 决定了以 M 为单位的公共内存池的大小SQL> call sp_set_para_value(1,'MEMORY_POOL',350);
call sp_set_para_value(1,'MEMORY_POOL',350);
[-839]:Try to alter static ini
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2024-05-27 14:29:52
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共享内存是操作系统在内存中开辟一块空间，通过页表与共享区建立映射关系，使两个进程看到同一份资源，实现进程间通信。1、创建共享内存 参数：第一个参数为key，一般使用ftok()函数生成，key值不能冲突，标识共享内存的唯一性(会向上取整至4KB的整数倍)
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2024-07-03 18:10:11
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本文为英伟达GPU计算加速系列的第三篇，前两篇文章为：AI时代人人都应该了解的GPU知识：主要介绍了CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代
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2024-05-12 17:15:34
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最近笔者在做GPU显存资源分配的研究，发现在tf中gpu一些实用的方法和接口，共享出来，供大家参考学习，如有问题，欢迎留言讨论。1.运行程序时，控制台设置GPU运行参数，占用显存全部资源$ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python predict.py # 只使用gpu：0设备运行predict.py程序。 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python pred
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2024-01-08 18:06:55
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Shared Memory在上一篇文章中，我讨论了如何将一组线程访问的全局内存合并到一个事务中，以及对齐和跨步如何影响不同代CUDA硬件的合并。对于最新版本的CUDA硬件，未对齐的数据访问不是一个大问题。然而，无论使用哪种CUDA硬件，跨越全局内存都是有问题的，而且在许多情况下似乎是不可避免的，比如在沿着第二个维度和更高维度访问多维数组中的元素时。但是，如果我们使用共享内存，在这种情况下可以合并内
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2024-08-12 23:23:46
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为什么要使用共享内存呢，因为共享内存的访问速度快。这是首先要明确的，下面详细研究。 cuda程序中的内存使用分为主机内存（host memory） 和 设备内存（device memory），我们在这里关注的是设备内存。设备内存都位于gpu之上，前面我们看到在计算开始之前，每次我们都要在device上申请内存空间，然后把host上的数据传入device内存。cudaMalloc（）申请的内存
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2023-11-14 09:57:13
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改进共享服务器的性能· 共享服务器环境下的性能调整方向是，在现有的资源配置下支持更多的用户，而不是一定要如何提高系统的吞吐量或响应时间；· 性能问题表现在以下三个方面：相关的SGA组件配置不充分，共享服务器进程太少，调度进程太少；· 相关的SGA组件配置?nbsp; 共享服务器配置下，用户的会话与游标信息是
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2024-03-19 21:56:26
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目录前言1.内存模型2.内存实例3.内存数据拷贝和锁页内存 前言CUDA Driver 是与 GPU 沟通的驱动级别底层 API，对 Driver API 的理解，有利于理解后续的 Runtime API。CUDA Driver 随显卡驱动发布，需要与 cudatoolkit 分开看，CUDA Driver 对应于 cuda.h 和 libcuda.so。Driver API 主要知识点是 Co
CSGO基础视频设置与显卡优化没见到人就被秒？掌握CSGO视频设置，让你连弹壳都不放过，从而第一时间发现敌人!CS:GO的国服就要来到，很多小伙伴苦于自己找不到一个合适的视频设置，要知道FPS游戏，第一人称的视角是否合适自己的心意可是很重要的，如何快速击杀敌人，更快更好地看清敌人的位置，才是关键，本期由国服CSGO的熊猫主播HARRY带大家看看游戏里的各种视频设置，希望可以帮助到大家
0. 安装# 启动时选择第二项boot（non-free),Manjaro自带的驱动精灵会帮你安装好所需驱动，笔记本双显卡则会帮你安装bumblebee
driver boot（non-free)如果是WIndows+Manjaro双系统安装，步骤可以参考：
1.系统信息#查看系统信息inxi -Fx
2.网络设置#查看网络状态ping 8.8.8.8---
目录Dell 工作站 Quadro P2000TensorFlow具体安装步骤 Dell 工作站 Quadro P2000Windows 10 64bit 专业工作站版 提取码：j3ehGPU: Nvidia Quadro P2000 Python: 3.6（Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe） CUDA: cuda_9.0.176_win10.exe cuDN
前言在平台上跑GPU训练，结果CUDA OOM了，错误提示E Internal: failed initializing StreamExecutor for CUDA device ordinal 0: Internal: failed call to cuDevicePrimary
CtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY; total memory repor
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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多首先，先来了解一下GPU与CPU的区别，如图 可以看到CPU（Central Processing Unit，中央处理单元），由Control（控制台），ALU（Arithmetic Logic Unit，逻辑计算单元），Cache（高速缓存），而GPU（Graphic Processing Unit，图形处理单元）也是由相同的部件组成，但GPU的计算单元远比CPU多，这就决定了GPU适合大量
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2024-03-27 06:41:51
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1. 显卡驱动是怎么控制显卡的, 就是说, 使用那些指令控制显卡, 通过端口么?
2. DirectX 或 OpenGL 或 CUDA 或 OpenCL 怎么找到显卡驱动, 显卡驱动是不是要为他们提供接口的实现, 如果是, 那么DirectX和OpenGL和CUDA和OpenCL需要显卡驱动提供的接口都是什么, 这个文档在哪能下载到? 如果不是, 那么DirectX, OpenGL, CL, CU
台式电脑什么配置好对于家庭用户而言，在性能方面，台式机的表现也绝对是笔记本所无法替代的。那么什么电脑配置好呢?接下来跟小编一起来了解下吧。什么电脑配置好：联想Erazer X310联想Erazer X310硬朗外观，灵感来自战士盔甲，钻石切割表面，代表坚固与性能，三角形电源按键，散发出游戏能量。动感空气格栅，配合金属质感材质，突出强大性能。主机内部设计合理，能够保证长期运行的散热效率。有2个USB
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2024-10-14 07:20:38
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安装显卡驱动首先第一步还是要安装显卡的驱动，显卡驱动的安装需要在官网下载驱动程序，首先大家需要在设备管理器中查看你的显卡型号，这里是我的显卡。 去官网下载对应你显卡的驱动程序：下载之后执行程序并进行安装即可，为了防止不必要的情况出现，安装的时候请按照默认选项执行。安装完毕之后重启电脑在cmd中输入nvidia-smi，输出下列信息则表示显卡驱动安装成功。 安装Anaconda注
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2024-10-31 15:52:49
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