【问题标题】：Torch.cuda.empty_cache() very very slow performanceTorch.cuda.empty_cache() 性能非常非常慢【发布时间】：2021-05-24 22:03:57【问题描述】：当我在单个 GPU 上执行推理批处理循环时，我遇到了性能非常慢的问题。这种缓慢的行为出现在第一批被处理之后 - 也就是 GPU 已经快满了，需要回收它的内
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2024-03-19 01:29:32
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使用 Shell 脚本在 Linux 服务器上能够控制、毁坏或者获取任何东西，通过一些巧妙的攻击方法黑客可能会获取巨大的价值，但大多数攻击也留下踪迹。当然，这些踪迹也可通过 Shell 脚本等方法来隐藏。寻找攻击证据就从攻击者留下的这些痕迹开始，如文件的修改日期。每一个 Linux 文件系统中的每个文件都保存着修改日期。系统管理员发现文件的最近修改时间，便提示他们系统受到攻击，采取行动锁定系统。然
Ubuntu18.04关于deep learnig环境的安装总结（原创）关于deep learning的学习 ，我们需要安装一些软件、框架等来搭建环境，本人在安装这些东西时，遇到各种坑，问题。 网上的教程都鱼龙混杂，良莠不齐。在这里，博主把自己安装成功的教程链接（大家还是得注意版本问题）做了一个汇总，希望能给诸位节省不少时间。操作系统：ubuntu18.04显卡：GTX1060python版本：2
MIG（Multi-Instance GPU）作为Ampere架构推出的新特性，解决了像Ampere这种大GPU在集群服务应用时的一类需求：GPU切分与虚拟化。本文主要是介绍MIG相关的概念与使用方法，通过实际操作带读者了解该特性的基本情况，最后亲测了几个训练作业，记录了一些对比测试数据供大家参考。列出几个问题，读者可根据需要直接跳转到对应章节：为什么需要MIG？直接用vGPU不行吗？（见1 和
报错实验室去年到今年断了几次电，然后服务器上的2080Ti一直就感觉有点小毛病。属于是被折磨了几个月了。 然后前两周断电后，显卡就基本上完全用不了了，经常服务器开机都会失败。并且就算服务器开机成功过后，没有几分钟显卡就会自己关掉刚刚开机一切都很正常 但是没过几分钟显卡就会突然用不了了：nvidia-smi
Unable to determine the device handle for GPU
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2024-04-06 20:11:52
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虽然CPU仍然在不断发展，但是它的性能已经不再仅仅受限于单个处理器类型或制造工艺上了。和过去相比，CPU性能提升的步伐明显放缓了，接下来怎么办，成为横亘在整个行业面前的大问题。自2010年开始，单个CPU内核的处理能力就逐渐停止了增长的脚步，发热和噪声等和功耗相关的问题迫使处理器公司另辟蹊径，不再汲汲于推高时钟频率，转而在CPU中集成更多内核。多核设计的引入，下一代制造工艺对功耗和性能的改进，推动
1.【压力测试】Monkey跑全模块，com.android.documentsui 出现ANR问题查看trace并没有发现什么异常，mainlog中显示CPU使用：
101% 227/mobile_log_d: 16% user + 84% kernel / faults: 69 minor
55% TOTAL: 21% user + 33% kernel + 1% iowait
根据Event
GPU设备指定,os.environ[]使用os.environ[“CUDA_DEVICE_ORDER”] = “PCI_BUS_ID” # 按照PCI_BUS_ID顺序从0开始排列GPU设备
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEVICES”] = “0” #设置当前使用的GPU设备仅为0号设备 设备名称为’/gpu:0’
os.environ[“CUDA_VISIBLE_DEV
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2024-08-21 09:47:36
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一.export 1.什么是export命令？ 用户登录到Linux系统后，系统将启动一个用户shell。在这个shell中，可以使用shell命令或声明变量，也可以创建并运行 shell脚本程序。运行shell脚本程序时，系统将创建一个子shell。此时，系统中将有两个shell，一个是登录时系统启动的shell，另一 个是系统为运行脚本程序创建的shell。当一个脚本程序运行完毕，它的脚本sh
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2024-09-23 14:40:36
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最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型，使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/，运行时报错，打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64),
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2024-03-15 12:24:01
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作者： devilmaycry编译之前需要完成依赖环境的安装，具体请看：https://bbs.huaweicloud.com/forum/forum.php?mod=viewthread&tid=143084编译前之前的工作这里不再叙述。本文原文地址：----------------------------------------------------------------
1. Introduction本文介绍了NVIDIA GPU寄存器的相关内容。2. GPU寄存器2.1 物理寄存器的映射关于gpu寄存器之前我还整理过：GPU寄存器一个程序的近机器语言级别的中间语言中适用的寄存器，我们称之为“体系结构寄存器，architected register”，这些寄存器会被处理器映射到物理寄存器（Physical Registers）上。CPU使用寄存器重命
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2024-09-03 10:35:52
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配置好WSL2相关环境后，要想对pytorch进行GPU加速，需要进行以下步骤：更新Windows系统，只有版本在Win10 21H2以上，也就是目前最新的Win10版本才行，这是一个大坑，官方更新网址：https://www.microsoft.com/zh-cn/software-download/windows10在更新系统之后，我们需要给电脑更新驱动，我们需要在Windows端安装一个带有
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2024-04-23 10:20:04
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本来是想直接在Linux上装caffe按照这个人的教程：
他的sudo apt-get install XXX我全都用不了 我的总是提示apt-get找不到命令或者提示没有什么文件或者目录之类的错误 所以他用终端的地方我全自己到网上下载相应的包:
http://www.gnu.org/software/libtool/
http:/
大家做高性能计算的朋友，想必对CPU的执行模式已经非常熟悉了吧。当代高级些的CPU一般采用超标量流水线，使得毗邻几条相互独立的指令能够并行执行——这称为指令集并行（ILP，Instruction-Level Parallelism）；而像x86引入的SSE（Streaming SIMD Extension）、AVX（Advanced Vector Extensi
奋斗了2周，终于把CUDA的内存与显存数据拷贝、pitch、以及如何对显存的数组进行引用弄明白了。很开心。 我是初次接触CUDA，学习CUDA是因为我了解到它的并行性使得数据量很大的程序的运行效率很高。我现在做的项目恰好需要这种高性能的并行运算。 我开始编写了几个内存和显存之间普通的int、char、float和d
第一，从架构来讲，从单线程处理变为多线程并发，从“共享核”变为独占核，单线程独占cpu中一个核，程序性能当然高，要想让独占核真正发挥高性能，一定不能让程序跑到“内核态”，一定要保持在“用户态”，举个例子，你编写的线程程序的代码中调用大量的printf,就会使程序进入内核态，此时程序的性能就会很低下。如果必须调用特权指令进入到内核态，比如IO操作，置时钟，允许/禁止终端，
目录一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM，RAM和FLASH在单片中的作用：二、SRAM和DRAMRAM：SRAM：DRAM：SDRAM：DDRCache-高速缓存存储器地址映射：虚拟存储器（暂略）基本原理：cache和虚存的异同：一、嵌入式开发之NorFlash 和NandFlashROM：只能读不能改，数据由工厂写入，一旦烧录进去，用户只能验证写入的资料是否正确，不能做
需要的软件Win10系统NVIDIA驱动CUDA10.0cuDNN7.6.5tensorflow-gpu2.0.0的安装 我提前安装好了Anaconda3，我自己用的是Python3.6。Pycharm2019.3–点击， win10系统就不废话了NVIDIA驱动首先你先看一下自己的电脑中有没有英伟达驱动，我的电脑中是原来就配置好的，桌面右键如果菜单栏中有NVIDIA控制桌面如下图，点开查看配置信
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2024-08-13 11:05:10
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高性能Milvus 是全球最快的向量数据库，在最新发布的 Milvus 2.2 benchmark中，Milvus 相比之前的版本，取得了 50% 以上的性能提升。值得一提的是，在 Master branch 的最新分支中，Milvus 的性能又更进一步，在 1M 向量串行执行的场景下取得了 3ms 以下的延迟，整体 QPS 甚至超过了 ElasticSearc
