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1. CUDA的内存模型每个线程有自己的私有本地内存(local memory) ， 每个线快有包含共享内存， 可以被线程块中所有线程共享，其声明周期与线程块一致。此外，所有的线程都可以访问全局内存（global memory） 还可以访问一些只读内存块： 常量内存(Constant Memory)和纹理内存（Texture Memory).2. GPU的核心组件 – SM（Streaming M
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2024-03-04 21:49:01
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本文汇总了常用的验证强化学习算法的开源环境平台。 当我们设计了一个强化学习算法之后，我们如何来验证算法的好坏呢？就像数据集一样，我们需要一个公认的平台来衡量这个算法。这样的一个平台，最基本的需要有仿真和渲染。OpenAI Gym and Universe 业界最出名的莫过于Gym和Universe了。OpenAI Gym用于评估和比较强化学习算法的好坏。它的接口支持在任何框架下的算法，像T
写作本文的起因，是我作为一个新手，在看单机多GPU的tensorflow代码时，看到了一段很费解的代码，完整代码戳这里。因为不懂VariableScope和NameScope的作用和区别，看着这段好多个with的代码觉得非常乱。所以这里记录下自己的分析过程（笔记来的，散了吧）：......
from tensorflow.contrib import layers
from tensorflow.
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2024-06-18 07:39:29
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如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题1 重新开一个shell，然后输入： ps aux|grep user_name|grep python。所有该用户下的python程序就会显示出来（很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到）；2 然后再一个个用kill命令清理两台Linux系统之间传输文件的几种方法连接服务器shell窗口关闭导致程序中断，让程序在linux
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2024-07-30 15:46:31
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实现深度学习专用GPU和共享GPU
作为一名经验丰富的开发者，我愿意分享一下如何实现深度学习专用GPU和共享GPU的方法。首先，我将为你展示整个实现过程的步骤，并提供每一步所需的代码和注释。
步骤一：检查计算机的GPU和驱动版本
在开始之前，我们需要确保计算机上有支持深度学习的GPU，并安装了相应的驱动程序。我们可以通过以下代码来检查GPU和驱动版本：
```python
import te
原创
2024-01-04 07:37:04
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目录0. 前言1. Linux线程概念1.1 什么是线程1.2 线程的优点1.3 线程的缺点1.4 线程异常1.5 线程用途2. Linux进程VS线程2.1 进程和线程2.2 进程的多个线程共享2.3 关于进程线程的问题3. Linux线程控制3.1 POSIX线程库3.2 创建线程3.3 等待进程3.4 线程终止 3.5 分
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、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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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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Android 平台在运行时不会浪费可用的内存。它会一直尝试利用所有可用内存。例如，系统会在应用关闭后将其保留在内存中，以便用户快速切回到这些应用。因此，通常情况下，Android 设备在运行时几乎没有未使用的内存。为了在重要系统进程和许多用户应用之间正确分配内存，内存管理至关重要。本页讨论了 Android 如何为系统和用户应用分配内存的基础知识，另外还说明了操作系统如何应对低内存情况。内存类型
GPU一些概念总结记录一些自己理解的GPU相关知识，口语化多一些，有助于理解。引子电脑中一般会说集成显卡还是独立显卡，实质是GPU的区别。集成显卡是使用INTEL的GPU，而独立显卡是使用额外的GPU。都知道GPU是处理图像的，生活中需要好一点的GPU是一般在打3D游戏时，使用PS做图时。你加上带有高级GPU的独立显卡后，怎么就可以使用上了呢？一般在Windowns下接上独立显卡后是需要装驱动，那
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2024-03-22 19:53:27
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# 深度学习中的GPU内存：专用GPU内存与共享GPU内存
深度学习模型的训练往往需要大量的计算资源，其中使用GPU（图形处理单元）是最常见的选择。GPU能够并行处理大量数据，为深度学习模型的训练提供加速。本文将探讨专用GPU内存和共享GPU内存的概念及其在深度学习中的重要性，并附上相应的代码示例。
## 专用GPU内存
专用GPU内存（或称为显存）是指专门为GPU分配的内存。它速度极快，能
可以看到内存映射中需要的一个参数是int fd(文件的标识符)，可见函数是通过fd将文件内容映射到一个内存空间，
我需要创建另一个映射来得到文件内容并统计或修改，这时我创建这另一个映射用的仍是mmap函数，
它仍需要用到fd这个文件标识，那我不等于又重新打开文件读取文件里的数据
1.既然这样那同对文件的直接操作有什么区别呢？
2.映射到内存后通过映射的指针addr来修改内容的话是修改共享内存里的
By 超神经内容一览：近期，新冠肺炎席卷全球，多个的疫情开始呈现危急的状态。在这种局势之下，我们又该如何有效地参与到对抗疫情中来？英伟达在近日发出了一个倡议，鼓励全球的计算机用户，可通过贡献 GPU 算力，加入到一个计算蛋白质结构的项目中，帮助推动治疗药物的研究和开发。关键词：英伟达 Folding@home 分布式计算只要你的电脑有 G
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2024-06-14 07:41:10
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Tabby连接服务器运行模型代码零、写在前面一、准备事项二、连接服务器三、配置python环境1、知识点（环境和解释器）（1）环境1）base环境2）虚拟环境（2）解释器2、在服务器中配置环境和解释器（1）安装Anaconda（2）创建虚拟环境1）PyTorch-GPU2）TensorFlow-GPU(3)安装所项目运行所需要的包1）pip和conda的区别2）使用pip或conda下载3）使用
8月25号(周日)下单了2019款mbp15inch高配版，8月30号(周五)电脑到达楼下丰巢快递柜。29日由于头晕，早早睡了，后面三晚在家里给新电脑装软件，配置电脑的开发环境。 以下记录，配置开发环境遇到了一些问题：显卡的疑惑概览中显卡显示的是核显1g显存，但是我下单的时候选的是集显Radeon Pro 555X 4g显存，发错货了？我随后看了系统报告里，是有两块显卡的，包
LInux DRM Developer Guidehttp://www.landley.net/kdocs/htmldocs/drm.html#drmIntroductionLinux GPU Driver Developer’s Guidehttps://www.kernel.org/doc/html/latest/gpu/index.html / 总
一、概念
共享内存：允许在系统内两个或多个进程共享同一块内存空间，并且数据不用在客户进程和服务器进程间复制，因此共享内存
是通信速度最快的一种IPC。
实现机制：一个进程在系统中申请开辟一块共享内存空间，然后使用这个共享内存空间
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2024-08-06 21:01:02
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GPU与cudaGPU1. GPU的历史1.1 NVidia GPU架构发展史2. GPU的结构2.1 功能单元2.2 几种架构特性简介2.3 具体的几种微观架构3. GPU执行模型3.1 SIMT3.2 线程级别的映射3.3 编译cuda1. CUDA简介1.1 GPU和CPU1.2 可伸缩Scaleable的编程模式2. CUDA编程模型2.1 CUDA编程模型中的概念2.1.1 Kerne
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2024-02-22 22:28:15
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