相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。今天给大家介绍Numba这一块的内容。1.简介所以什么是Numba呢？Numba是Python的即时编译器，也就是说当你调用Python函数时，你的全部或部分代码都会被计时转换成为机器码进行执行，然后它就会以你的
SM(streaming multiprocessor) Mapped pinned memory 页锁定内存，分配在主机内存但是映射到GPU，所以可以直接从GPU上访问。 缓存侦测cache snoops：当特定数据由多个缓存共享，并且处理器修改共享数据的值时，更
官方提供的例程中有GPU和CPU两部分程序，这两部分程序完成相同的工作，其中，GPU部分是用共享内存完成，且提供了三种不同的方法，CPU部分同样提供了三种不同的计算方法，完成与GPU程序相同的运算，用于做对比。overload指的是一个块内sharememory超出了max shared memory per block的size。但是在cuda7.0，gtx980显卡下max shared me
碰到AIX里的共享内存，弄了半天也弄不清楚，真麻烦~~~只有慢慢看了~~附上百度里搜到的，以后自己好学习，呵呵共享内存
共享内存指在多处理器的计算机系统中，可以被不同中央处理器（CPU）访问的大容量内存。由于多个CPU需要快速访问存储器，这样就要对存储器进行缓存（Cache）。任何一个缓存的数据被更新后，由于其他处理器也可能要存取，共享内存就需要立即更新，否则不同的处理器可能用到不同的数
Dynamic Global Memory Allocation and Operations动态全局内存分配和操作仅受计算能力 2.x 及更高版本的设备支持。__host__ __device__ void* malloc(size_t size);
__device__ void *__nv_aligned_device_malloc(size_t size, size_t align);
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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
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
一 在存储器方面的优化 1.主机的内存分配 为了防止程序中分配的内存为分页内存，有被置换出内存条的可能，可以调用
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 &
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
共享单车、共享充电宝、共享雨伞，世间的共享有千万种，而我独爱共享内存。早期的共享内存，着重于强调把同一片内存，map到多个进程的虚拟地址空间（在相应进程找到一个VMA区域），以便于CPU可以在各个进程访问到这片内存。现阶段广泛应用于多媒体、Graphics领域的共享内存方式，某种意义上不再强调映射到进程虚拟地址空间的概念（那无非是为了让CPU访问），而更强调以某种“句柄”的形式，让大家知道某
1.概述1.1并发还是并行(Concurrent or Parallel)A concurrent program has multiple logical threads of control. These threads may or may not run in parallel.A parallel program may or may not have more than one l
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)
一、小模块API参数inplace设置为True（省一点点）比如：Relu()有一个默认参数inplace，默认设置为False，当设置为True时，计算时的得到的新值不会占用新的空间而是直接覆盖原来的值，进而可以节省一点点内存。二、Apex半精度计算（省一半左右）安装方式git clone https://github.com/NVIDIA/apex
cd apex
python3 setup.
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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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
# Python实现GPU共享内存
在进行深度学习模型训练过程中，GPU通常被用来加速计算，提高训练速度。然而，由于GPU内存通常有限，当同时运行多个模型或者大规模数据并行计算时，可能会导致内存不足的问题。因此，为了更好地利用GPU资源，我们可以考虑实现GPU共享内存的功能，从而在不同任务之间共享GPU内存，提高GPU的利用率。
## GPU共享内存原理
在实现GPU共享内存时，主要涉及到两
首先回顾一下Nvidia GPU的硬件结构：上图是Volta GV100的GPU结构全图，这我们只关注存储设备，可以看到所有的SM共享L2 Cache和全局存储器(通常说的显存)，另外还有一个常数存储器也是所有SM共享的。 再看单个的SM的硬件结构：很明显，每个SM共享L1 Data和共享内存。另外每个CUDA Core拥有自己的寄存器(Register File)。 访问速度
文章目录原文链接1.背景2.问题发现3.结论4.补充说明 原文链接1.背景记录一个在工作中偶然发现的情况。接触过深度学习的朋友的都知道，在使用GPU（显卡）训练模型时，影响模型训练的关键因素有两个：算力和显存。其中，算力影响模型训练的速度，显存决定了每个batch喂给GPU训练的数据量的上限。因为工作内容的原因，经常需要将高分辨率的图像数据作为数据集，对模型进行训练。为了提高模型对高分辨率图像特
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
