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
Caffe的GPU部分学习这里需要用到NVIDIA的CUDA的接口，不做详细描述，具体查看NVIDIA的官方说明，只讲解caffe的GPU单卡的基本逻辑。GPU相关的初始化GPU设备的指定，并创建cublas和curand的句柄，分别用于矩阵运算和随机数生成。通过Caffe::SetDevice()函数调用完成。内存管理初始化。每个带有weight和bias blob的gpu内存管理初
Win32的堆分配函数 每一个进程都可以使用堆分配函数创建一个私有的堆──调用进程地址空间的一个或者多个页面。DLL创建的私有堆必定在调用DLL的进程的地址空间内，只能被调用进程访问。HeapCreate用来创建堆；HeapAlloc用来从堆中分配一定数量的空间，HeapAlloc分配的内存是不能移动的；HeapSize可以确定从堆中分配的空间的大小；HeapFree用来释放从堆中分配的空间；He
GPU的内存系统GPU内存详解GPU的存储系统包括 register，shared memory，texture memory， local memory， global memory寄存器 共享纹理 纹理内存 局部内存 全局内存registershared memorylocal memoryglobal memoryconstant memorytexture memory主机访问权限否否否读
#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
最近在学习内存管理的时候，发现对linux下的所谓内存如何管理如何分配都不熟悉，通过最近的查阅资料可总结如下，如有不妥之处欢迎大家批评与指正。总的的来说linux的内存管理其实主要难理解的是以下几个部分：1、虚拟地址、物理地址、线性地址、逻辑地址之间的区别。2、用户地址空间与内核地址空间区别。3、内核如何分配所谓的地址。4、一个可执行程序的地址分布以及运行地址分配。目前我也大概总结这几个，其实这方
我们谈到GPU相比CPU有更大的内存带宽，此言不虚，这也是众核GPU有源源不断数据弹药供给，能够发挥强大算力的主要原因。在先前的文章中我们谈到GPU相比CPU有更大的内存带宽，此言不虚，这也是众核GPU有源源不断数据弹药供给，能够发挥强大算力的主要原因。如下表所示(GDDR和HBM都是GPU的显存规格)，基本上GPU的内存带宽要比CPU多一个数量级。 但是考虑到GPU运算核心的数量，平均下来显存带
windows10+ubuntu18.04+pytorch配置全过程总结目录一、安装ubuntu二、安装anaconda三、安装python四、安装opencv五、安装pycharm六、安装nvidia七、配置pytorch环境我的环境 我的处理器是 AMD Ryzen 7 4800H with Radeon Graphics 2.90 GHz 显卡是GeForce RTX 3060一、安装ubu
一、CPU内存●现代计算机体系结构面临的主要挑战 ✓如果数据无法快速移入和移出，那么快速计算将毫无意义 ✓需要大量内存用于大型应用程序 ✓非常快的内存也非常昂贵 ●最终被推向分层设计（1）CPU内存层次结构 ●执行速度依赖于利用数据局部性 ✓时间局部性：刚刚访问的数据项很可能在不久的将来再次使用，因此请将其保留在缓存中 ✓空间局部性：相邻数据也可能很快被使用，因此加载 它们使用“宽”总线（如多车道
一、java中内存分配策略及堆和栈的比较1、内存分配策略a.按照编译原理的观点,程序运行时的内存分配有三种策略,分别是静态的,栈式的,和堆式的.静态存储分配是指在编译时就能确定每个数据目标在运行时刻的存储空间需求,因而在编译时就可以给他们分配固定的内存空间.这种分配策略要求程序代码中不允许有可变数据结构(比如可变数组)的存在,也不允许有嵌套或者递归的结构出现,因为它们都会导致编译程序无法计算准确的
一、问题源起从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败，可以看到是执行MatMul的时候发生的异常，基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了。2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_S
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
# Python查看默认GPU是否分配内存
## 简介
在进行深度学习任务时，我们通常会使用GPU来加速计算，但有时我们会遇到GPU没有正确分配内存的情况。本文将介绍如何使用Python来查看默认的GPU是否分配了内存，并提供操作步骤和代码示例。
## 流程图
```mermaid
flowchart TD
A[开始] --> B[导入必要的库]
B --> C[获取GPU信息
原创
2023-10-23 11:09:09
34阅读
1 tensor【创建tensor】
a = t.Tensor(2, 3)：指定tensor形状
a = t.Tensor((2, 3))：创建一个元素为2和3的tensor
x = t.Tensor([[1,2],[3,4]])：用list数据创建tensor
b.tolist()：把tensor转为list
c = t.Tensor(b_size)：创建一个和b形状一样的tensor，系统不会
# 如何设置Python程序Gpu显存分配
## 整体流程
在设置Python程序的Gpu显存分配时，我们需要先安装必要的库，并且在程序中设置Gpu的显存分配比例。以下是具体的步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装tensorflow-gpu库 |
| 2 | 导入tensorflow库 |
| 3 | 设置Gpu显存分配比例 |
## 具体操作
这里简要说明如下：一、4GB地址空间的局限首先我们还必须要先了解两个概念：其一是“物理内存”。大家常说的物理内存就是指安装在主板上的内存条，其实不然，在计算机的系统中，物理内存不仅包括装在主板上的内存条(RAM)，还应该包括主板BIOS芯片的ROM，显卡上的显存(RAM)和BIOS(ROM)，以及各种PCI、PCI-E设备上的RAM和ROM。其二是“地址空间”。地址空间就是对物理内存编码(地址编码
在tensorflow中，tf.config.experimental中的方法很有可能会随着版本的提升改动或删除目录1 检查GPU是否可用2 获取当前程序可使用的GPU列表3 获取当前程序可使用的CPU列表4 设置程序可见的范围5 设置显存使用策略5.1 程序用多少给
Elasticsearch内存分配设置详解 Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB，对于任何一个现实业务来说，这个设置都太小了。如果你正在使用这个默认堆内存配置，你的集群配置可能会很快发生问题。 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存（下面就说内存好了），最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量。服务进程在启动时候会读
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2017-06-28 14:01:32
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Elasticsearch默认安装后设置的内存是1GB，对于任何一个现实业务来说，这个设置都太小了。如果你正在使用这个默认堆内存配置，你的集群配置可能会很快发生问题。 这里有两种方式修改Elasticsearch的堆内存（下面就说内存好了），最简单的一个方法就是指定ES_HEAP_SIZE环境变量。服务进程在启动时候会读取这个变量，并相应的设置堆的大小。设置命令如下：export ES_HEAP_
原创
2021-05-09 14:44:01
690阅读
# Docker设置分配的内存教程
## 概述
本文将介绍如何使用Docker来设置分配给容器的内存。Docker是一种容器化平台，可以方便地在不同的环境中运行应用程序。通过设置分配的内存，我们可以有效地管理容器的资源使用，并确保应用程序在运行时不会超出可用的内存限制。
在本教程中，我们将分为以下几个步骤来实现这个目标：
1. 安装Docker：首先，我们需要安装Docker，以便可以使用
原创
2024-02-16 04:19:06
140阅读
