1.作业要求：创建Docker容器，利用容器共享GPU资源，并完成基于GPU的计算，如Tensorflow。2.主机配置：* Ubuntu18.04 系统* GeForce GTX 1060 显卡3.安装步骤：1.安装docker2.安装nvidia显卡驱动，（安装cuda、cudnn可选）3.安装nvidia-docker4.nvidia-docker pull tensorflow镜
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2023-09-21 09:13:39
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# Docker GPU显存分配
在机器学习和深度学习任务中，使用GPU进行加速是非常常见的。而Docker是一种轻量级的容器化技术，可以提供环境的隔离和可重复性。使用Docker可以方便地部署和管理机器学习和深度学习的任务。然而，在使用Docker的过程中，如何有效地分配和管理GPU显存是一个关键的问题。本文将介绍如何在Docker中进行GPU显存分配和管理。
## Docker与GPU显存
原创
2023-08-17 18:16:56
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Unity手游的DrawCall是影响手机CPU的重大参数。硬件相关的一些概念：1、显示芯片（GPU）：具有图像处理能力，可协助CPU工作，提高整体的运行速度。2、显存：存储显卡芯片处理过或即将提取的渲染数据。显存是计算机用来存储要处理的图形信息的部件。3、显卡：显示芯片+显存+相关电路。渲染相关的一些概念：1、纹理：即纹路，每个物体表面上不同的样子。譬如说木头的木纹状。泛指物体表面，比如一个浮雕
1.软件资源VirtualBox下载地址：官网地址MacOS10.11.4版本的ISO系统镜像文件地址：百度网盘BT种子2.安装MacOS虚拟机系统1、创建虚拟机2、取消 "启动顺序" 中的软驱。（注意：内存大小要根据自身需求而定，我电脑是win7 64位，有6G内存，所以我给苹果占3G内存）3、如果你的机器是4核,可选择双核 CPU 数量 = 2（当然默认设置1也是可以的，只是运行速度快慢而已）
# 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
目录背景使用 Docker Client 调用 GPU依赖安装安装 Docker安装 NVIDIA Container Toolkit¶--gpus使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU使用 NVIDIA/go-nvml使用 Docker Go SDK 为容器分配 GPU扩展阅读：NVIDIA Multi-Instance GPU背景深度学习的环境配置通常是一项比较麻烦的工作，尤其是
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2023-07-16 23:24:49
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原标题：玩游戏内存不足？ 教你轻松几步升级电脑内存明明才忍痛更新了电脑显卡，为啥游戏体验提升没有任何感觉？其实，是内存在作怪！对于游戏玩家来讲，在极致特效下畅玩自己心水的游戏，应当是件特别幸福的事儿。但缺乏解硬件知识的广大玩家，往往会存在一个误区：认为显卡才是决定游戏流畅度的唯一标准？其实，虽然显卡在游戏流畅度方面确实发挥了中流砥柱的作用，其实内存也同样有着举足轻重的影响。大吉大利，今晚吃鸡！现象
前言：环境配置很麻烦特别是在实验室多个人用的服务器上，说不定哪天你的caffe就不能用了呢(手动狗头)，那为了免受其苦就用了docker配置环境环境：我这里ubuntu：14.04安装docker并pull images：1.首先安装docker，根据docker官网，先在左边根据需要选择docker版本，推荐docker-ce(因为我只用过ce，蛤蛤蛤)，再选择系统，然后照着流程搞就行。为了避免
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2023-08-18 16:22:40
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之前一直正常运行的docker突然无法启动。由于docker中使用了CUDA，我运行nvidia-smi，结果报错：NVIDIA-SMI has failed because it couldn’t communicate with the NVIDIA driver.
经过一番分析，发现是Ubuntu系统自动升级了内核，导致新的内核版本与原来的显卡驱动不匹配。用dkms更新显卡驱动后，问题解
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2023-06-13 14:14:50
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背景 在深度学习大热的年代，并行计算也跟着火热了起来。深度学习变为可能的一个重要原因就是算力的提升。作为并行计算平台的一种，GPU及其架构本身概念是非常多的。下面就进行一个概念阐述，以供参考。GPU：显存+计算单元 GPU从大的方面来讲，就是由显存和计算单元组成：显存（Global Memory）：显存是在GPU板卡上的DRAM，类似于CPU的内存，就是那堆DDR啊，GDDR5啊之类的。特点是
目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
【现象描述】GPU上网络运行过程中出现Error Number:700 an illegal memory access was encounter【原因分析】出现该现象，在框架稳定的背景下基本上可以确定是网络中有算子踩显存，因此CUDA上报非法内存访问，错误码为700，可能原因如下：1.算子计算过程中使用的size比申请的显存大了，导致访问越界。2.由于GPU的算子执行是host下发到devic
当使用虚拟机一段时间后，某一天打开会出现下图的状态，等很久很久都不能运行，面对这种情况，唯一的解决办法是重装… 但是为什么会出现这种情况呢？原因是给虚拟机分配的硬盘存储空间太少了，在运行了一段时间后，随着使用次数的增多，需要的空间也越来越大，如果占用超过了预先设置的磁盘容量，就会出现无法启动的情况（其实就是剩余的容量没有办法支持本次启动）一般在设置虚拟机的时候默认都是分配10GB的存储空间，此时我
目录 0.环境配置1.出现的问题2.问题分析与解决2.1问题分析2.2解决方法1）在.py文件中设置成自动增加申请的显存（首选）2）减少batchsize,即减少了GPU内存分配需求3）换个显存更大的GPU4）重置输入图片尺寸，即通过减小图片的大小来减少对显存的消耗5）如果网络中用到了RNN，可以使用swap_memory=True选项以减少其对显存的占用。3.参考0.环境配置#环境
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深度学习中 GPU 和显存分析深度学习最吃机器，耗资源，在本文，我将来科普一下在深度学习中：何为“资源”不同操作都耗费什么资源如何充分的利用有限的资源如何合理选择显卡并纠正几个误区：显存和GPU等价，使用GPU主要看显存的使用？Batch Size 越大，程序越快，而且近似成正比？显存占用越多，程序越快？显存占用大小和batch size大小成正比？0 预备知识nvidia-smi是Nvidia显
为什么选择pytorch:活跃度：逐渐形成了完整的开发生态，资源多。动态图：动态图架构，且运行速度较快。代码简洁：易于理解，设计优雅，易于调试。可能有的疑惑：深度学习框架太多不知道如何选择。开源源代码很多，但阅读和修改起来很吃力。解决实际工程任务时，思路不清晰，不知道如何下手。学术方向选择困难，不知从何开始。pytorch与tensorflow比较：pytorch:间接性(编程同python几乎一
# PyTorch显存分配教程
## 概览
在PyTorch中，显存（GPU内存）是非常宝贵的资源，特别是在处理大规模数据或者训练复杂模型时。合理地管理显存分配可以提高训练速度和模型性能。本教程将介绍PyTorch显存分配的流程和具体操作步骤，并提供相应的代码示例。
## 流程概述
以下是实现"PyTorch显存分配"的基本流程，具体步骤如下表所示：
```mermaid
flowcha
原创
2023-09-18 11:00:01
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# Python 分配显存：提高深度学习模型性能的技巧
在深度学习中，显存（GPU内存）是一个非常重要的资源。合适的显存分配可以显著提高模型训练和推理的性能。在本文中，我们将介绍如何在Python中管理和分配显存，适用于使用TensorFlow和PyTorch两种主流深度学习框架的情况。
## 什么是显存？
显存是图形处理单元（GPU）中用于存储纹理、图像、模型参数以及其他临时数据的内存。当
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
开发环境主 机：VMWare--Ubuntu-16.04.2-x64-100ask开发板：Mini2440--256M NandFlash, 2M NorFlash, 64M SDRAM, LCD-TD35; bootlorder:u-boot1.16, Kernel:2.6.22.6;编译器：arm-linux-gcc-3.4.5 目录1、LCD驱动程序分析方法2、
