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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## 深度学习共享 GPU 内存
在深度学习的领域中，GPU（图形处理器）已经成为了不可或缺的计算工具。由于 GPU 拥有强大的并行处理能力，能够更快速地完成大规模的数据处理和模型训练，因此它被广泛应用于训练深度学习模型。然而，在某些情况下，尤其是在资源有限的环境中，我们可能会遇到多个程序或模型同时需要访问 GPU 内存的问题。这时，如何有效地共享 GPU 内存就显得尤为重要。
### 什么是
# 共享GPU内存 深度学习学习
## 1. 流程概述
在深度学习任务中，通常会使用GPU来加速模型训练过程。而在多人同时使用同一台机器进行深度学习时，需要共享GPU内存以提高效率。下面是共享GPU内存深度学习学习的流程：
```mermaid
journey
title 共享GPU内存 深度学习学习流程
section 进行环境配置
section 运行深度学习任务
# 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
Google Colab简介Google Colaboratory是谷歌开放的一款研究工具，主要用于机器学习的开发和研究。这款工具现在可以免费使用。Google Colab最大的好处是给广大的AI开发者提供了免费的GPU使用！GPU型号是Tesla K80！你可以在上面轻松地跑例如：Keras、Tensorflow、Pytorch等框架。目录1. Google云端硬盘（Google drive）2
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2023-11-13 21:50:28
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在cuda并行计算中，共享内存在GPU速度优化上扮演着重要作用，但是如果共享内存使用不当，也会导致速度不快反降或者提速效果不佳，如发生bank conflict;bank的中文翻译为存储体，GPU 共享内存是基于存储体切换的架构（bank-switched-architecture），一般现在的GPU都包含32个存储体,即共享内存被分成了32个bank；根据GPU计算能力的不同（Compute C
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2023-08-31 13:56:54
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一、共享内存的结构1)什么是共享内存？共享内存是GPU的一种稀缺资源，它位于芯片上，所以共享内存空间要比本地和全局内存空间快得多。对于warp里的所有线程，只要线程之间没有任何存储体冲突(bank conflict)，访问共享内存就与访问寄存器一样快。2)什么是存储体（bank）？共享内存被划分为同样大小的、可以同时访问的内存块，名为存储体。在计算能力为1.x的设备上，存储体数为16，在2.0及以
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2023-10-17 23:49:50
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1 全局内存 GPU的全局内存之所以是全局的，主要是因为GPU与CPU都可以对它进行写操作。任何设备都可以通过PCI-E总线对其进行访问。GPU之间不通过CPU，直接将数据从一块GPU卡上的数据传输到另一个GPU卡上。 CPU主机端处理器可以通过以下三种方式对GPU上的内存进行访问：【1】显式地阻塞传输【2】显式地非阻塞传输 【
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2023-09-11 16:03:50
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一、概述 共享内存实际上是可受用户控制的一级缓存。每个SM 中的一级缓存与共享内存一个64KB 的内存段。在开普勒架构的设备中，根据应用程序的需要，每个线程可以配置为16KB 的一级缓存或共享内存。而在费米架构的设备中，可以根据喜好选择16KB 或 48 KB 的一级缓存或共享内存。早期的费米架构的硬件（计算能力为1.x）中只
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2023-09-20 15:55:29
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CUDA的存储器可以大致分为两类：板载显存（On-board memory）片上内存（On-chip memory）其中板载显存主要包括全局内存（global memory）、本地内存（local memory）、常量内存（constant memory）、纹理内存（texture memory）等，片上内存主要包括寄存器（register）和共享内存（shared memory）。不同类型的内存
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2023-12-28 14:21:25
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共享GPU内存和深度学习是当前机器学习领域的重要课题。当我们在进行深度学习任务时，尤其是处理大规模数据时，如何优化GPU的内存使用显得尤为重要。本文将详细探讨这一问题，并提供解决方案，其中包括环境配置、编译过程、参数调优、定制开发、调试技巧和性能对比。
## 环境配置
在开始之前，我们需要确保我们的环境已经配置好。以下是配置所需的软件和硬件环境：
1. **GPU**：NVIDIA GeFo
1. 共享内存介绍共享内存因为更靠近计算单元，所以访问速度更快共享内存通常可以作为访问全局内存的缓存使用，比如全局内存有一块内存你会经常访问使用的话，如果每次都到全局内存去拿效率相对比较低，这个时候可以考虑先搬到共享内存中，然后再共享内存中频繁访问，这样效率就会高很多。利用共享内存实现线程间的通信共享内存通常与__syncthreads同时出现，这个函数时同步block内的所有线程，全部执行到这一
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2023-10-17 12:50:06
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# 深度学习中的GPU共享内存
随着深度学习的发展，计算资源的需求也日益增加。GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力，成为了深度学习的核心硬件。共享内存是一种提高GPU计算效率的机制，它可以在多个线程间共享数据，大幅度减少内存访问延迟，提高程序性能。本文将探讨GPU共享内存的基本概念及其在深度学习中的应用，并提供一些简单的代码示例。
## 什么是GPU共享内存？
GPU共享内存是一种存
## 深度学习 共享GPU 内存利用
在深度学习领域，通常需要使用GPU来加速训练过程，但是GPU的内存资源是有限的。为了更好地利用GPU的内存，我们可以通过共享GPU的方式来提高内存利用率。本文将介绍如何使用共享GPU来提高内存利用，并给出相应的代码示例。
### 共享GPU内存利用原理
在深度学习中，通常需要将数据加载到GPU的内存中进行训练。但是，当训练的模型比较大或者数据量较大时，很
# 实现深度学习使用共享GPU内存的步骤指南
在深度学习的实际应用中，GPU是加速计算的重要工具。对于个人电脑或小型服务器来说，使用共享的GPU内存能够提高资源利用率，降低计算成本。本文将为你提供一个使用共享GPU内存进行深度学习的详细流程。
## 步骤流程
以下是实现共享GPU内存的基本步骤，以表格形式展示：
| 步骤编号 | 步骤名称 | 详细描述
原理上来说，共享内存是GPU上可受用户控制的一级缓存。在一个SM中，存在着若干cuda core + DP(双精度计算单元) + SFU（特殊函数计算单元）+共享内存+常量内存+纹理内存。
原创
2017-10-02 20:36:00
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# 使用共享 GPU 内存进行 GPU 深度学习
随着深度学习的快速发展，GPU（图形处理单元）已成为训练深度学习模型的关键工具。由于高昂的成本，很多个人或小团队无法拥有独立的高性能 GPU。幸运的是，使用共享 GPU 内存能够降低成本并提高资源利用率。本文将深入探讨如何使用共享 GPU 内存进行深度学习，同时提供一些代码示例和流程图。
## 什么是共享 GPU 内存？
共享 GPU 内存是
全局内存
通俗意义上的设备内存。
共享内存
1. 位置：设备内存。
2. 形式：关键字
__shared__添加到变量声明中。如
__shared__ float cache[10]
3. 目的：对于GPU上启动的每个线程块，CUDA C编译器都将创建该共享变量的一个副本。线程块中的每个线程都共享这块内存，但线程却无法看到也不能修改其
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2024-02-26 06:38:23
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相信很多人知道 shared_buffers 这个参数，它设置共享缓存的大小，本篇简单讲一下它是怎样分配的。1、参数设置（src/backend/utils/misc/guc.c）/*
* We sometimes multiply the number of shared buffers by two without
* checking for overflow, so we must
# 深度学习中的共享GPU内存实现指南
在深度学习的应用中，充分利用GPU的计算能力是非常重要的。在多进程的情况下，如何共享GPU内存成为了一个关键问题。本文将详细讲述如何实现共享GPU内存的流程，适合刚入行的小白开发者进行学习。
## 流程概述
在实现共享GPU内存这一目标时，我们主要遵循以下几个步骤：
| 步骤 | 描述
