目录Dell 工作站 Quadro P2000TensorFlow具体安装步骤 Dell 工作站 Quadro P2000Windows 10 64bit 专业工作站版 提取码：j3ehGPU: Nvidia Quadro P2000 Python: 3.6（Anaconda3-5.1.0-Windows-x86_64.exe） CUDA: cuda_9.0.176_win10.exe cuDN
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
#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
前言在平台上跑GPU训练，结果CUDA OOM了，错误提示E Internal: failed initializing StreamExecutor for CUDA device ordinal 0: Internal: failed call to cuDevicePrimary
CtxRetain: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY; total memory repor
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
文章目录系列文章目录前言一、存储器和内存二、矩阵点积矩阵乘法总结 前言像之前的文章，也只能说讲了一下简单应用，其实离实际应用还有很大距离，这篇再细讲讲存储器和应用示例一、存储器和内存 图中所示为GPU中的存储结构，L1 、 L2为缓存区域，全局内存访问很慢，但所有位置都可以访问。共享内存访问比全局内存快100倍左右，但是是块内可访问，不同块之间的共享内存不同。 本地内存访问也很快，但是只有64kb
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
1、查看服务器GPU内存使用情况命令行：watch -n 1 nvidia-smi 图片显示的情况，页面每隔1秒会刷新页面。2、Tensorflow使用多个GPU时的分配方法方法一：在命令行中输入CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python main.py方法二：在代码中加入import os
os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "
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2023-09-18 15:41:21
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目录三、CPU使用率 —— 用户CPU3.1 CPU使用率相关重要指标3.2 查看CPU使用率 —— ps/top/pidstat3.3 CPU使用率过高怎么办？3.4 CPU使用率案例分析 —— ab3.5 当CPU使用率升高时，分析方式3.6 当CPU使用率升高时，找不到pid3.7 总结三、CPU使用率 —— 用户CPUCPU 使用率是单位时间内 CPU 使用情况的统计，以百分比的方式展示。
通过CUDA 6，英伟达推出了 CUDA 平台历史上最引人注目的编程模型改进之一——统一内存。在当今典型的PC或集群节点中，CPU和GPU的内存在物理上是不同的，并由PCI-Express总线分隔开。在 CUDA 6 之前，这正是程序员看待事物的方式。CPU 和 GPU 之间共享的数据必须分配在两个内存中，并由程序显式地在它们之间复制。这给 CUDA 程序增加了很多复杂性。统一内存创建一个托管内存
从深度学习在2012年大放异彩，gpu计算也走入了人们的视线之中，它使得大规模计算神经网络成为可能。人们可以通过07年推出的CUDA(Compute Unified Device Architecture)用代码来控制gpu进行并行计算。本文首先根据显卡一些参数来推荐何种情况下选择何种gpu显卡，然后谈谈跟cuda编程比较相关的硬件架构。 (2016年6月27日更新)Real心塞，最近出了基于P
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
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
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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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)
文章目录5.1 CUDA共享内存概述5.1.1 共享内存SMEM5.1.2 共享内存分配5.1.3 共享内存存储体和访问模式1. 内存存储体2. 存储体冲突3. 访问模式4. 内存填充5. 访问模式配置5.1.4 配置共享内存量5.1.5 同步1. 弱排序内存模型2. 显式障碍3. 内存栅栏4. Volatile修饰符5. 共享内存与全局内存 之前研究了全局内存的使用，如何通过不同的方式提高全
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2023-09-27 15:14:23
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目录1. GPU设置2. GPU设置的API列表3.GPU设置实战3.1 对每个GPU设置内存自增长3.2 设置可见GPU3.3给GPU做逻辑切分3.4 手动指定的方式使用多GPU环境1. GPU设置（1）默认用全部GPU并且内存全部占满（why GPU或者内存会全部占满？）（2）如何不浪费内存和计算资源？ 内存自增长：即弹性
用free -m查看的结果：[root@localhost ~]# free -m
total used free shared buffers cached
Mem: 7918 7865 52 0 7228 143
-
由于共享内存拥有仅次于寄存器的读写速度，比全局内存快得多。因此，能够用共享内存访问替换全局内存访问的场景都可以考虑做对应的优化。不利用共享内存的矩阵乘法不利用共享内存的矩阵乘法的直接实现。每个线程读取A的一行和B的一列，并计算C的相应元素，如图。访问次数 ： 从全局内存中读取A的次数为B.width，读取B的次数为A.height。#include <stdio.h>
#include
英文原文：Cache is the new RAM
这是一次在 defrag 2014的演讲。 这是经过长时间地多次技术变革后的（多个）技术优势之一。你看到了实际上突破。如果你只是看到了其中的一部分，很难正确推断。你要么短期有进展，要么落后很远。令人惊讶的不是事物变化的速度，而是一点一滴长期工程实践的突破。这是史端乔交换机，一个自动连接电话线路设备，在1891年发明的
