第一个问题:CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed. 已放弃 (核心已转储) 由Error类型可以知道运行模型所需的显存空间超过了显卡提供的显存.解决办法:修改cfg配置文件,减小batch和subdivsion. 第二个问题:CUDA Error: unknown error darknet: ./src/cuda.c:: check_error: Asserti…

问题描述:在跑深度学习算法的时候,发现服务器上只有自己在使用GPU,但使用GPU总是会报RuntimeError: CUDA error: out of memory,这是因为自己之前运行的进程还存在,没有完全杀死. 解决办法:执行命令[ps -u]查看当前用户的进程 (base) duanyongchun:~/pycharm_projects$ ps -u 如图: 当前0.1两块GPU被python进程占用,执行命令[kill -9 进程号(PID)]杀死进程 ( 再查看当前进程如图: 进程被…

​ 从6月初开始,6G显存的显卡开始出现CUDA Error:out of memory的问题,这是因为dag文件一直在增加,不过要增加到6G还需要最少两年的时间. 现在出现问题的原因是1.内核太古老,2.驱动太古老. ​编辑 解决办法,1.更新最新内核 2.更新512.15版显卡驱动,但不要更新最新版,最新版对LHR显卡进行了限制. 最新内核和512.15版本显卡点此下载:内核链接 2021年下半年,NVIDIA发布了LHR版本显卡,对显卡算力进行了限制. 2022年5月,NBminer在最新…

之前一开始以为是cuda和cudnn安装错误导致的,所以重装了,但是后来发现重装也出错了. 后来重装后的用了一会也出现了问题.确定其实是Tensorflow和pytorch冲突导致的,因为我发现当我同学在0号GPU上运行程序我就会出问题. 详见pytorch官方论坛: https://discuss.pytorch.org/t/gpu-is-not-utilized-while-occur-runtimeerror-cuda-runtime-error-out-of-memory-at/3478…

项目中用cuda解码时候遇到该错误,这是调用cuda相关库中一些so库版本错误造成的.…

看我结论,大家试试看最后装pytorch看行不行,不行就去冲了PyTorch   /Doge ubuntu 20.04 下安装CUDA,参考这个博主写的,先看显卡支持的最高CUDA版本,之后找一个较新的不管是安装CUDA cuDnn 还是PyTorch都按一个版本装就行 不过最后的cudnn 我是在官网下的Deb安装的,然后参考这个链接里的 CUDA版本切换 这一步创建的那个cuda文件夹. 然后对MINIST数据集,跑一个简单的 卷积神经网络 的时候出现了RuntimeError: cuDNN…

stream是什么 nivdia给出的解释是:A sequence of operations that execute in issue-order on the GPU.  可以理解成在GPU上执行的操作序列.比如下面的这些动作. cudaMemcpy()kernel launchdevice synccudaMemcpy() 不同的流操作可能是交叉执行的,可能是同事执行的. 流的API: cudaEvent_t start;cudaEventCreate(&start);cudaEvent…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两向量相加操作,参考CUDA 8.0中的sample:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\0_Simple,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define PRINT_ERROR_INFO…

目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题. 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可:     https://developer.nvidia.com/cuda-downloads   在里面选择你所对应的电脑版本即可. 2 VS2010这个没什么说的了,网上各种的免费资源,下载一个不需要钱的就行. 3 Cuda的安装:(win7版32bit) 安装cuda 3.1 c…

原文链接 第六节:全局内存和CUDA RPOFILER  Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第二节,我探讨了内存性能和在reve…