杀掉gpu上的程序

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https://blog.csdn.net/flysky_jay/article/details/82142254 当然也可以使用top找进程,但这种方式更好…

linux GPU上多个buffer间的同步 —— ww_mutex、dma-fence的使用笔记

原文链接:https://www.cnblogs.com/yaongtime/p/14111134.html WW-Mutexes 在GPU中一次Render可能会涉及到对多个buffer的引用. 所以在command buffer提交到GPU前,需要等到所有依赖的buffer可用. 因为这些buffer可能被多个设备或进程所共享,所以相比单个buffer,增加了deadlock的风险. 这不能简单地通过一个 buffer mutex锁来等待buffer可用,因为这些buffer通常受控…

GPU上的图像和信号处理

GPU上的图像和信号处理 NVIDIA Performance Primitives(NPP)库提供GPU加速的图像,视频和信号处理功能,其执行速度比仅CPU实施快30倍.拥有5000多个用于图像和信号处理的原语,可以轻松执行诸如颜色转换,图像压缩,过滤,阈值处理和图像处理之类的任务. NPP库优化了可用计算资源的使用,因此您的应用程序可在数据中心,工作站和嵌入式平台上实现最佳性能.如今,NPP已被从事自动驾驶汽车,医学成像,机器人技术和HPC的图像处理,信号处理和计算机视觉应用的工程师,科学家…

NVIDIA GPU上的Tensor线性代数

NVIDIA GPU上的Tensor线性代数 cuTENSOR库是同类中第一个GPU加速的张量线性代数库,提供张量收缩,归约和逐元素运算.cuTENSOR用于加速在深度学习训练和推理,计算机视觉,量子化学和计算物理领域的应用.使用cuTENSOR,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构. cutensor性能 cuTENSOR库针对NVIDIA GPU的性能进行了高度优化.最新版本增加了对DMMA和TF32的支持. cuTENSOR的主要功能张量收缩,缩小和元素运算混合精度支持…

NVIDIA GPU上的直接线性求解器

NVIDIA GPU上的直接线性求解器 NVIDIA cuSOLVER库提供了密集且稀疏的直接线性求解器和本征求解器的集合,它们为计算机视觉,CFD,计算化学和线性优化应用程序提供了显着的加速.cuSOLVER库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSOLVER性能 cuSOLVER 11自动利用DMMA Tensor Core.DGX A100比DGX-2快2倍以上,这要归功于A100以及第三代NVLINK和NVSWITCH,GPU数量只有一半. cuSOLVE…

GPU上稀疏矩阵的基本线性代数

GPU上稀疏矩阵的基本线性代数 cuSPARSE库为稀疏矩阵提供了GPU加速的基本线性代数子例程,这些子例程的执行速度明显快于仅CPU替代方法.提供了可用于构建GPU加速求解器的功能.cuSPARSE被从事机器学习,计算流体力学,地震勘探和计算科学等应用的工程师和科学家广泛使用.使用cuSPARSE,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuSPARSE库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuSPARSE性能 cuSPARSE库针对NVIDIA GP…

GPU上的基本线性代数

GPU上的基本线性代数 cuBLAS库提供了基本线性代数子例程(BLAS)的GPU加速实现.cuBLAS通过针对NVIDIA GPU进行了高度优化的嵌入式行业标准BLAS API来加速AI和HPC应用程序.cuBLAS库包含用于批处理操作,跨多个GPU的执行以及混合和低精度执行的扩展.使用cuBLAS,应用程序会自动受益于常规性能的改进和新的GPU架构.cuBLAS库包含在NVIDIA HPC SDK和CUDA Toolkit中. cuBLAS多GPU扩展 cuBLASMg提供了最新的多GPU矩…