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

CUDA 内存统一分析 关于CUDA 编程的基本知识,如何编写一个简单的程序,在内存中分配两个可供 GPU 访问的数字数组,然后将它们加在 GPU 上. 本文介绍内存统一,这使得分配和访问系统中任何处理器上运行的代码都可以使用的数据变得非常容易, CPU 或 GPU . 图 1 .内存统一是可从系统中的任何处理器访问的单个内存地址空间. 以几个简单的"练习"介绍,其中一个练习,运行最近基于 Pascal 的 GPU ,看看会发生什么. 建议这样做有两个原因.首先,因为 PascalMI

Android在加载大背景图或者大量图片时,经常导致内存溢出(Out of Memory  Error),本文根据我处理这些问题的经历及其它开发者的经验,整理解决方案如下(部分代码及文字出处无法考证): 方案一.读取图片时注意方法的调用,适当压缩   尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或 BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图, 因为这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6666491 在前面一篇文章Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Shared Memory)驱动程序源代码分析中,我们系统地介绍了Android系统匿名共享内存的实现原理,其中着重介绍了它是如何辅助内存管理系统来有效地管理内存的,在再前面一篇文章Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Share

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6664554 在上一文章Android系统匿名共享内存Ashmem(Anonymous Shared Memory)简要介绍和学习计划中, 我们简要介绍了Android系统的匿名共享内存机制,其中,简要提到了它具有辅助内存管理系统来有效地管理内存的特点,但是没有进一步去了解它是如何实 现的.在本文中,我们将通过分析Android系统的匿名共享内存

1．shared memory __shared__ 声明为共享内存,将会保存在共享内存中  2．constant memory __constant__ 声明为常量内存,将会保存在常量内存中,常量内存是只读内存,声明时要静态的分配空间 将数据从CPU拷贝到常量内存中时用cudaMemcpyToSymbol,例如cudaMemcpyToSymbol( s, temp_s,sizeof(Sphere) * SPHERES) 常量内存带来性能提升的原因: 1．对常量内存的单次读操作可以广播到临近线程

内存泄露(memory leak) VS 内存溢出(out of memory) 内存溢出 out of memory,是指程序在申请内存时,没有足够的内存空间供其使用,出现out of memory: 内存泄露 memory leak,是指程序在申请内存后,无法释放已申请的内存空间(指的是堆上的内存),一次内存泄露危害可以忽略,但内存泄露堆积后果很严重,无论多少内存,迟早会被占光. memory leak会最终会导致out of memory! GC为了能够正确释放对象,会监控每个对象的运行状

Android在加载大背景图或者大量图片时,经常导致内存溢出(Out of Memory  Error),本文根据我处理这些问题的经历及其它开发者的经验,整理解决方案如下(部分代码及文字出处无法考证):  方案一.读取图片时注意方法的调用,适当压缩  尽量不要使用setImageBitmap或setImageResource或BitmapFactory.decodeResource来设置一张大图,因为这些函数在完成decode后,最终都是通过java层的createBitmap来完成的,需要消耗

Centos 7.3 安装 0.0392017.07.14 20:12:09字数 1550阅读 985 Centos 7.3 基于 Red Hat 企业版的源代码的最新版本的 CentOS 7 在今年的 12月发布了 CentOS Linux 7 (1611) ,包含了许多 bug 修复.新的包更新,比如 Samba.Squid.libreoffice.SELinux.systemd 及其它软件,并支持第七代 Intel 酷睿 i3.i5.i7 处理器. centos 7.3 安装过程: 虚拟机

共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux. 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API,可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列.为此,请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象,该对象可以转移到另一个进程. DeviceNDArray.get_ipc_handle() 返回一个IpcArrayHandle对象,该对象可以安全地序列化并传输到另一个进程以共享本地分配. 注意:此功能仅在Linux上可用. 类num

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5f.html 结合lec07_intro_cuda.pptx学习 内存类型 CGMA: Compute to Global Memory Access ratio Constant memory只允许device只读,比global memory 能够提供更快更多的并行数据访问路径给kernel. Register和local memory是线程私有的.Shared memory是同一个block中

转载至:http://outofmemory.cn/java/jvm/OutOfMemoryError-analysis 工具 安装Memory Analyse Tools(MAT) 工具, 可以直接在eclipse中安装其相应的插件,安装方法可以参考另一篇eclipse插件汇总 不会用的可以参考一下这个帖子使用 Eclipse Memory Analyzer 进行堆转储文件分析 一些Java内存参数设置 -vmargs:  说明后面是VM的参数,所以后面的其实都是JVM的参数了 -Xms20m

CUDA可以认为是一个由软件和硬件构成的并行计算系统,其依赖于GPU的并行计算单元,CUDA有类C的API,方便程序编写.其依赖于CPU和GPU的异构体系,通过在CPU上串行执行环境初始化.内存分配.数据传输,然后在GPU上执行并行计算. 内存分配 1.一维 ; cudaMalloc((void**)&dev_ans, d.y * sizeof(int)); 参数1:显存中开辟的空间的指针(术语:GPU设备端数据指针) 参数2:空间大小,字节为单位 2.二维 ; int pitch; cudaM

昨天在修改自己的代码的时候,碰到了malloc函数内存分配失败,上网翻了翻,一个很可能的原因是之前的代码出现了越界操作,导致malloc分配函数所涉及的一些信息被破坏.在这个思想的指导下,今天又是郁闷了一整天,来来回回看自己的代码.又加不断的调试,终于发现自己的代码中有一个malloc分配的内存大小为0,不是自己预想的大小,而之后的代码又按预想的大小对内存进行了操作,导致了下一个malloc无法分配内存. 总结自己的问题,如果下一次再碰到这样的问题,就要查从不能分配的那个malloc函数开始往回

内存管理 引用计数:垃圾回收机制的依据 # 1.变量的值被引用,该值的引用计数 +1# 2.变量的值被解绑,该值的引用计数 -1# 3.引用计数为0时就会被垃圾回收机制回收 标记清除:解决循环引用问题 # 所有线程能访问到的栈区变量,称之为 gc roots对象# 1.所有gc roots对象可以直接或间接访问到的变量值,都会被 标记机制 标记为存活状态# 2.将所有存活状态的值形成新的拷贝,变量完成重新引用# 3.清除机制 会将之前所有产生的值都进行回收 分代回收:采用的还是引用计数来回收,是

1.在涉及使用Context时,对于生命周期比Activity长的对象应该使用Application的Context.凡是使用Context优先考虑Application的Context,当然它并不是万能的,对于有些地方则必须使用Activity的Context.对于Application,Service,Activity三者的Context的应用场景如下:     其中,NO1表示Application和Service可以启动一个Activity,不过需要创建一个新的task任务队列.而对于D

是因为php页面消耗的最大内存默认是为128M (在PHP的ini件里可以看到) ,如果文件太大或图片太大在读取的时候会发生上述错误. 解决办法: 1.修改 php.ini 将memory_limit由 8M 改成 16M(或更大),重启apache服务 2.在PHP 文件中加入ini_set("memory_limit","1024M"); 注意:为了系统的其它资源的正常使用 请您不要将 memory_limit设置太大,其中-1为不限 3.修改.htaccess

原文链接1.cudaMemcpy()<--> cudaMalloc()  //线性内存拷贝 1 //线性内存拷贝 2 cudaMalloc((void**)&dev_A, data_size); 3 cudaMemcpy(dev_A, host_A, data_size, cudaMemcpyHostToDevice); 2.cudaMemcpy2D()<-->cudaMallocPitch() //线性内存拷贝 cudaError_t cudaMemcpy2D( void

[root@hadoop3 hadoop]# xloStarting namenodes on [hadoop3]上一次登录:三 12月 27 16:06:01 CST 2017pts/24 上Starting datanodes上一次登录:三 12月 27 16:06:11 CST 2017pts/24 上Starting secondary namenodes [hadoop3]上一次登录:三 12月 27 16:06:13 CST 2017pts/24 上Starting resource

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on