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

GPU占用率查看: 方法一:任务管理器 如图,GPU0和GPU1的占用率如下显示. 方法二:GPU-Z软件       下面两个GPU,上面是GPU0,下面是GPU1 sensors会话框里的GPU Load就是占用率 大家可以查看GPU0和GPU1的使用与否和使用率 方法三:终端查看 在运行中输入cmd,打开终端 输入cd C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI 回车 输入nvidia-smi 输出为 其中GPU下的0和1 指不同GPU,Memory

默认开启Tensorflow的session之后,就会占用几乎所有的显存,进行如下设置即可: 指定GPU编号: import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0" 或者在脚本或者命令行中指定 export CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 指定GPU使用的是按需分配的: config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.allow_growth=True sess 

在训练keras时,发现不使用GPU进行计算,而是采用CPU进行计算,导致计算速度很慢. 用如下代码可检测tensorflow的能使用设备情况: from tensorflow.python.client import device_lib print(device_lib.list_local_devices()) 查看是否只有CPU可用,发现不是,有GPU可用,但是为什么GPU利用率极低并且只有一个GPU在使用,另一个GPU利用率为0, 发现在启动时有一行报错: Could not load

不少同学抱怨,在集群的GPU节点上运行caffe程序时,经常出现"Out of Memory"的情况.实际上,如果我们在提交caffe程序到某个GPU节点的同时,指定该节点某个比较空闲的gpu id,便可以避免"Out of Memory"的情况.步骤如下: 1. 在提交任务前,制作一个带有“nvidia-smi”命令的run_gpu.sh文件 #!/bin/bash #$ -V #$ -cwd #$ -j y #$ -S /bin/bash nvidia-smi

Linux查看显卡信息: lspci | grep -i vga 使用nvidia GPU可以: lspci | grep -i nvidia [root@gpu-server-002 ~]# lspci | grep -i nvidia 02:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation Device 1b06 (rev a1) 02:00.1 Audio device: NVIDIA Corporation Device 10ef (r

BACKGROUND A graphics processing unit (GPU) is a specialized electronic device that is specifically designed to perform operations related to graphics processing. GPUs are often built with a highly parallel structure that provides more efficient proc

https://en.wikipedia.org/wiki/Memory_leak In computer science, a memory leak is a type of resource leak that occurs when a computer program incorrectly manages memory allocations[1] in such a way that memory which is no longer needed is not released.

本文来自于Dev Club 开发者社区,非经作者同意,请勿转载,原文地址:http://dev.qq.com/topic/57c7ffdc0569a1191bce8a63 作者:章未哲——腾讯SNG质量部 背景 我们在安卓上进行性能测试时,如果想获取CPU以及内存等常用性能指标,linux系统自身就提供了现成的方法,谷歌官方甚至公司内部也都提供了大量功能强大的分析工具.而相比之下,想要获取GPU的相关指标则没那么容易,甚至我们对GPU应该使用什么指标衡量都几乎一无所知.这一方面是由于系统没有提供

首先声明,我是个使用多语言(ASM/C/C++/Java/Perl)的人,主要使用C++和Java所以我认为我的意见还算中肯.那些否定C++的人,你们是否了解————Borland鼓吹Delphi如何强大,但他们招的人可以不会Pascal/Delphi,但你必须会C/C++Sun(被Oracle收购了)鼓吹Java如何强大,可他们招的人也不许会C/C++Microsoft当年力推VB,现在又力推C#,可他们的面试题还是C++ 那些说C++怎样怎样的人,是你们的眼界太窄了,说Java好的人,多半只

原文:SQL Server 内存泄露(memory leak)--游标导致的内存问题 转自:http://blogs.msdn.com/b/apgcdsd/archive/2011/07/01/sql-server-memory-leak.aspx 问题描述:客户反映SQL Server运行一段时间就会报出内存不足的错误,怀疑是有内存泄露.从SQL Server的error log里面看如下错误信息: 2009-05-14 10:54:20.71 server Error: 17803, Sev

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co

本小节笔记大纲: 1.Communication patterns gather,scatter,stencil,transpose 2.GPU hardware & Programming Model SMs,threads,blocks,ordering Synchronization Memory model: local, shared, global Atomic Operation 3.Efficient GPU Programming Access memory faster co

Memory kernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的.比如之前博文涉及到的,将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低,这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释.根本原因是获取global memory的方式很差劲. 众所周知,memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位.low-latency和high-bandwidth是高性能的理想情况.但是购买拥有大容量,高性能的memory是不现实的,或者不经济的.因此,我们就要尽量

上篇说了一些性能优化的理论部分,主要是回顾一下,有了理论,小平同志又讲了,实践是检验真理的唯一标准,对于内存泄露的问题,现在通过Android Studio自带工具Memory Monitor 检测出来.性能优化的重要性不需要在强调,但是要强调一下,我并不是一个老司机,嘿嘿!没用过这个工具的,请睁大眼睛.如果你用过,那么就不用在看这篇博客了. 先看一段会发生内存泄露的代码 public class UserManger { private static UserManger instance;

https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/dn508285(v=vs.85).aspx Map with D3D11_MAP_WRITE_DISCARD, the runtime returns a pointer to a new region of memory instead of the old buffer data. This allows the GPU to continue using the old da

上篇说了一些性能优化的理论部分,主要是回顾一下,有了理论,小平同志又讲了,实践是检验真理的唯一标准,对于内存泄露的问题,现在通过Android Studio自带工具Memory Monitor 检测出来.性能优化的重要性不需要在强调,但是要强调一下,我并不是一个老司机,嘿嘿!没用过这个工具的,请睁大眼睛.如果你用过,那么就不用在看这篇博客了. 先看一段会发生内存泄露的代码 public class UserManger { private static UserManger instance;

Handling memory leaks in Java programs Find out when memory leaks are a concern and how to prevent them   Published on February 01, 2001 How memory leaks manifest themselves in Java programs Most programmers know that one of the beauties of using a p

查看 tensorflow 版本 conda list 例如发现 tensorflow 1.10.0 tensorflow-gpu 1.10.0 当两个版本相同时,默认会使用 cpu 版本 如果同时存在 cpu 和 gpu 版本的 tensorflow,系统默认使用版本高的 tensorflow 如果想要使用 gpu 版本的 tensorflow,只需要将 gpu 版本升级比 cpu 高,即可解决 在运行之前先查看GPU的使用情况: 指令:nvidia-smi 备注:查看GPU此时的使用情况 或

笔者采用python3.6.7+TensorFlow1.12.0+CUDA10.0+CUDNN7.3.1构建环境 PC端配置为GTX 1050+Intel i7 7700HQ 4核心8线程@2.8GHZ TensorFlow-gpu的安装经历实在是坎坷的很 首先显卡一定要支持 没想到的是GTX 1050TI,GTX 1070TI等主流显卡竟然都不支持 (还好我买的是GTX 1050) (并没有暗示需要一块TESLA) 点这里查看CUDA支持列表 其次需要对好版本号,不同的TensorFlow版本

1.在运行之前先查看GPU的使用情况: 指令:nvidia-smi 备注:查看GPU此时的使用情况 或者 指令:watch nvidia-smi 备注:实时返回GPU使用情况 2.指定GPU训练: 方法一.在python程序中设置: 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0’ 备注:使用 GPU 0 代码:os.environ[‘CUDA_VISIBLE_DEVICES’] = ‘0,1’ 备注:使用 GPU 0,1 方法二.在执行python程序时候