刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 深度学习最吃机器,耗资源,在本文,我将来科普一下在深度学习中: 何为"资源" 不同操作都耗费什么资源 如何充分的利用有限的资源 如何合理选择显卡 并纠正几个误区: 显存和GPU等价,使用GPU主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快

项目简介 本项目基于Altera公司的Cyclone IV型芯片,利用NIOS II软核,2-port RAM与时序控制模块,实现64*48分辨率的显存(再大的显存板载资源m9k不够用) 实现效果如下: VGA时序控制模块 VGA时序简介 网络上针对VGA时序的讲解已经非常多了,简单的理解,VGA主要有H_sync和V_sync这两个坐标同步信号,与RGB这三个色彩信号.当H_sync与V_sync达到特定的值的时候,对应一个特别的坐标(x,y)上的颜色为RGB.VGA上的RGB信号是模拟信号,

Antz系统更新地址: https://www.cnblogs.com/LexMoon/category/1262287.html Linux内核源码分析地址:https://www.cnblogs.com/LexMoon/category/1267413.html 目前已经完成了MBR的雏形,虽然有些简陋,比如我们的屏幕显示还是使用的BIOS中断,而在BIOS中断向量表只有在实模式下存在, 我们要进入保护模式之后就无法使用了.此次我们要完成直接操作显存来进行屏幕显示. 0.  关于显存 如果要

本文主要参考两篇文献: 1.<深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集> 2.基于双向LSTM和迁移学习的seq2seq核心实体识别 运行机器学习算法时,很多人一开始都会有意无意将数据集默认直接装进显卡显存中,如果处理大型数据集(例如图片尺寸很大)或是网络很深且隐藏层很宽,也可能造成显存不足. 这个情况随着工作的深入会经常碰到,解决方法其实很多人知道,就是分块装入.以keras为例,默认情况下用fit方法载数据,就是全部载入.换用fit_generator方法就会以自己手

显卡使用的内存分为两部分,一部分是显卡自带的显存称为VRAM内存,另外一部分是系统主存称为GTT内存(graphics translation table和后面的GART含义相同,都是指显卡的页表,GTT 内存可以就理解为需要建立GPU页表的显存).在嵌入式系统或者集成显卡上,显卡通常是不自带显存的,而是完全使用系统内存.通常显卡上的显存访存速度数倍于系统内存,因而许多数据如果是放在显卡自带显存上,其速度将明显高于使用系统内存的情况(比如纹理,OpenGL中分普通纹理和常驻纹理). 某些内容是必

背景 作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 使用GPU训练时,一次训练任务无论是模型参数还是中间结果都需要占用大量显存.为了避免每次训练重新开辟显存带来计算之外的开销,一般框架的做法是在真正的训练任务开始前,将每个节点的输入和输出,以及模型参数的shape计算出来并全局开辟一次,例如Caffe就是这种做法.随着深度学习模型的发展和迭代,不仅模型训练的数据shape可能发生变化,就连模型本身在训练过程中也可能发生变化,那么

上一篇随笔整理了一下逐行扫描型Memory LCD的显存管理与emWin移植,这篇就整理一下分页型Memory LCD显存管理与emWin移植. //此处以SSD1306作为实例 //OLED的显存//存放格式如下.//[0]0 1 2 3 ... 127    //[1]0 1 2 3 ... 127    //[2]0 1 2 3 ... 127    //[3]0 1 2 3 ... 127    //[4]0 1 2 3 ... 127    //[5]0 1 2 3 ... 127  

因为Memory LCD 的特性,不能设置像素坐标,只能用缓存整体刷新. 所以对于Memory LCD来说,emWin移植仅与打点函数有关,这里用Sharp Memory LCD(ls013b7dh03)作为实例. //LCD的显存,逐行扫描//存放格式如下.//[0]0 1 2 3 ... 16    //[1]0 1 2 3 ... 16    //[2]0 1 2 3 ... 16    //[3]0 1 2 3 ... 16    //[4]0 1 2 3 ... 16    //[5]

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj

视频教程请关注 http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=440/*** OpenGL8-直接分配显存-极速绘制(Opengl1.5版本才有)例子中展示了如何直接 分配显存,使用了glBindBuffer(GL_ARRAY_BUFFER_ARB, _vertexBufer)这个例 子中同样适用该函数分配显卡缓冲区,只是参数有所变化,传递的参数如下所示 glBindBuffer(GL_ELEMENT_ARRAY_BUFFER_

视频教程请关注 http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=440 /** * 这个例子介绍如何使用显卡内存进行绘制 下载地址 :http://files.cnblogs.com/zhanglitong/Tutorial8-%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%88%86%E9%85%8D%E6%98%BE%E5%AD%98.rar 这里使用显卡缓冲区绘制,而不是使用内存缓冲区进行绘制 可以减少数据从内存传递到显存的过程

在电脑上安装Nvidia显卡驱动,平时也会通过Nvidia控制面板来查看显示显存位宽及宽带.显示显存容量和显示显存芯片信息等等,那么该如何查看Nvidia显存大小以及Nvidia硬件相关信息呢? 1.安装上独立显卡驱动之后,在桌面空白空鼠标右键点击,nvidia控制面板,如图: 2.左下角系统属性即可查看机器的独立显卡显存,如图: 3.之后即可看到显卡显存位宽等情况. 如果用户想要查看到Nvidia显卡显存相关硬件信息的话,可以按照教程的简单步骤进行查看.

全局存储器,即普通的显存,整个网格中的随意线程都能读写全局存储器的任何位置. 存取延时为400-600 clock cycles  很easy成为性能瓶颈. 訪问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte.假设没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,减少訪存性能. 多个warp的读写操作假设可以满足合并訪问,则多次訪存操作会被合并成一次完毕.合并訪问的条件,1.0和1.1的设备要求较严格,1.2及更高能力的设备上放宽了合并訪问的条件. 1.2及其更高能力的设备支持对8 bit.16 bi

本文记录了在JOS(或在任意OS)上实现图形界面的方法与一些图形库的实现. 本文中支持的新特性: 支持基本图形显示 支持中英文显示(中英文点阵字库) 相关:VBE VESA MMIO 点阵字库 Github : https://github.com/He11oLiu/JOS About VESA Video Electronics Standards Association(视频电子标准协会,简称"VESA")是制定计算机和小型工作站视频设备标准的国际组织,1989年由NEC及其他8家

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflow.com/questions/36668467/change-default-gpu-in-tensorflow http://stackoverflow.com/questions/37893755/tensorflow-set-cuda-visible-devices-within-jupyter 1 终端执行程序时设置使

如何解决python进程被kill掉后GPU显存不释放的问题 1 重新开一个shell,然后输入: ps aux|grep user_name|grep python.所有该用户下的python程序就会显示出来(很多在用watch命令都不会显示的进程在这里可以看到): 2 然后再一个个用kill命令清理 两台Linux系统之间传输文件的几种方法 连接服务器shell窗口关闭导致程序中断,让程序在linux后台运行nohup - CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 nohup pytho

转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/7608916.html 参考网址: https://stackoverflow.com/questions/39758094/clearing-tensorflow-gpu-memory-after-model-execution https://github.com/tensorflow/tensorflow/issues/1727#issuecomment-285815312s tensorflo

我们在使用tensorflow 的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序,但是有时候程序已经结束了,nvidia-smi也看到没有程序了,但是GPU的内存并没有释放,那么怎么解决该问题呢? 首先执行下面的命令: fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 因为我们只有一块显卡,所以显示如下图所示:  可以看到我们的nvidia0上还有一个python 2.7的PID 然后我们执行: kill -9 pid 然后再执行nvidia-smi就可以看到内存已经被释放

用惯了theano.再用tensoflow发现一运行显存就满载了,吓得我吃了一个苹果. 用天朝搜索引擎毛都搜不到,于是FQ找了下问题的解决方法,原来有两种 按比例 config = tf.ConfigProto() config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.4 session = tf.Session(config=config, ...) 按需求增长(theano那种) config = tf.ConfigProto() co

在运行上面的blog的Tensorflow小程序的时候程序我们会遇到一个问题,当然这个问题不影响我们实际的结果计算,但是会给同样使用这台计算机的人带来麻烦,程序会自动调用所有能调用到的资源,并且全占满,在自己的PC上没问题,但是在服务器上,问题就很大,因为一旦你运行程序,占满显存别人就不能再用了,解决方法是我们通常是给程序运行指定一块GPU,然后限制其使用比例: import tensorflow as tf import os os.environ[' #指定第一块GPU可用 config =