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.

使用Deepfakes(AI换脸) 软件,拼的就是配置,耗的就是时间,考验的是耐心. 配置好了,时间就少了. 所以玩这种软件,硬核需求就是:配置,配置,配置.  我的电脑能跑这个软件么?也是很多新手的必问题目. 下面就介绍一下window系统查看显卡和显存的几种方法.因为的系统为win10, 我就主要win下面的操作.最后说一下win7. 方法1:设备管理 首先,点击任务栏最左边的window图标或者按一下Ctrl和Alt中间的Win图标. 然后,搜“设备管理器” 然后,双击打开,找到显卡适配器

Python在用GPU跑模型的时候最好开多进程,因为很明显这种任务就是计算密集型的. 用进程池好管理,但是tensorflow默认情况会最大占用显存,尽管该任务并不需要这么多,因此我们可以设置显存的按需获取,这样程序就不会死掉了. 1. 按比例预留: tf_config = tensorflow.ConfigProto() tf_config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 分配50% session = tensorflo

// 基于扩展NVX_gpu_memory_info extension UINT      QueryNVidiaCardMemory() { __try { int iVal = 0; glGetIntegerv( GPU_MEMORY_INFO_DEDICATED_VIDMEM_NVX, &iVal ); return (UINT)iVal/1024; } __except(1) { } return 0; } // 基于扩展WGL_AMD_gpu_association UINT    

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.

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

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

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 本文目录 1 终端执行程序时设置使用的GPU 2 python代码中设置使用的GPU 3 设置tensorflow使用的显存大小 3.1 定量设置显存 3.2 按需设置显存 ~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 转载请注明出处: http://www.cnblogs.com/darkknightzh/p/6591923.html 参考网址: http://stackoverflo

下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式. 实验 显存到主存 我使用VSCode的jupyter来进行实验,首先只导入pytorch,代码如下: import torch 打开任务管理器查看主存与显存情况.情况分别如下: 在显存中创建1GB的张量,赋值给a,代码如下: a = torch.zeros([256,1024,1024],device= 'cpu') 查看主存与显存情况: 可以看到主存与显存都变大了,而且显存不止变大了1G,多出来的内存是pytorch运行所需的一些配置变量,我们

[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

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

今天尝试了 发现很有效果 不敢独享 所以贴一下,如果我火星了 ..就无视我吧 问题表现为: 1. 随机出现花屏,和 横线. 随机出现死机2. 随着再次渲染(例如桌面背景切换),花屏或横线会消失3. 当观看电影,游戏,或使用占内存的程序时,花屏或横线出现几率变大4. 开机时不容易出现花屏或横线 若你出现的问题和上述明显不同,那就不一定有效果 这个问题我查了很久 基本觉得应该是MAC对需要的要求大于实际分配的显存导致的所以很多人发帖说加到8G内存 变成512M显存就解决了 这边就是手动把显存调整上去

前言 今早我想用多块GPU测试模型,于是就用了PyTorch里的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel来支持用多块GPU的同时使用(下面简称其为Dist). 程序运行时,由于程序中其他部分的代码(与Dist无关的代码)出现了错误,导致程序退出.这次使用Dist时没有考虑和处理这种程序崩溃的情况,因此在程序退出前没有用Dist关闭生成的所有进程,最终导致本次进程运行后GPU显存未释放(经观察,发现是由于没有用Dist关闭所有进程,导致程序运行后还有一部分

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

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

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

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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

本来想对上一篇博客做优化,优化效果不明显.但知识点还是要记一下. 初衷是想把上一篇博客中定义域的计算搬到CPU来计算,因为定义域的计算对于每一个kernel都是一样的,所以直接读取应该是可以进一步减小kernel的执行时间的. 我的思路的初衷是将这块的数据送到显存之后再送到寄存器中,从寄存器读取的时间应该是很快的,通过这样把计算的时间改为读取的时间.当然,读取寄存器的时间是否比计算更短,这个确实应该质疑,但是对于比较复杂的计算,我觉得直接读应该是比计算更快的.而对于这部分数据,CPU计算应该会比

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但