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

技术背景 笔者在执行一个Jax的任务中,又发现了一个奇怪的问题,就是明明只分配了很小的矩阵空间,但是在多次的任务执行之后,显存突然就爆了.而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false,也就是不进行显存的预分配(默认会分配90%的显存空间以供使用).然后在网上找到了一些类似的问题,比如参考链接中的1.2.3.4,都是在一些操作后发现未释放显存,这里提供一个实例问题和处理的思路,如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言. 问题复现

​ 从6月初开始,6G显存的显卡开始出现CUDA Error:out of memory的问题,这是因为dag文件一直在增加,不过要增加到6G还需要最少两年的时间. 现在出现问题的原因是1.内核太古老,2.驱动太古老. ​编辑 解决办法,1.更新最新内核 2.更新512.15版显卡驱动,但不要更新最新版,最新版对LHR显卡进行了限制. 最新内核和512.15版本显卡点此下载:内核链接 2021年下半年,NVIDIA发布了LHR版本显卡,对显卡算力进行了限制. 2022年5月,NBminer在最新

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,

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

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.

~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~~ 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

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

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]

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

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

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 =

keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存. 若单核GPU也无所谓,若是服务器GPU较多,性能较好,全部占满就太浪费了. 于是乎有以下三种情况: - 1.指定GPU - 2.使用固定显存的GPU - 3.指定GPU + 固定显存 一.固定显存的GPU 本节来源于:深度学习theano/tensorflow多显卡多人使用问题集(参见:Limit the resource usage for tensorflow backend · Issue #1538 · fchollet/ke

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

import tensorflow as tfimport osos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = '0' #指定第一块GPU可用config = tf.ConfigProto()config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction = 0.5 # 程序最多只能占用指定gpu50%的显存config.gpu_options.allow_growth = True #程序按需申请内存sess = tf.

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

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

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  

[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_