最近使用github上的一个开源项目训练基于CNN的翻译模型,使用THEANO_FLAGS='floatX=float32,device=gpu2,lib.cnmem=1' python run_nnet.py -w data/exp1/,运行时报错,打印"The image and the kernel must have the same type. inputs(float64), kerns(float32)"的错误,然后使用THEANO_FLAGS='floatX=float

一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

title: [CUDA 基础]5.0 共享内存和常量内存 categories: - CUDA - Freshman tags: - 共享内存 - 常量内存 toc: true date: 2018-06-01 16:46:49 Abstract: 本文是第五章关于CUDA共享内存和常量内存的概述 Keywords: 共享内存,常量内存 开篇废话 本文是CUDA第五章的概论,来给出本章的大概思路,文章短小,不说废话. 共享内存和常量内存 在本章中,我们要学习: 数据在共享内存中的安排 二维共享

title: [CUDA 基础]4.0 全局内存 categories: - CUDA - Freshman tags: - 全局内存 - CUDA内存模型 - CUDA内存管理 - 全局内存编程 - 全局内存访问模式 - 全局内存数据布局 - 统一内存编程 - 提高内存吞吐量 toc: true date: 2018-04-28 09:43:50 Abstract: 本文为学习CUDA编程的第四章的概要,主要介绍第四章研究的对象 Keywords: 全局内存,CUDA内存模型,CUDA内存管理

正文从这开始- 内存问题对于后端童鞋而言可能是家常便饭,特别是C++童鞋.我在实习时做过半年的c++游戏客户端开发(也是前端开发哦),也见识了各式各样的内存问题,就说说我的第一个坑,当时做个需求,就是在玩家名字上加些酷炫的封号(就是下图中红框中的图片),人小不懂事,频繁去new一个图像出来,却不去释放它,导致客户端跑个几个小时就会崩溃,虽然很快就被揪出来修复掉,却也留下了心理阴影(5年了,依然历历在目啊). 话题回到前端开发,很幸运,js还是拥有比较完善的gc机制,使得我们不需要时时刻刻像C++

Oracle Study之--Oracle 单实例11.2.0.1.0升级到11.2.0.3.0 系统环境: 操作系统:RedHat EL6(64位) Oracle:    Oracle 11gR2 Oracle 11.2.0.1 单实例升级到11.2.0.3 Oracle 升级的步骤都差点儿相同,先升级Oracle software,然后升级Oracle instance. Oracle 11.2.0.2的patchset No 是:10098816. 关于该Patchset 的下载地址,參考

[深度学习] Pytorch(三)-- 多/单GPU.CPU,训练保存.加载预测模型问题 上一篇实践学习中,遇到了在多/单个GPU.GPU与CPU的不同环境下训练保存.加载使用使用模型的问题,如果保存.加载的上述三类环境不同,加载时会出错.就去研究了一下,做了实验,得出以下结论: 多/单GPU训练保存模型参数.CPU加载使用模型 #保存 PATH = 'cifar_net.pth' torch.save(net.module.state_dict(), PATH) #加载 net = Net()

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

一,LRU算法介绍 LRU是内存分配中“离散分配方式”之分页存储管理方式中用到的一个算法.每个进程都有自己的页表,进程只将自己的一部分页面加载到内存的物理块中,当进程在运行过程中,发现某页面不在物理内存块中(发生缺页异常)就需要从磁盘把相应的页面调入内存.而若内存已经满了的情况下,需要将内存中暂时不用的物理块页面 换出到磁盘(交换空间)中,那到底换出哪一页呢?LRU算法就是用来解决到底换出哪一页 的这个问题. LRU算法是最近最少未使用算法.当内存缺页时,总是优先选出距离当前最久未使用的页面换出

free命令可以用来查看系统内存使用情况.我一般习惯-m参数以MB的方式查看 [root@localhost ~]# free -m total used free shared buffers cached Mem: -/+ buffers/cache: Swap: 其他参数 -b  以Byte为单位显示内存使用情况. -k  以KB为单位显示内存使用情况. -m  以MB为单位显示内存使用情况. -g   以GB为单位显示内存使用情况. -o  不显示缓冲区调节列. -s<间隔秒数>  持

dotTrace6.0提供了内存分析功能,统计抓取的时间段内各个堆栈执行过程中使用的内存大小,按照堆栈执行情况树状排序:和它之前提供的时间统计类似,粗截了几个页面,希望对大家有所帮助. 下载安装JetBrains dotTrace 6.0,http://www.jetbrains.com/profiler/ 启动站点后,打开dotTrace,选择local,本地进程,勾选是否要立即执行,完毕后点击执行按钮: 2.点击“Run”,依次出现如下截图(注意此时,如果没有勾选上文提到的Start imm

/** * 百度地图使用工具类-v1.5 * * @author boonya * @date 2013-7-7 * @address Chengdu,Sichuan,China * @email boonya@sina.com * @company KWT.Shenzhen.Inc.com * @notice 有些功能需要加入外部JS库才能使用,另外还需要申请地图JS key . * 申请地址:http://developer.baidu.com/map/apply-key.htm */ (f

转自:http://blog.csdn.net/myarrow/article/details/7208777 1. 内存分配函数 相关代码如下: #define alloc_pages(gfp_mask, order)   alloc_pages_node(numa_node_id(), gfp_mask, order)#define alloc_page_vma(gfp_mask, vma, addr) alloc_pages(gfp_mask, 0)#define alloc_page(g

很多使用集成显卡的用户会发现,在系统信息窗口中,内存容量和实际不一样.比如系统内存显示4GB,可用3.48G之类.这不可用的一部分内存到哪去了? 其实减少的这部分内存是被集成显卡占用当做显存使用了.而对占用内存容量的大小,我们完全可以自动调整,下面我就简单介绍一下BIOS中集显显存的设置方法: 开机的时候按DEL进入BIOS,集显调节位置在 Chipset - North Bridge子项里面. IGD Memory项就是设置显存大小的. 根据自己的需要,调整显存大小就可以了. 保存退出后正常进

部署oracle rac单实例数据库,需要安装grid和datavase两部分,所以首先创建两个用户oracle和grid,因为不能使用root用户进行安装,在安装之前首先需要修改一些系统参数和安装一些库. 1.创建用户和用户组 首先是官方推荐的用户和用户组清单: 描述 OS 组名 分配给该组的 OS 用户 Oracle 权限 Oracle 组名 Oracle 清单和软件所有者 oinstall grid.oracle     Oracle 自动存储管理组 asmadmin grid SYSAS

配置信息(多台服务器) 1 硬件:CPU和GPU*可选 2 操作系统:centos7 3 驱动:nvidia显卡驱动  *可选 4 容器运行时:docker 和 nvidia container runtime *可选 注 1:Docker 19.03具有对NVIDIA GPU的本地支持.安装nvidia-container-runtime,并使用该docker run --gpus all标志.

import java.io.BufferedReader; import java.io.File; import java.io.FileInputStream; import java.io.FileOutputStream; import java.io.IOException; import java.io.InputStreamReader; import java.io.OutputStreamWriter; import java.util.Iterator; import ja

本文是在宿主机Ubuntu16.04上拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像,在容器中通过Miniconda3创建python3.7.5的环境并成功安装mindspore_gpu_1.0.1: 一.前期踩过的坑 二.安装成功的流程 [1]拉取cuda10.1-cudnn7-ubuntu18.04的镜像 [2]镜像内创建容器,此处一定是nvidia-docker创建 [3]在容器内安装Miniconda [4]使用conda创建python3.7.5的虚拟环境并激活 [5

在系统平时使用中 ,最重要的三个方面  内存使用 硬盘使用  CPU负载 这些 自己觉得 比较重要 1.内存使用情况   首先就是内存查看 命令free -m  -m 表示单位是M 主要看第一行Mem  总共3758M 使用了275M 剩余空闲3482M 这个shared 8M 也不知道用在哪里~.... 第二行 -/+ buffers/cache 使用中的used 151M  计算方法 (275M)used - buffers(1M) -cached(123M) = 151M free空闲的