前两篇文章我们介绍了如何使用GPU编程执行简单的任务，比如令人难以理解的并行任务、使用共享内存归并（reduce）和设备函数。为了提高我们的并行处理能力，本文介绍CUDA事件和如何使用它们。...这是上下文管理器创建一种特殊类型的内存，称为页面锁定或固定内存，CUDA 在将内存从主机传输到设备时使用它会提高速度。...一个有用的提示：Numba 提供了一个有用的上下文管理器，可以在其上下文中排队所有操作；退出上下文时，操作将被同步，包括内存传输。...事件 CPU 的运行流程的问题之一是它会比 GPU 的包含更多的操作。 所以可以使用 CUDA 直接从 GPU 对事件进行操作时间的记录。事件只是 GPU 中发生某事的时间寄存器。...在本教程中，介绍了如何使用事件准确地测量内核的执行时间，这种方法可用于分析代码。还介绍了流以及如何使用它们始终保持gpu的占用，以及映射数组如何改善内存访问。
超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。...让Cuda程序如虎添翼的优化技巧：主要从并行度和内存控制两个方向介绍了多流和共享内存两个优化技术。...阅读完以上文章后，相信读者已经对英伟达GPU编程有了初步的认识，这篇文章将谈谈如何将GPU编程应用到实际问题上，并使用Python Numba给出具体的B-S模型实现。 ?...关于TensorFlow等框架如何调用GPU，大家可先参考这些框架各自的官方文档。 还有很多问题是与具体场景高度相关的，并不能直接用这些框架和库，需要编程人员针对具体问题来编程。...本文以金融领域著名的Black-Scholes模型为案例来展示如何使用Python Numba进行CUDA并行加速。
在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。..., arr[iarr], 1) histo是位于GPU全局内存中的128元素数组。...互斥锁示例：点积操作 在本系列的第2部分中，我们学习了如何在GPU中应用简化。我们用它们来计算一个数组的和。我们的代码的一个不优雅的方面是，我们把一些求和的工作留给了CPU。...usp=sharing 在本系列的篇文章中，介绍了在各种常见情况下使用 Numba CUDA。这些教程并不详尽，但是目的是介绍CUDA 的一些基础的知识，让你对CUDA有一个大概的印象。...因为Numba CUDA（从 0.56 版）目前不支持其中一些技术，并且一些技术对于介绍教程而言太高级了。 在 Python 生态系统中，除了 Numba 之外，还有许多可以 GPU 的解决方案。
之前讨论的并行，都是线程级别的，即CUDA开启多个线程，并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心，同一时间只能并行执行上千个任务。...因为数据拷贝不占用计算资源，计算不占用数据拷贝的总线（Bus）资源，因此计算和数据拷贝完全可以并发执行。 如图所示，将数据拷贝和函数计算重叠起来的，形成流水线，能获得非常大的性能提升。...以2000万维的向量加法为例，向量大约有几十M大小，将整个向量在主机和设备间拷贝将占用占用上百毫秒的时间，有可能远比核函数计算的时间多得多。...使用 定义 如果想使用多流时，必须先定义流： stream = numba.cuda.stream() CUDA的数据拷贝以及核函数都有专门的stream参数来接收流，以告知该操作放入哪个流中执行...： numba.cuda.to_device(obj, stream=0, copy=True, to=None) numba.cuda.copy_to_host(self, ary=None, stream
近日公司服务器频频出现由于内存不足而引起的IIS工作不正常的情况，通过观察，服务器的大部分内存都被SQL SERVER所占用。...要想让SQL SERVER释放掉占用的内存，只能通过重新启动MSSQLSERVER服务来实现，SQL SERVER 2000自身并未提供类似的功能。...我联想到可以将停止与启动MSSQLSERVER服务的命令行做成批处理文件，同时结合Windows的“任务计划”功能，来实现定时自动释放SQL SERVER占用内存的方法，做法如下： 第一步，打开记事本，...第二步，在Windows的“任务计划”功能里，添加一条新的任务计划，让系统在每天的03:00执行一次 resetsqlserver.bat 这个批处理文件即可。...这样一来，通过上面两步我们就为服务器增加了一个定时自动释放SQL SERVER占用内存的功能，通过我这几天的观察，效果很不错。
所谓的矩阵元素乘，就是矩阵每一个位置的元素对应相乘，注意区分于矩阵乘法，而我们这里为了节省内存，使用的是计算自身的平方这个案例。...print (np.sum(square_array-square_array_cuda)) 这个案例主要是通过numba的cuda.jit这一装饰器来实现的GPU加速，在这个装饰器下的函数可以使用CUDA...numba.cuda加速效果测试 在上一个测试案例中，为了展示结果的一致性，我们使用了内存拷贝的方法，但是实际上我们如果把所有的运算都放在GPU上面来运行的话，就不涉及到内存拷贝，因此这部分的时间在速度测试的过程中可以忽略不计...但是我们需要有一个这样的概念，就是对于GPU来说，在显存允许的范围内，运算的矩阵维度越大，加速效果就越明显，因此我们再测试一个更大的矩阵： # cuda_test.py import numpy as...但是即使都是使用Python，Numpy也未必就达到了性能的巅峰，对于我们自己日常中使用到的一些计算的场景，针对性的使用CUDA的功能来进行GPU的优化，是可以达到比Numpy更高的性能的。
本文不是 CUDA 或 Numba 的综合指南，本文的目标是通过用Numba和CUDA编写一些简单的示例，这样可以让你了解更多GPU相关的知识，无论是是不是使用Python，甚至C编写代码，它都是一个很好的入门资源...GPU 编程有四个主要方面问题： 1、理解如何思考和设计并行的算法。因为一些算法是串行设计的，把这些算法并行化可能是很困难的。...2、学习如何将CPU上的结构（例如向量和图像）映射到 GPU 上例如线程和块。循环模式和辅助函数可以帮助我们解决这个问题。 3、理解驱动 GPU 编程的异步执行模型。...但是这并不是说可以启动 1024 × 65535 个线程……因为还需要根据寄存器占用的内存量以及其他的因素考虑。还有一点就是处理不适合 GPU RAM 的大型数组（也就是OOM）。...结果如下: 总结 本文中介绍了Numba和CUDA的基础知识，我们可以创建简单的CUDA内核，并将其从内存移动到GPU的显存来使用它们。
再加上频繁的分配与释放小块的内存会产生内存碎片....只有在第3步调用时，才会占用内存资源，这样就使得在第5步时候，能够迅速释放内存。...显存释放：torch.cuda.empty_cache() PyTorch使用缓存内存分配器来加速内存分配。...调用empty_cache()可以从PyTorch释放所有未使用的缓存内存，以便其他GPU应用程序可以使用这些内存。...但是，被张量占用的GPU内存不会被释放，因此它不能增加PyTorch可用的GPU内存量。 如果您的GPU内存在Python退出后仍未释放，那么很可能某些Python子进程仍然存在。
在本篇博客中，我们将深入介绍 NumPy 中的 GPU 加速，并通过实例演示如何应用这些技术。 1....使用 CuPy 库 CuPy 是一个 NumPy 兼容的 GPU 数组库，它允许在 GPU 上执行 NumPy 风格的操作。...使用 Numba 加速 GPU 计算 Numba 是一个 JIT（即时编译）编译器，可以加速 Python 代码的执行。...通过使用 Numba 的 cuda.jit 装饰器，可以将普通的 Python 函数编译为在 GPU 上运行的代码。...from numba import cuda # 使用 Numba 加速 GPU 计算 @cuda.jit def numba_gpu_function(arr_in, arr_out): i
我们可以看一些简单的例子： numba 加速 python 的小例子 用 numba 加速 python 代码多简单方便呢，我们先来看看如何使用 numba 加速 python 代码。...numba 使用 CUDA 加速 numba 更厉害的地方就在于，我们可以直接用 python 写 CUDA Kernel， 直接在 GPU 上编译和运行我们的 Python 程序，numba 通过将...python 代码直接编译为遵循 CUDA 执行模型的 CUDA 内核和设备函数来支持 CUDA GPU 编程（ 但是实际上 numba 目前支持的 CUDA API 很少，希望开发团队能更肝一点~~...常用内存分配函数： - cuda.device_array()：在设备上分配一个空向量，类似于numpy.empty()； - cuda.to_device()：将主机的数据拷贝到设备； - cuda.copy_to_host...x_device = cuda.to_device(x) y_device = cuda.to_device(y) # 在 gpu 上初始化一块用于存放 gpu 计算结果的空间 gpu_result
此外，Numba还支持GPU加速、矢量化加速方法，可以进一步达到更高的性能。...from numba import cuda cuda.select_device(1) @cuda.jit def CudaSquare(x): i, j = cuda.grid(2)...sin(a) 3、CuPy CuPy 是一个借助 CUDA GPU 库在英伟达 GPU 上实现 Numpy 数组的库。...基于 Numpy 数组的实现，GPU 自身具有的多个 CUDA 核心可以促成更好的并行加速。...但是存取csv有个好处是，这个数据格式通用性更好，占用内存硬盘资源也比较少。此外，对于大文件，csv还可以对文件分块、选定某几列、指定数据类型做读取。
英文：Puneet Grover，译：zxdefying 整理：Python开发者（id：PythonCoder） 目录 介绍 为什么选择 Numba？ Numba 是如何工作的？...如何使用 Numba？ ?...这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子： 6. 在GPU上运行函数 ?...为此您必须从 numba 库中导入 cuda。 但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数，需要先做一些初始计算。...Numba 在其 cuda 库中也有自己的 原子操作，随机数生成器，共享内存实现（以加快数据的访问）等功能。
Tomcat 是运行在 JVM(Java Virtual Machine) 中的一个 Java 进程, 它在运行过程中对内存的占用情况, 可以借助一些 JDK 的工具进行监控, 为优化提供数据支撑. 1...此内存区域的唯一目的就是存放对象实例, 几乎所有的对象实例都在这里分配内存. 1.3 静态方法区 又称为永久代(Perm Generation), 用于存储已被虚拟机加载的类信息、常量、静态变量、即时编译器编译后的代码等数据...元空间的内存分配模型: 1、绝大多数类的元数据空间都从本地内存中分配; 2、用来描述类的元数据的类也被删除了; 3、分元数据分配了多个虚拟内存空间; 4、给每个类加载器分配一个内存块的列表, 块的大小取决于类加载器的类型...; sun/反射/代理对应的类加载器的块会小一些; 5、归还内存块, 释放内存块列表; 6、一旦元空间的数据被清空了, 虚拟内存的空间就会被回收; 7、减少碎片的策略. 2 JDK 工具的使用 JDK自带的工具位于...内存占用情况: jmap -heap pid # 查看垃圾收集策略, 以及堆内存的分配、使用情况. jmap -clstats pid # 查看类加载器的统计数据 --- 此命令调用了sun.jvm.hotspot.runtime.VM.initialize
超详细Python Cuda零基础入门教程：主要介绍了CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，内存分配，并使用Python Numba进行简单的并行计算。...CUDA优化方向 我之前的文章中提到，CPU + GPU 是一种异构计算的组合，各有独立的内存，GPU的优势是更多的计算核心。...GPU内存硬件结构 GPU的内存结构如图所示：GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor（SM）上，Multiprocessor里有计算核心可直接访问的寄存器（Register...下文将以矩阵乘法为例，展示如何使用Shared Memory来优化程序。 二维和三维执行配置 在解释内存优化前，先填一下之前埋下的多维执行配置的坑。...例如，一个二维配置，某个线程在矩阵中的位置可以表示为： col = cuda.threadIdx.y + cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y 如何将二维Block映射到自己的数据上并没有固定的映射方法
技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。...我们可以通过一些简单的程序来理解这其中的逻辑： 用GPU打印线程编号 # numba_cuda_test.py from numba import cuda @cuda.jit def gpu():...blockIdx: 1 blockIdx: 1 用GPU打印块的维度 # numba_cuda_test.py from numba import cuda @cuda.jit def gpu()...如果在本机上有多块GPU的话，还可以通过select_device的指令来选择执行指令的GPU编号： # numba_cuda_test.py from numba import cuda cuda.select_device...这里我们直接用一个数组求和的案例来说明GPU的加速效果，这个案例需要得到的结果是 b_j=a_j+b_j ，将求和后的值赋值在其中的一个输入数组之上，以节省一些内存空间。
2000万的数字太大，远远多于GPU的核心数，如何将2000万次计算合理分配到所有GPU核心上。解决这些问题就需要弄明白CUDA的Thread层次结构。 ?...这份代码使用CUDA默认的统一内存管理机制，没有对数据的拷贝做优化。...CUDA的统一内存系统是当GPU运行到某块数据发现不在设备端时，再去主机端中将数据拷贝过来，当执行完核函数后，又将所有的内存拷贝回主存。在上面的代码中，输入的两个向量是只读的，没必要再拷贝回主存。...计算占用的是CUDA核心，数据拷贝占用的是总线，所需资源不同，互相不存在竞争关系。这种机制被称为流水线。这部分内容将在下篇文章中讨论。...原因2中本该程序员动脑思考的问题交给了CUDA解决，增加了时间开销，所以CUDA非常方便的统一内存模型缺点是计算速度慢。
0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时，需要关注下CPU、GPU以及内存占用量，如果数据运算超出了负荷，会产生难以预测的错误。...本文将演示如何用简单地方式，实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量，教会大家如何实时监控电脑状态。...下面我们使用 htop 指令来查看： htop 结果如下：（数据实时刷新）Ctrl + C 退出 可以发现直观多了，1-8分别代表每个CPU占用量，Mem 代表内存占用。...，上图是CPU的显示，第二个就是内存。...笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现了实时监控Ubuntu或者Windows的CPU、GPU以及内存占用量，以便于大家更高效利用硬件。大佬们看不上莫要喷，欢迎在评论处补充。
概述 如果程序处理的数据比较多、比较复杂，那么在程序运行的时候，会占用大量的内存，当内存占用到达一定的数值，程序就有可能被操作系统终止，特别是在限制程序所使用的内存大小的场景，更容易发生问题。...(ob)) 240 简单的三个整数，占用的内存还真不少，想象以下，如果有大量的这样的数据要存储，会占用更大的内存。...Dict区别就很大了，我们来看看这种情况下占用内存的情况： 字段 占用内存 PyGC_Head 24 PyObject_HEAD 16 _weakref_ 8 _dict_ 8 TOTAL 56 关于...__new__(cls, (x, y, z)) 此类的所有实例都具有与元组相同的内存占用。...大量实例会留下稍大的内存占用： 数据量 内存占用 1 000 000 72 Mb 10 000 000 720 Mb 100 000 000 7.2 Gb Recordclass python的第三方库
目录 介绍 如何检查CUDA的可用性？ 如何获取有关cuda设备的更多信息？ 如何存储张量并在GPU上运行模型？ 如果有多个GPU，如何选择和使用GPU？...pycuda允许您从python访问Nvidia的CUDA并行计算API。 2.如何检查CUDA的可用性 ?...application and visible in nvidia-smi torch.cuda.empty_cache() 但是，使用此命令不会通过张量释放占用的GPU内存，因此它无法增加可用于PyTorch...的GPU内存量。...这些内存方法仅适用于GPU。 4. 如何在GPU上储存张量并且运行模型？ 如果要在cpu上存储内容，可以简单地写： a = torch.DoubleTensor([1., 2.])
都知道可以在任务管理器中查看进程的 CPU 和内存占用，那么如何通过 .NET 编写代码的方式来获取到 CPU 和内存占用呢？...---- 获取全局 CPU 和内存占用 要获取到全系统中的 CPU 占用率，获取全系统中内存占用，需要首先分别创建这两者的性能计数器： 1 2 3 4 // 创建对 CPU 占用百分比的性能计数器。...获取当前进程的 CPU 和内存占用 在了解的 PerformanceCounter 各个参数代表的含义之后，我们还可以获取到单个进程的性能计数。...这里，我们在计算单个进程的内存占用时，使用的是工作集大小，这个值会比较接近我们平时使用任务管理器看到的物理内存占用的大小，但是我们还有其他可以查询的类别： Private Bytes 包含进程向系统中申请的私有内存大小...Working Set 进程占用的物理内存的大小。由于包含共享内存部分和其他资源，所以其实并不准；但这个值就是在任务管理器中看到的值。
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