x_cpu，y_cpu，z_cpu是等长的大数组，结果是网格结果，会降低x，y，z分辨率，每个网格只保留一个点，它们不能一起放到内存中。所以我将x，y，z分成几个部分，但仍然将整个结果放入使用的GPU内存中from math import ceil
x = cuda.to_device(x_cpu[lopIdx*Segment
浏览 70提问于2020-07-30得票数 1
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当我在colab pro+中为CNN执行jupyter笔记本时，我遇到了一个问题，那就是训练一个尺寸为560664x48x48x1的模型。通常，数据是由大小为48x48的图像组成的。K.clear_session()执行上述代码后，colab pro+由于GPUtensor from /job:localhost/replica:0/t
浏览 0提问于2022-08-11得票数 0
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设备存储器阵列的寿命
、、、
我有一个用numba编写的cuda内核，它处理不适合GPU内存的大型数组。因此，我必须多次调用内核来处理整个数组。内核在循环中被调用，在循环中，在GPU完成计算之后，我将结果复制并聚合回主机数组。我的问题：
设备数组和复制到GPU内存中的数组的生存期是多少？它们的价值是否保存在一个内核调用另一个内核中？我是否需要在代码中手动释放/删
浏览 0提问于2019-01-25得票数 1
我使用Keras构建了一个基于CNN结构的自动编码器模型，在完成训练过程后，我的笔记本电脑有64 GPU的内存，但我注意到至少1/3的内存仍然被占用，GPU内存也是如此。我没有找到释放内存的好方法，我只能通过关闭Anaconda提示符命令窗口和jupyter笔记本来释放内存。我不确定是否有人有好的建议
浏览 3提问于2018-06-24得票数 20
假设我们通过PyTorch以外的其他方式在GPU 上分配了一些数组，例如通过使用numba.cuda.device_array创建GPU数组。当PyTorch为一些张量分配稍后的GPU内存时，会不会意外地覆盖我们的第一个CUDA数组所使用的内存空间？一般来说，由于PyTorch和Numba使用相同的CUDA运行时，因此我假设了相
浏览 1提问于2020-03-09得票数 1
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在python中是否安装了numba或tensorflow的代码？例如，如果我想知道GPU内存信息，我可以简单地使用：gpus = cuda.gpus.lst with gpu:meminfo = cuda.current_context().get_memory_info()
print("%s, f
浏览 0提问于2018-02-07得票数 4
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虚拟机具有16v CPU和60 VM内存。为了获得更好的性能，我刚刚安装了一台NVIDIA TESLA P4。但是它总是会给出像"RuntimeError: CUDA out of memory.Tried to allocate 196.00 MiB (GPU 0; 7.43 GiB total capacity; 2.20 GiB already allocated; 180.44 MiBfree; 226.01 MiB cached)"这样的错误 为什么会发生这种情况？系统都是干
浏览 114提问于2019-12-11得票数 3
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我是Numba的初学者。我很难在GPU中重新排列数组的行。(A, B, ind)from numba import cudadef numba_gpu(A, B,2, 0, 1, 4]))d_B = cud
浏览 5提问于2021-05-26得票数 0
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我已经训练了3个模型，现在正在运行代码，按顺序加载3个检查点中的每一个，并使用它们运行预测。我在用GPU。
当第一个模型加载时，它会预先分配整个GPU内存(我希望它能处理第一批数据)。但当它完成时，它不会卸载内存。当加载第二个模型时，使用tf.reset_default_graph()和with tf.Graph().as_default()，GPU内存仍然完全消耗在第一个模型中，而第二个模型则缺乏内存。除了使用Python子进程或多处理来解决这个问题
浏览 19提问于2016-09-28得票数 62
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我习惯于把更大的工作分解成更小的功能，只要这个函数做一个或多或少独特的操作。of codedata = func1(data)data = func3(data)
但是，如果我将这些函数转换为通过numba(使用@njit装饰符)在cuda上运行，那么faster...but可能会更快(也就是说，在调用每个函数时，通过将数据传输到gpu或从gpu传输数据会造成巨大的开销)
浏览 3提问于2020-08-28得票数 1
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我有一个Numba cuda内核，我可以在RTX 3090上启动多达640个线程和64个块。,
File "/home/stark/anaconda3/envs/mmr-env/lib/python3.9/site-packages/numba/cuda/compiler.py", line/cuda/cudadrv/driver.py&quo
浏览 104提问于2021-08-04得票数 1
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我想释放和重用GPU，同时使用Tensorflow在一个jupyter笔记本。calculation.Free a TF GPU稍等一下步骤1。import time
from numba import cuda
device= cuda.get_curren
浏览 0提问于2021-10-18得票数 0
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.>>> from numba import cuda....>>> from numba import cuda...cudadrv\devicearray.py", line 631, in from_array_like
浏览 107提问于2019-09-17得票数 0
所以当我先运行cuda.select_device(0)，然后运行cuda.close()。from numba import cuda as cu
a=torch.rand(100,100)
a.cuda()
device.reset()
# thows error "
浏览 1提问于2020-01-30得票数 10
我正在测试CUDA应用程序，我遇到了奇怪的内存问题：我使用IM的显示器，因为我找不到任何显示来自管道输入的图像的东西。有什么建议吗？不管怎么说，为什么
浏览 2提问于2011-09-20得票数 1
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我最近开始使用Numba作为大学作业的一部分，重点是比较Numba和Cuda-C之间特定GPU并行化代码的性能。我已经用Cuda-C编写了代码，它工作得很好，我甚至还检查了Nsight的GPU占用情况。但是当我把它移到Numba进行适当的调整时，我的任务管理器指出代码只使用了可用GPU的一小部分(20%~30%)。
我接着测试了
浏览 8提问于2021-11-05得票数 0
我正在尝试释放GPU内存后，完成了使用模型。在创建和培训模型之前，我检查了nvidia-smi：402MiB / 7973MiB
torch.cuda.empty_cache() 并再次检查GPU<
浏览 3提问于2021-11-21得票数 6
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我试图在Nvidia GPU上训练一些神经网络，但是桌面环境(KDE)似乎正在占用GPU：Sat Apr 22 09:04:16 2017 | Fan Temp Perf Pwr:Usage/Cap| Memory-Usage | GPU-Util Compute M. |+-----------------------------------------------
浏览 1提问于2017-04-22得票数 1
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我正在使用NUMBA和cupy来执行GPU编码。现在，我已将代码从V100 NVIDIA卡转换为A100，但随后收到以下警告：
有人知道这两条警告的真正含义吗？那么我应该如何改进我的代码呢？
浏览 6提问于2021-12-09得票数 1
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