虽然GPU对深度学习计算有普遍明显的加速作用，但其显存也是有限的（如V100的最大显存值也仅有32G），而深度学习模型的训练和推理往往需要大量的显存，用来支持更大的模型和更大的batch size。如何更高效地利用GPU显存，在一张卡或一台机器上同时承载更多的训练和预测任务，让有限的显存支持多个开发者同时进行实验，执行各自的任务呢？
在深度学习和计算机图形学等领域，使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而，GPU的显存是一种有限的资源，我们需要时刻关注显存的使用情况，以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi，能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti.
Keras - GPU ID 和显存占用设定 初步尝试 Keras (基于 Tensorflow 后端)深度框架时, 发现其对于 GPU 的使用比较神奇, 默认竟然是全部占满显存, 1080Ti 跑个小分类问题, 就一下子满了. 而且是服务器上的两张 1080Ti. 服务器上的多张 GPU 都占满, 有点浪费性能. 因此, 需要类似于 Caffe 等框架的可以设定 GPU ID 和显存自动按需分配. 实际中发现, Keras 还可以限制 GPU 显存占用量. 这里涉及到的内容有: GPU ID 设定 GPU
表现State-of-the-art (SOTA) 的深度学习模型越来越需要更大的显存开销，现在很多GPU已经开始日渐乏力。本文将展示一些GPU在训练SOTA模型的情况。
在深度学习任务中，对于复杂的神经网络和大规模的训练数据，显存占用成为一个常见的问题。当我们的模型和数据超出GPU显存的限制时，就会出现"out of memory"的错误。为了解决这个问题，我们可以采取一些优化策略来降低显存的占用。
最近在做一个文本多分类的项目，来源于实际的需求场景。具体的情况不多说，但是有一点需要说明的是，场景有多个，每个场景下都有自己的数据，这些数据都是短文本数据。不同的是每个场景中含有的数据量不同。一开始我们做的时候是从数据量最大的场景入手，有107万条训练数据，单词有7万多个，分类效果还不错，不做任何数据预处理，测试集上准确率有94%，这个时候显示的GPU显存是700MB。接着做数据量小一点儿的场景，有70几万条数据，单词有6万多个，发现这个时候的GPU显存有3000多MB。训练时候的参数一模一样。按道理应该单词数多的那个显存比较大才对。而且按照我们的参数计算GPU显存就应该只有几百MB才是正常的。虽然从准确率上看程序应该没问题，但这个问题不解决会让我怀疑自己。
本文介绍了在keras中使用GPU显存的三种方式，包括指定GPU、使用固定显存的GPU和使用GPU显存限制。通过重设backend的GPU占用情况，可以调节模型训练时的显存占用情况，避免显存不足的问题。同时，在命令行中使用CUDA_VISIBLE_DEVICES可以指定使用哪些GPU，从而更好地利用GPU资源进行训练和推理。
Tensorflow支持基于cuda内核与cudnn的GPU加速，Keras出现较晚，为Tensorflow的高层框架，由于Keras使用的方便性与很好的延展性，之后更是作为Tensorflow的官方指定第三方支持开源框架。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980
nvidia-smi是Nvidia显卡命令行管理套件，基于NVML库，旨在管理和监控Nvidia GPU设备。
众所周知，当今业界性能最强（SOTA）的深度学习模型都会占用巨大的显存空间，很多过去性能算得上强劲的 GPU，现在可能稍显内存不足。在 lambda 最新的一篇显卡横向测评文章中，开发者们探讨了哪些 GPU 可以再不出现内存错误的情况下训练模型。当然，还有这些 GPU 的 AI 性能。
在现代计算设备中，GPU（图形处理器）扮演着至关重要的角色。本篇文章将深入解析有关GPU硬件的技术知识，涵盖显卡、显存、算力等关键方面。我们将从硬件架构、性能测评、功耗管理等角度进行解析，揭示GPU硬件技术的核心要点。
设备管理器中显卡名称是否带GRID和Tesla字样区分的是卡的切分方式（如果不是整卡，比如是1/8卡、1/4卡、1/2卡的vGPU，安装Grid驱动后设备管理器中显卡名称会显示GRID字样）
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
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我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第90天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的10天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
虽然CUDA有很多的C代码，这里我们主要以C++为主。一个完整的CUDA程序，需要经历7个步骤
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第29天，我们正在讲解性能，希望在接下来的71天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计363字，阅读时间15分钟 5.3. Maximize Memory Throughput The first step in maximizing overall memory throughput for the application is to minimize data transfe
自研 AngelPTM 大模型训练框架上线公有云，助力降本增效 最近 ChatGPT 凭借其强大的语言理解能力、文本生成能力、对话能力等在多个领域均取得了巨大成功，掀起了新一轮的人工智能浪潮。ChatGPT、GPT3、以及 GPT3.5 都是基于 Transformer 架构堆叠而成，研究发现随着训练数据量和模型容量的增加可以持续提高模型的泛化能力和表达能力，研究大模型成为了近两年的趋势。国内外头部科技公司均有布局，发布了若干千亿规模以上的大模型，如下图所示： 近几年 NLP 预训练模型规模的发展，模型已
📷 本文来自英伟达高级工程师 季光在LiveVideoStack 线上交流分享，并由LiveVideoStack整理而成。分享中季光详细解析了GPU在视频编解码，图像分析和视频处理方面的相关技术支持，
链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/265673438
CPU要求：在深度学习任务中，CPU并不负责主要任务，单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷，所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可，太多没有必要，但是处理PCIE的带宽要到40。
之前在浅谈深度学习:如何计算模型以及中间变量的显存占用大小和如何在Pytorch中精细化利用显存中我们已经谈论过了平时使用中显存的占用来自于哪里，以及如何在Pytorch中更好地使用显存。在这篇文章中，我们借用Pytorch-Memory-Utils这个工具来检测我们在训练过程中关于显存的变化情况，分析出我们如何正确释放多余的显存。
我在自己的网站中专门介绍过GPU的一些硬件基础知识：https://lulaoshi.info/gpu/gpu-basic/gpu.html。英伟达为优化深度学习的矩阵运算，在较新的微架构中，专门设计了Tensor Core这样的混合精度核心，因此，人工智能训练最好选择带有Tensor Core的GPU。
在测试 vGPU 的功能的时候，给容器分配了半张 GPU 卡，然后想用 Tensorflow Benchmark 测试一下，却发现半张 V100 32GB 显存从一开始就被占满了，但是 vGPU 只给 16 GB，这样发现 Tensorflow 无法正常运行。
李波，腾讯云高级工程师，Kubernetes 社区积极贡献者，多年 PaaS 平台及 Kubernetes 研发经验，目前负责 TKE qGPU 产品研发。 背景 TKE qGPU 是腾讯云推出的 GPU 容器共享技术，支持在多个容器间共享 GPU 卡并提供容器间显存、算力强隔离的能力，在保证业务稳定的基础上，达到提高 GPU 使用率、降低成本的目的。 TKE qGPU 支持单个容器的百分比算力及显存 MB 级调度，同时支持分配单卡或者多卡，满足业务同时使用 GPU 共享及整卡独占的场景。该统一调度方案帮助
TensorFlow默认会占用设备上所有的GPU以及每个GPU的所有显存；如果指定了某块GPU,也会默认一次性占用该GPU的所有显存。可以通过以下方式解决：
“10b”、“13b”、“70b” 等术语通常指的是大型神经网络模型的参数数量。其中的 “b” 代表 “billion”，也就是十亿。表示模型中的参数量，每个参数用来存储模型的权重和偏差等信息。例如：
👉腾小云导读 随着ChatGPT的兴起，人们越来越重视大参数规模训练模型的重要性。但是在不断增加参数规模的情况下，模型所需的算力和存储需求也在不断提高。为了减少训练大模型所需的成本，腾讯推出了 AngelPTM 训练框架。鉴于最近大模型的火热趋势，我们决定将内部成熟落地的 AngelPTM 框架推广给广大公有云用户，以帮助广大开发爱好者实现业务降本增效。 👉看目录，点收藏 1 AngelPTM技术原理简介 1.1 ZeRO-Cache 优化策略 1.2 统一视角存储管理 1.3 统一视角存
CUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况，虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点，让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看，绝大多数公司使用的是英伟达（NVIDIA）的公司的计算卡，所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术，该技术的介绍是 NVIDIA
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
张量核心、显存带宽、16位能力……各种纷繁复杂的GPU参数让人眼花缭乱，到底怎么选？
Volcano 是基于 Kubernetes 的批处理系统，方便HPC、 AI、大数据、基因等诸多行业通用计算框架接入，提供高性能任务调度引擎，高性能异构芯片管理，高性能任务运行管理等能力。本文通过介绍Volcano提供的GPU Share调度功能来助力HPC作业在Kubernetes集群中落地。
本文主要介绍ChatGLM-6B 的本地部署，提供更保姆级别的教程，让完全不懂技术的同学，也能在本地部署大模型～
AI科技评论按：与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适
使用TensorFlow&Keras通过GPU进行加速训练时，有时在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据的时候就会显示OOM显存容量不足的错误。以下简称在训练一个任务的时候需要去测试结果，或者是需要并行训练数据为进行新的运算任务。
timxbxu，腾讯云专家工程师，深耕云计算、Kubernetes、离在线混部、GPU 容器化领域，Kubernetes 社区积极贡献者。 jikesong，腾讯云异构计算研发负责人，KVM上第一个 GPU 全虚拟化项目 KVMGT 作者，对 GPU 虚拟化有深入的研究。 zoeyzyyan，腾讯云容器产品经理，专注资源管理、降本增效、云原生AI领域。 背景 qGPU 是腾讯云推出的 GPU 共享技术，支持在多个容器间共享 GPU卡，并提供容器间显存、算力强隔离的能力，从而在更小粒度的使用 GPU 卡
腾讯云qGPU提供的GPU共享能力，支持在多个容器间共享 GPU 卡并提供容器间显存、算力强隔离能力，在使用中以更小的粒度进行调度。在保证业务稳定的前提下，为云上用户控制资源成本，提高运行效率提供帮助。
与“传统” AI 算法相比，深度学习（DL）的计算性能要求，可以说完全在另一个量级上。 而 GPU 的选择，会在根本上决定你的深度学习体验。那么，对于一名 DL 开发者，应该怎么选择合适的 GPU 呢？这篇文章将深入讨论这个问题，聊聊有无必要入手英特尔协处理器 Xeon Phi，并将各主流显卡的性能、性价比制成一目了然的对比图，供大家参考。 先来谈谈选择 GPU 对研究深度学习的意义。更快的 GPU，能帮助新人更快地积累实践经验、更快地掌握技术要领，并把这些应用于新的任务。没有快速的反馈，从错误中学习要花费
https://wenku.baidu.com/view/aa771c9f2dc58bd63186bceb19e8b8f67c1cef29.html
机器之心报道 机器之心编辑部 这项研究基于现有公开人脸数据集创建了目前全球最大的人脸数据集，并实现了一个高效的分布式采样算法，兼顾模型准确率和训练效率，只用八块英伟达 RTX2080Ti 显卡就可以完成数千万人脸图像的分类任务。 人脸识别是计算机视觉社区长期以来的活跃课题。之前的研究者主要关注人脸特征提取网络所用的损失函数，尤其是基于softmax的损失函数大幅提升了人脸识别的性能。然而，飞速增加的人脸图像数量和GPU内存不足之间的矛盾逐渐变得不可调和。 最近，格灵深瞳、北京邮电大学、湘潭大学和北京理工大学
将深度卷积神经网络（Convolutional Neural Networks, 简称CNNs）用于图像识别在研究领域吸引着越来越多目光。由于卷积神经网络结构非常适合模型并行的训练，因此以模型并行+数据并行的方式来加速Deep CNNs训练，可预期取得较大收获。Deep CNNs的单机多GPU模型并行和数据并行框架是腾讯深度学习平台的一部分，腾讯深度学习平台技术团队实现了模型并行和数据并行技术加速Deep CNNs训练，证实模型拆分对减少单GPU上显存占用有效，并且在加速比指标上得到显著收益，同时可
机器之心原创 作者：思 2080Ti 竟然可以当 V100 来用，这个功能有点儿厉害。 自深度学习大潮兴起，模型就朝着越来越大、越来越 「深」 的方向发展。 2012 年，拥有 5 个卷积层的 AlexNet 第一次在视觉任务上展现出强大的能力。在此之后，基础模型就开始「深」化起来：2014 年的 VGG-Net 达到了 19 层；2015 年的 ResNet、2017 年的 DenseNet 更是将深度提升到了上百层。 模型大小的提升极大地提高了性能。因此，各大视觉任务都将 ResNet、DenseNe
随着深度学习模型复杂度和数据集规模的增大，计算效率成为了不可忽视的问题。GPU凭借强大的并行计算能力，成为深度学习加速的标配。然而，由于服务器的显存非常有限，随着训练样本越来越大，显存连一个样本都容不下的现象频频发生。除了升级硬件（烧钱）、使用分布式训练（费力），你知道还有哪些方法吗？即使显存充足，所有运算都在GPU上执行就是最高效吗？只要掌握以下小知识，模型训练的种种问题统统搞定，省时省力省钱，重点是高效！
关键词：M2芯片；Ultra；M1芯片；UltraFusion；ULTRAMAN；RTX4090、A800;A100；H100；LLAMA、LM、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLM、LLMs、GLM、NLP、ChatGPT、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、Nvidia、英特尔、AMD、高性能计算、高性能服务器、蓝海大脑、多元异构算力、高性能计算、大模型训练、大型语言模型、通用人工智能、GPU服务器、GPU集群、大模型训练GPU集群、大语言模型
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