显存查看方法1、 1、快捷键【Ctrl+Shift+ESC】打开【任务管理器】 2、点击左侧的性能 显存查看方法2、 在Windows 11在Windows 11中查看显存的方法如下： 1...在显卡属性窗口中，适配器下，就可以查看显存信息。 显存查看方法3、 此外，还可以使用DirectX诊断工具来查看显存。...在“显示”选项卡中，找到“显存”一项，即可查看显存信息。 以上两种方法都可以帮助您在Windows 11中查看显存信息。如果还有其他问题，欢迎随时提问。...显存对AI的重要意义 显存是显卡中存储图像数据的关键组成部分，对AI具有重要意义，主要体现在： 显存决定了计算机在处理图像时能够存储和操作的数据量大小。...在AI绘图中，需要频繁读写显存中的数据，因此高带宽的显存对于实时绘图和复杂计算非常重要。 因此，显存对于AI应用来说是非常重要的，尤其是在需要大量处理和操作图像数据的场合。
监视显存使用情况 watch [options] command 每10秒更新一次显存使用情况 watch -n 10 nvidia-smi ---- ----
在进行模型推理时，需要考虑如何有效地利用和管理GPU显存。以下总结了常用的节省显存的方法。 将变量从显存释放 1....这样可以更有效地利用显存，因为一些显存是用来存储模型的参数和中间结果的，而这些显存的使用量通常不会随着批量大小的增加而增加。...将模型和数据移动到CPU内存：如果你的模型和数据都在GPU显存中，那么你可以考虑在完成推理后将它们移动到CPU内存，以释放显存。...这是因为PyTorch使用了一种称为"缓存分配器"的机制来管理显存，这种机制可以减少显存的分配和释放操作，从而提高效率。...当你删除一个Tensor并释放了它占用的显存后，这部分显存并不会立即返回给操作系统，而是被缓存分配器保留下来，以便在后续的操作中重复使用。
给LCD映射显存时，有可见区和虚拟区之分，可见区相当于一个房间里的窗户，虚拟区是窗户外的风景。...拓展： 当我们讨论LCD的显存映射的时候，我们的确应该把LCD当做一扇窗户，透过这扇窗户，我们看到了显存中的图像。请看下图： ?
前言 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。...如何去释放不需要的显存。 首先，我们在下段代码中导入我们需要的库，随后开始我们的显存检测程序。...Tensor占用大，我们暂时将次归结为Pytorch在开始运行程序时需要额外的显存开销，这种额外的显存开销与我们实际使用的模型权重显存大小无关。...其实原因很简单，除了在程序运行时的一些额外显存开销，另外一个占用显存的东西就是我们在计算时候的临时缓冲值，这些零零总总也会占用一部分显存，并且这些缓冲值通过Python的垃圾收集是收集不到的。
增加显存利用效率的常见方法有： 1. 生命周期不重叠的算子共享显存； 2. 通过额外的数据传输减少显存占用； 3. 通过额外的计算减少显存占用。...对于生命周期没有重叠的算子，它们是可以共享显存的。 2. 梯度检查点（用计算换显存）。...二 动态图显存优化与 DTR 策略 2.1 动态图显存优化 对于动态图的显存优化，相比静态图，最明显的变化是，动态图无法提前获得全局的计算图信息。...用计算换显存，也就是动态图版的 Sublinear 显存优化； 2. 用带宽换显存，在 GPU 和 CPU 之间交换内容。 ?...请注意实验用的显卡不同，所以从数据上看 MegEngine 稍快一些。在显存管理上 MegEngine 要更好一些，因为在 11G 的显卡上仍然能跑 batchsize=100 的训练。
问题 一般大家在跑tf时，单个程序往往会占满整块GPU的所有显存。 但是实际上，程序很可能并不需要那么大的显存空间。...改进方案 通过 tf.ConfigProto().gpu_options.allow_growth=True来告诉程序，只需占用实际所需的显存即可： # ---------------- session...True sess = tf.Session(config=config) 如果这里把 config.gpu_options.allow_growth设置为False，那么程序就会默认把整块卡的所有显存占满
从linux源码看epoll 前言 在linux的高性能网络编程中，绕不开的就是epoll。...本文就是笔者在探究epoll源码过程中，对kernel将就绪描述符添加到epoll并唤醒对应进程的一次源码分析(基于linux-2.6.32内核版本)。...(注:由于是tcp socket,所以这边sock->ops=inet_stream_ops,这个初始化的过程在我的另一篇博客linux源码看socket的阻塞和非阻塞>>中，博客地址如下: https...注:上图来自PLKA(Linux内核架构>>) step2: 紧接着跟踪next_rx_action next_rx_action |-process_backlog .........总结 epoll作为linux下非常优秀的事件触发机制得到了广泛的运用。其源码还是比较复杂的，本文只是阐述了epoll读写事件的触发机制，探究linux kernel源码的过程非常快乐^_^。
前言 在linux的高性能网络编程中，绕不开的就是epoll。和select、poll等系统调用相比,epoll在需要监视大量文件描述符并且其中只有少数活跃的时候，表现出无可比拟的优势。...本文就是笔者在探究epoll源码过程中，对kernel将就绪描述符添加到epoll并唤醒对应进程的一次源码分析(基于linux-2.6.32内核版本)。...源码看socket的阻塞和非阻塞>>中，博客地址如下: https://my.oschina.net/alchemystar/blog/1791017) 既然知道了tfile->f_op->poll的实现...的软中断机制调用net_rx_action，如下图所示: 注:上图来自PLKA(Linux内核架构>>) step2: 紧接着跟踪next_rx_action next_rx_action...总结 epoll作为linux下非常优秀的事件触发机制得到了广泛的运用。其源码还是比较复杂的，本文只是阐述了epoll读写事件的触发机制，探究linux kernel源码的过程非常快乐_。
Caffe - 显存优化 1....测试了一下, ResNet101 相对于官方 caffe, 能够明显节省显存占用, batchsize 可以增加很多....显存优化的 Caffe 主要实现的功能: memory multiloading 在深度网络训练和测试时,可以显著地节省内存. 训练时,节省一半内存; 测试时, 使用 95% 的内存....在训练深度网络时, GPU显存资源是有限的.
1 Overview 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，...关于如何限制 GPU 显存的使用量，可以参考官方的记录。为了能正常使用办张卡，也就是 16 GB 的显存，我希望可以注入一个 Config 类似如下。...per_process_gpu_memory_fraction=0.5) sess = tf.Session(config=tf.ConfigProto(gpu_options=gpu_options)) 这样我的程序就只会用到半张卡的显存...xla=True --gpu_memory_frac_for_testing=0.5 3 Summary per_process_gpu_memory_fraction 参数可以设置 GPU 内进程使用显存最大的比例
准备工作备份 /System/Library/Extensions/AppleIntelSNBGraphicsFB.kext/
前言 看一团跳动的火焰~ 安装 [root@iZo7e61fz42ik0Z game]# wget https://github.com/tondrolee/Softwares/blob/master/
但是家里没有找到合适的 U 盘（穷~~），加上前段时间听了同事关于 linux 内核的分享，感慨自己对系统的理解不够。因此我决定使用无盘启动 volumio 顺便研究一下 linux 启动原理。...可以直接通过 Http 协议获取 Linux kernel 和 ramdisk 然后启动 或者加载一块 iscsi 磁盘，将 linux kernel 和 ramdisk 等信息放在 iscsi 磁盘中...引导加载程序：Syslinux 和 GRUB 前文说到 MBR 的 bootloader 主要功能是交棒内核，但是 bootloader 不会直接拉起 linux 内核，400K 太小，它没有能力将 linux...它可以提供选单选择 Linux 内核版本，此外加载程序使得我们可以向 Linux 内核传递参数。这点很重要，在我的案例中 volumio 就是通过 Syslinux 向内核传递启动参数的。...Linux 能够使用硬盘空间作为虚拟内存，因此得名“vm”。vmlinuz 是可执行的 Linux 内核。 initrd 是“initial ramdisk”的简写。
从linux源码看socket的close 笔者一直觉得如果能知道从应用到框架再到操作系统的每一处代码，是一件Exciting的事情。...上篇博客讲了socket的阻塞和非阻塞，这篇就开始谈一谈socket的close(以tcp为例且基于linux-2.6.24内核版本) TCP关闭状态转移图: 众所周知，TCP的close过程是四次挥手...出现大量close_wait的情况 linux中出现大量close_wait的情况一般是应用在检测到对端fin时没有及时close当前连接。有一种可能如下图所示: ?...总结 linux内核源代码博大精深，阅读其代码很费周折。之前读>的时候由于有先辈引导和梳理，所以看书中所使用的BSD源码并不觉得十分费劲。...直到现在自己带着问题独立看linux源码的时候，尽管有之前的基础，仍旧被其中的各种细节所迷惑。希望笔者这篇文章能帮助到阅读linux网络协议栈代码的人。
如果你想直接看结果，可以跳到本文最后。不过在阅读本文前请记住所有神经网络都是通过反向传播的方法进行训练的， 这一点对于我们计算内存的占用十分重要。
1.在有些时候数据会存在缓存中而没有写入磁盘中 数据同步考入磁盘 sync 2.关机重启指令
显存占用越多，程序越快？ 显存占用大小和batch size大小成正比？...nvidia-smi的输出 这是nvidia-smi命令的输出，其中最重要的两个指标： 显存占用 GPU利用率 显存占用和GPU利用率是两个不一样的东西，显卡是由GPU计算单元和显存等组成的，显存和GPU...1.2.1 参数的显存占用 只有有参数的层，才会有显存占用。这部份的显存占用和输入无关，模型加载完成之后就会占用。...，占用的显存大小基本与上述分析的显存差不多（会稍大一些，因为其它开销）。...（因为不需要执行优化） 深度学习中神经网络的显存占用，我们可以得到如下公式： 显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用 可以看出显存不是和batch-size简单的成正比
主要看显存的使用？...显存占用越多，程序越快？ 显存占用大小和 batch size 大小成正比？...这么看来显存占用就是 W 和 Y 两个数组？ 并非如此！！！ 下面细细分析。 1.2.1 参数的显存占用 只有有参数的层，才会有显存占用。这部份的显存占用和输入无关，模型加载完成之后就会占用。...这时候还需要保存动量， 因此显存 x3 如果是 Adam 优化器，动量占用的显存更多，显存 x4 总结一下，模型中与输入无关的显存占用包括： 参数 W 梯度 dW（一般与参数一样） 优化器的动量（普通...（因为不需要执行优化） 深度学习中神经网络的显存占用，我们可以得到如下公式： 显存占用 = 模型显存占用 + batch_size × 每个样本的显存占用 可以看出显存不是和 batch-size 简单的成正比
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）。...只是考虑到在python的进程结束之后，这一块的显存还是被成功释放了的，因此我考虑直接用进程的方法来解决这个显存分配和清空的方法，以下是一个基于进程实现的案例： import os os.environ...这么一来，我们既可以实现对象的即时销毁，也通过进程控制的机制确保在显存中占用的位置被清空。...总结概要 在使用一些python的GPU模块，或者写CUDA时，有时会发现显存被无端占用的场景，即时执行了cudaFree()或者python的del操作，也无法消除这一块的显存占用。...=linux清理gpu内存,GPU内存在CUDA脚本执行后无法
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