我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60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273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的13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。
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。
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下，是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为，影响公有云服务器安全和可用性呢？为此，研究一下狗狗币的挖矿模式。
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC，也就是以AI为主导的生成式内容，包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说，只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天，可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上，还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA，而且在多年前就开始布局AI，它就是芯片巨头Intel公司。
2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
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
3.5. Mode Switches GPUs that have a display output dedicate some DRAM memory to the so-called primary surface, which is used to refresh the display device whose output is viewed by the user. When users initiate a mode switch of the display by changing th
大家好，我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题，为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
QAnything (Question and Answer based on Anything) 是致力于支持任意格式文件或数据库的本地知识库问答系统，可断网安装使用。
硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？
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。
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的
笔者在执行一个Jax的任务中，又发现了一个奇怪的问题，就是明明只分配了很小的矩阵空间，但是在多次的任务执行之后，显存突然就爆了。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）。然后在网上找到了一些类似的问题，比如参考链接中的1、2、3、4，都是在一些操作后发现未释放显存，这里提供一个实例问题和处理的思路，如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言。
在大型机构分配的服务器集群中，需要使用GPU的程序默认都会在第一张卡上进行，如果第一张卡倍别人占用或者显存不够的情况下，程序就会报错说没有显存容量，所以能够合理地利用GPU资源能帮助你更快更好地跑出实验效果。 1、指定使用GPU0运行脚本（默认是第一张显卡, 0代表第一张显卡的id,其他的以此类推） 第一种方式：
本文介绍了开源框架MXNet的环境变量配置和显存问题。首先介绍了如何设置进程数量、显存选项和控制数据通信，然后讨论了如何恢复训练。
以下顺序不涉及推荐优先级，我个人比较喜欢用OctaneBench、heavyload、vray bench，就先简单介绍下这3种
扎克伯格亲自宣布，PyTorch基金会已新鲜成立，并归入Linux基金会旗下，管理委员会成员，包括Meta、AMD、AWS、谷歌云、微软和英伟达。Meta表示，PyTorch成功背后的驱动力，是开源社区充满活力的持续增长。成立基金会将确保社区成员以透明和公开的方式作出决定。
注意，本文适合有一定Linux基础但对 Linux 下使用Pytorch进行深度学习不熟悉的同学。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
环境配置是模型训练的基础工作,本教程将详细介绍Transformer模型的训练环境配置过程,包括计算硬件选择、深度学习框架选型、多机集群构建、分布式训练等内容。希望本指南能帮助大家顺利配置Transformer的训练环境。
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？
点击【立即选购】可以进入选购页面。每种机型又对应不同的规格。基本上同机型（比如GN7）他们的显卡型号都是相同的，该机型下的不同规格（比如GN7.LARGE20、GN7.2XLARGE32)只是在CPU、内存、带宽以及显卡个数方面不同而已。下面简单列一下机型与显卡的对应关系（截至2022年5月）：
Framebuffer 和 DRM 都是 Linux Kernel 中的显示子系统，它们有不同的作用和定位。
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
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.
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。
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。
随着高清，4K视频的推广，视频GPU硬件编码，解码，转码已经开始成为主流。同时人工智能的兴起，深度学习也离不开硬件GPU的模型训练和计算。GPU硬件参数越来得到开发人员的关注，对GPU 温度，占用率，显存等参数也纳入监控平台的重要监控指标。本文以温度为例介绍如何监控显卡GPU相关参数。
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。
0 问题 今天跑了一下程序，报了如下的OOM错误 ResourceExhaustedError: OOM when allocating tensor with shape[258000，768] and type float on /job:localhost/replica:0/task:0/device:GPU:0 by allocator GPU_0_bfc [[{{node rpn_model/rpn_conv_shared/convolution}} = Conv2D[T=DT_FLOAT,
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。
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。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/285994980
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。
1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料
📷 本文来自英特尔资深软件工程师张华在LiveVideoStackCon 2018讲师热身分享，并由LiveVideoStack整理而成。在分享中张华介绍了英特尔GPU硬件架构，并详细解析了英特尔QS
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。
图形处理器（英语：Graphics Processing Unit，缩写：GPU），又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器。 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动，并向显示器提供行扫描信号，控制显示器的正确显示，是连接显示器和个人电脑主板的重要元件，也是“人机对话”的重要设备之一。显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分，承担输出显示图形的任务，对于从事专业图形设计的人来说显卡非常重要，同时也在深度学习领域广泛应用。
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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
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）
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