当你们在用模型加载，tensorflow-gpu预测的时候，有没有出现这样的错误？？ 经过网上的资料查阅，更多的解释是GPU的显存不足造成的，于是乎，我查看了一下GPU显存：nvidia-smi 不看不知道，一看确实是那么回事：tensorflow-gpu执行默认将GPU显存占满，官网也做了解释说明：https://www.tensorflow.org/...
下面通过实验来探索Pytorch分配显存的方式。 实验 显存到主存 我使用VSCode的jupyter来进行实验，首先只导入pytorch，代码如下： import torch 打开任务管理器查看主存与显存情况。情况分别如下： 在显存中创建1GB的张量，赋值给a，代码如下： a = torch.zeros([256,1024,1024]...
using UnityEngine; using System.Collections; using System.Collections.Generic; publicclassGameControllerScript:MonoBehaviour { //指定输出文本框 publicUnityEngine.UI.Text messageText; //存...
我们在使用tensorflow 的时候, 有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是ＧＰＵ的内存并没有释放，那么怎么解决该问题呢？ 首先执行下面的命令： fuser -v /dev/nvidia* #查找占用GPU资源的PID 因为我们只有一块显卡，所以显示如下图所示: 可以看到我们的nvi...
说到界面卡顿，基本上就是两个原因：CPU耗时任务、GPU渲染耗时。优化方案基本也是从这两个方向入手。但是为什么耗时的操作会导致丢帧？以及撕裂是怎么出现的？单缓冲、二级缓冲、三缓冲又是什么？我们知道在整个显示过程中，需要 CPU、GPU、显示屏 三个模块协调工作，大致流程如下： CPU 负责计算数据，把计算好数据交给 GPU GPU 会对图形数据进行渲染，...
目录 使用GPU 购买GPU 整机配置 QA 使用GPU 其实如果没有钱买GPU的话，使用Google Colab也是一个不错的选择，大概是10 dollar一个月。 算力其实是很贵的... 利用好算力是一件很重要的事情！ 关于Nvidia Driver too old的问题，如果是服务器的话，这里不要盲目的去更新显卡驱动，这样子会把别人的环...
了解Python代码的内存消耗是每一个开发人员都必须要解决的问题，这个问题不仅在我们使用pandas读取和处理CSV文件的时候非常重要，在我们使用GPU训练的时候还需要规划GPU的显存使用。尤其是我们在白嫖使用kaggle和colab时显得更为重要。 本篇文章我们将介绍两个 Python 库 memory_profiler和Pytorch-Memory-U...
多GPU计算已经可以说，只要是个成熟的模型，都使用了这一点。 例如： gluoncv：https://github.com/dmlc/gluon-cv/blob/master/scripts/detection/faster_rcnn/train_faster_rcnn.py#L218 多GPU计算最常用的方法是：数据并行 流程如下图： 模型参数复制多...
译者注：DirectX一直是Windows上图形和游戏开发的核心技术。DirectX提供了一种在显卡上运行的程序——着色器（Shader）。在DirectX 11之前，着色器是与具体的渲染步骤绑定的，例如像素着色器，顶点着色器等等。而从DirectX11开始，DirectX增加了一种计算着色器（Compute Shader），它是专门为与图形无关的通用计算...
一、LCD驱动框架： 1.分配一个fb_info结构体：s3c_lcd = framebuffer_alloc(0,NULL); 2.设置fb_info（s3c_lcd）: ID、固定参数、可变参数、设置操作函数 及 其他设置 3.注册：register_framebuffer(s3c_lcd); 4.硬件相关的操作： ①分配引脚用于LCD ...