device管理 NVIDIA提供了集中凡是来查询和管理GPU device,掌握GPU信息查询很重要,因为这可以帮助你设置kernel的执行配置. 本博文将主要介绍下面两方面内容: CUDA runtime API function NVIDIA系统管理命令行 使用runtime API来查询GPU信息 你可以使用下面的function来查询所有关于GPU device 的信息: cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp *prop,…

http://blog.csdn.net/qq_27626333/article/details/51815310 Device模块管理设备信息,用于获取手机设备的相关信息,如IMEI.IMSI.型号.厂商等.通过plus.device获取设备信息管理对象. 1.属性 1.1.imei: 设备的国际移动设备身份码,调用此属性获取设备的国际移动设备身份码. 如果设备不支持则返回空字符串. 平台支持:Android - 2.2+ (支持),iOS - 4.5+ (不支持): iOS设备不支持获取im…

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(上) 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备.但是,每个库都与其它库区别对待.例如: Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列. RAPIDS库(cuDF,cuML等)使用Rapids Memory Manager分配设备内存. CuPy包括 用于设备和固定内存的内存池实现. 该NBEP的目的是描述一个插件接口,该接口使Numba的内部存储器管理可由用户替换为外部存储器管理器.使用插件接口时,…

title: [CUDA 基础]4.2 内存管理 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA内存管理 - CUDA内存分配和释放 - CUDA内存传输 - 固定内存 - 零拷贝内存 - 统一虚拟寻址 - 统一内存寻址 toc: true date: 2018-05-01 21:39:47 Abstract: 本文主要介绍CUDA内存管理,以及CUDA内存模型下的各种内存的特点. Keywords: CUDA内存管理,CUDA内存分配和释放,CUDA内存传…

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情…

10. 执行配置优化 ● 一个 SM中,占用率 = 活动线程束的数量 / 最大可能活动线程束的数量.后者保存在设备属性的  maxThreadsPerMultiProcessor  分量中(GTX1070为例,该值为2048).较高的占用率不代表计算效率很高,但是较低的占用率意味着内存延迟严重,还有改进的空间. ● 寄存器有效性是决定占用率的几个因素之一.寄存器读取比内存读取的延迟低很多,但是寄存器组(register file)数量有限,硬件上被整个 SM 上的所有线程共享,软件上一次只能给一…

1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情况下安装驱动似乎可以实现Intel 核芯显卡 来显示 + NVIDIA 显卡来计算.具体步骤如下: 1. 首先在BIOS设置里选择用Intel显卡来显示或作为主要显示设备 2. 进入Ubuntu, 按 ctrl+alt+F1 进…

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu…

不多说,直接上干货! 笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本.其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考虑,系统强烈建议64位的.下面是 对自己的安装过程记录备忘,有些主要参考网上的文章,所以有些过程就直接用了原来文章中的内容. caffe在git上的源码:https://github.com/BVLC/caffe 环境:…

在编译Caffe的漫长过程中,经过了一个又一个坑,掉进去再爬出来,挺有趣的.对比原文有修改! LInux下配置安装:(本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 原文链接:http://blog.sciencenet.cn/blog-1583812-841855.html 参考链接:http://www.cnblogs.com/platero/p/3993877.html 官方文档:http://caffe.berkeleyvision…