MegEngine亚线性显存优化 MegEngine经过工程扩展和优化,发展出一套行之有效的加强版亚线性显存优化技术,既可在计算存储资源受限的条件下,轻松训练更深的模型,又可使用更大batch size,进一步提升模型性能,稳定batchwise算子.使用MegEngine训练ResNet18/ResNet50,显存占用分别最高降低23%/40%:在更大的Bert模型上,降幅更是高达75%,而额外的计算开销几乎不变. 基于梯度检查点的亚线性显存优化方法[1]由于较高的计算/显存性价比受到关注.M…

原文链接:https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory 前言 亲,显存炸了,你的显卡快冒烟了! torch.FatalError: cuda runtime error (2) : out of memory at /opt/conda/conda-bld/pytorch_1524590031827/work/aten/src/THC/generic/THCStorage.cu:58 想必这是所有炼丹师们最不想看到的错误,没有之一.…

[精]从CPU架构和技术的演变看GPU未来发展 http://www.pcpop.com/doc/0/521/521832_all.shtml 显存与纹理内存详解 http://blog.csdn.net/pizi0475/article/details/8739557 GPU 与CPU的作用协调,工作流程.GPU整合到CPU得好处 http://blog.csdn.net/maopig/article/details/6803141 双剑合璧:CPU+GPU异构计算完全解析 http://bj…

视频教程请关注 http://edu.csdn.net/lecturer/lecturer_detail?lecturer_id=440 /** * 这个例子介绍如何使用显卡内存进行绘制 下载地址 :http://files.cnblogs.com/zhanglitong/Tutorial8-%E7%9B%B4%E6%8E%A5%E5%88%86%E9%85%8D%E6%98%BE%E5%AD%98.rar 这里使用显卡缓冲区绘制,而不是使用内存缓冲区进行绘制 可以减少数据从内存传递到显存的过程…

本文记录了在JOS(或在任意OS)上实现图形界面的方法与一些图形库的实现. 本文中支持的新特性: 支持基本图形显示 支持中英文显示(中英文点阵字库) 相关:VBE VESA MMIO 点阵字库 Github : https://github.com/He11oLiu/JOS About VESA Video Electronics Standards Association(视频电子标准协会,简称"VESA")是制定计算机和小型工作站视频设备标准的国际组织,1989年由NEC及其他8家…

本来想对上一篇博客做优化,优化效果不明显.但知识点还是要记一下. 初衷是想把上一篇博客中定义域的计算搬到CPU来计算,因为定义域的计算对于每一个kernel都是一样的,所以直接读取应该是可以进一步减小kernel的执行时间的. 我的思路的初衷是将这块的数据送到显存之后再送到寄存器中,从寄存器读取的时间应该是很快的,通过这样把计算的时间改为读取的时间.当然,读取寄存器的时间是否比计算更短,这个确实应该质疑,但是对于比较复杂的计算,我觉得直接读应该是比计算更快的.而对于这部分数据,CPU计算应该会比…

显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但…

刚入门深度学习时,没有显存的概念,后来在实验中才渐渐建立了这个意识. 下面这篇文章很好的对GPU和显存总结了一番,于是我转载了过来. 作者:陈云 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/31558973 来源:知乎 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主要看显存的使用? Batch Size 越大,程序越快…

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP…

「Meissel-Lehmer 算法」是一种能在亚线性时间复杂度内求出 \(1\sim n\) 内质数个数的一种算法. 在看素数相关论文时发现了这个算法,论文链接:Here. 算法的细节来自 OI wiki,转载仅作为学习使用. 目前先 mark 一下这个算法,等有空的时候再来研究一下,算法的时间复杂度为 \(\mathcal{O}(n^{\frac23})\) ,所以 \(n\) 的范围可以扩大至 \(10^{12}\) 的级别: 代码实现 #include <bits/stdc++.h>…