之前一开始以为是cuda和cudnn安装错误导致的,所以重装了,但是后来发现重装也出错了. 后来重装后的用了一会也出现了问题.确定其实是Tensorflow和pytorch冲突导致的,因为我发现当我同学在0号GPU上运行程序我就会出问题. 详见pytorch官方论坛: https://discuss.pytorch.org/t/gpu-is-not-utilized-while-occur-runtimeerror-cuda-runtime-error-out-of-memory-at/3478

源码和运行结果 cuda:https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN C语言版本参考自:http://eric-yuan.me/ 针对著名手写数字识别的库mnist,准确率是99.7%,在几分钟内,CNN的训练就可以达到99.60%左右的准确率. 参数配置 网络的配置使用Config.txt进行配置##之间是注释,代码会自动过滤掉,其他格式参考如下: #Comment# #NON_LINEARITY CAN = NL_SIGMOID , NL_TANH , NL_RELU

ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目.<NVIDIA CUDA编程指南>第57页开始          在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要.          global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内存device memory.          首先,设备device有能力,在一个单一指令下,从global memory中读

纹理绑定的一般步骤: size_t fea_pitch; texture<unsigned char, 2> features2D; cudaMallocPitch((void**)(&dev_features), &fea_pitch, sizeof(unsigned char) * sfeaturesw, sfeaturesh); cudaChannelFormatDesc feaDesc = cudaCreateChannelDesc<unsigned char&g

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的

原文链接 概述:线性存储器可以通过cudaMalloc().cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配 1.1D线性内存分配 1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存 2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝 3 cudaMemcpyToSymbol //将数据复制到__constant__变量中,或者__device__变量中 4 cudaMe

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr

1.线程块(block)是独立执行的,在执行的过程中线程块之间互不干扰,因此它们的执行顺序是随机的 2.同一线程块中的线程可以通过访问共享内存(shared memory)或者通过同步函数__syncthreads()来协调合作. 3.cuda全称:computer union device architecture    统一计算设备架构,因此CUDA并不是 编程语言 从线程层次看: 从内存层次看: 4.CUDA提供的API主要有两种: runtime API和driver API,其中run

CUDA02 - 的内存调度与优化 前面一篇(传送门)简单介绍了CUDA的底层架构和一些线程调度方面的问题,但这只是整个CUDA的第一步,下一个问题在于数据的访存:包括数据以何种形式在CPU/GPU之间进行通信.迁移,以及在GPU内部进行存储.访问. 1 global .shared .constant.local 通常来讲,待计算的数据都存放在内存或者硬盘(外部存储设备)中,由CPU来进行调度.想要在device上计算.处理数据,就首先需要将数据转移至CUDA,这样的转移操作通常需要经过数据总

本来就想着是对自己第一次跑yolov5的coco128的一个记录,没想到现在准备总结一下的时候,一方面是继续学习了一些,另一方面是学长的一些任务的要求,挖出了更多的东西,所以把名字改为了"从入门到出土". 00 GitHub访问加速 首先我们要把yolov5框架从GitHub上拉下来,国内如果要快速访问GitHub的话呢,需要把Github的相关域名写入Hosts文件. 00-1 修改hosts的原理 hosts文件原理 hosts文件是一个用于储存计算机网络中各节点信息的计算机文件.

大家好~本文在如何用WebGPU流畅渲染百万级2D物体?基础上进行优化,使用WebGPU实现了Ray Packet,也就是将8*8=64条射线作为一个Packet一起去访问BVH的节点.这样做的好处是整个Packet只需要一个维护BVH节点的Stack,节省了GPU Shared Memory:坏处是一个Packet的64条射线是并行计算的,需要实现同步逻辑,并且针对GPU的架构进行并行优化 相关文章如下: 如何用WebGPU流畅渲染百万级2D物体? 目录 成果 算法实现 并行计算的优化点 为什

环境说明 系统:ubuntu16.04 显卡:Tesla k80 12G显存 python环境: 2.7 && 3.6 前提条件:cuda9.0 cudnn7.0 opencv3.4.0 安装cuda和cudnn教程 安装opencv3.4.0教程 实现YOLOV3的demo 首先安装darknet框架,官网链接 git clone https://github.com/pjreddie/darknet.git cd darknet vim Makefile 根据情况修改Makefile,

1.[yolov1]    第一步:将图像划分为S*S的栅格(grid cell),这里分成了7*7的grid cell.栅格的任务是:检测中心落在该栅格中的物体(注意,栅格中心未必与物体的中心重合,这个一定要明确,对后面的理解才不会产生影响).    第二步:一个grid cell 可以预测B个bounding boxes(包围盒,以下简称bbox),包括预测bbox的confidence scores.bbox有五个预测值,分别是x,y(代表预测的bbox的中心与grid cell 边界的边

报错 1.[invalid argument 0: Sizes of tensors must match except in dimension 0.] {出现在 torch.utils.data.DataLoader 输出的 batch data 读取处}  {DataLoader里面数据读取有误,准确来说,是image类型数据读取,要注意通道数和尺寸的统一性} {将输入的图片transform为统一尺寸和通道} 2.[THCudaCheck FAIL file=/pytorch/aten/

问题:使用pycharm时常出现 the IDE is running low on memory 的问题 表示pycharm这款IDE使用内存不足 需要在系统内存充足的情况下扩充IDE memory 方法: 1.设置显示内存使用情况 File Settings  Appearance  Windows  Options  show memmory indicator  Apply 右下角会出现 左边数字:已使用IDE memory,右边数字:总共的IDE memory,初始为750M,如果py

[源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(2) ----- DataParallel(上) 0x00 摘要 0x01 综述 1.1 从流程上看 1.2 从模式角度看 1.3 从操作系统角度看 1.4 低效率 0x02 综述 2.1 示例 2.2 相关知识 0x03 定义 3.1 定义 3.2 负载均衡 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 分发(输入) 4.2.1 scatter_kwargs 4.2.

DeepLabv3+训练模型学习总结 一.DeepLabs3+介绍 DeepLabv3是一种语义分割架构,它在DeepLabv2的基础上进行了一些修改.为了处理在多个尺度上分割对象的问题,设计了在级联或并行中采用多孔卷积的模块,通过采用多个多孔速率来捕获多尺度上下文.此外,来自 DeepLabv2 的 Atrous Spatial Pyramid Pooling模块增加了编码全局上下文的图像级特征,并进一步提高了性能. ASSP 模块的变化是作者在模型的最后一个特征图上应用全局平均池化,将生成的

本文分为两部分:"带参数的函数"和 "带修饰的函数". 浏览这篇博客前请先阅读: [NX二次开发]NX内部函数,查找内部函数的方法 带参数的函数: bool AMX__action_list_has_visible_items(struct AMX__action_list_s *)struct AMX__action_s * AMX__ask_action_by_accelerator(int,char const *)struct AMX__action_ite

CPU和GPU内存交互 在CUDA编程中,内存拷贝是非常费时的一个动作. 从上图我们可以看出:1. CPU和GPU之间的总线bus是PCIe,是双向传输的. 2. CPU和GPU之间的数据拷贝使用DMA机制来实现,非常容易理解,为了更快的传输速度. 虚拟内存(virtual memory) 我们都知道,虽然在运行速度上硬盘不如内存,但在容量上内存是无法与硬盘相提并论的.当运行一个程序需要大量数据.占用大量内存时,内存就会被“塞满”,并将那些暂时不用的数据放到硬盘中,而这些数据所占的空间就是虚拟内

CONSTANT  MEMORY constant Memory对于device来说只读但是对于host是可读可写.constant Memory和global Memory一样都位于DRAM,并且有一个独立的on-chip cache,比直接从constant Memory读取要快得多.每个SM上constant Memory cache大小限制为64KB. constant Memory的获取方式不同于其它的GPU内存,对于constant Memory来说,最佳获取方式是warp中的32个

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on