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

装好darknet后,直接测试的时候,报错: darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed.解决办法是打开yolov3.cfg,注释掉Training配置,同时Testing配置取消注释.

第一个问题:CUDA Error: out of memory darknet: ./src/cuda.c:36: check_error: Assertion `0' failed. 已放弃 (核心已转储) 由Error类型可以知道运行模型所需的显存空间超过了显卡提供的显存.解决办法:修改cfg配置文件,减小batch和subdivsion. 第二个问题:CUDA Error: unknown error darknet: ./src/cuda.c:: check_error: Asserti

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

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算法设计:直方图统计 直方图频数统计,也可以看成一个字典Hash计数.用处不是很多,但是涉及CUDA核心操作:全局内存.共享内存.原子函数. 1.1  基本串行算法 这只是一个C语言练习题. #define MAXN 1005 #define u32 unsigned int __host__ void count(char *hist_data, u32 *bin_data) { ; i < MAXN; i++) bin_data[hist_data[i]]++; } 1.2 基于数据分解的并

随着图像识别和深度学习领域的迅猛发展,GPU时代即将来临.由于GPU处理深度学习算法的高效性,使得配置一台搭载有GPU的服务器变得尤为必要. 本文主要介绍在Ubuntu 16.04环境下如何配置TensorFlow(GPU support)框架,实验所用的显卡为GeForce GTX 1080ti(OC),显存11G,频率1569-1708MHz,CUDA核心3584个,Compute Capability为6.1.下面详细介绍安装配置的详细步骤. 关于本人实验室所用硬件的配置清单,请访问. 1

1.设备管理和查看: cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp * prop,int device) 用户可以通过这个函数来查看自己GPU设备的相关信息,Device表示要查看的GPU索引,得到的Prop是一个包含GPU信息的结构体. 2.GPU架构:GPU架构是围绕一个流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建的 SM的关键核心: CUDA核心 共享内存/一级缓存 寄存器文件 加载/存储单元 特殊功能单元 线程束调试器 一个GPU通常搭载由

1. 安装配置: https://pjreddie.com/darknet/yolo/ darknet文件夹下make命令搞定: 2. 配置vscode 打开安装好的vscode并安装扩展C/C++(ms-vscode.cpptools):在开始处打开文件夹打开darknet文件夹: 首先分析一下目录结构: ├── backup ├── cfg ├── darknet //编译的可执行文件 ├── data ├── examples //重要:examples/darknet.c exmapel

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化

Darknet在GPU上运行可以得到500倍的提速,编译使用GPU要求显卡是Nvidia卡并且正确安装了CUDA. GPU环境下的编译配置都是在 /darknet/Makefile 文件中定义的,GPU环境的编译有3点更改需要注意. 1. 更改Makefile前两行GPU和CUDNN的配置: GPU=1 CUDNN=1 2. 更改CUDA的路径 48~51行,在"ifeq ($(GPU), 1)"语句块中修改为自己的CUDA安装路径,更改前默认路径如下: ifeq ($(GPU), 1

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台. 0. 配置 显卡驱动的下载地址:Drivers - Download NVIDIA Drivers(根据自己的平台类型选择合适的显卡驱动) 1. 显卡 以 GeForce Gtx 1050 不同型号为例,其性能清单基本如下: 重点关注的参数: NVIDIA CUDA Cores,CUDA 核心数: 2. CUDA GPUS 查看不同系列和类型的 GPU(显卡) 对 CU

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完

来自吉浦迅科技 整理发布 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTE3Nzk4MQ==&mid=2651231163&idx=1&sn=d48b4480da3481de8ae20e78b1ee22df&scene=23&srcid=0605uZ1nd6QlqnK6AJdMlZkI#rd 第五名:Tesla K80 Tesla --英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌,以性能高.稳定性强,适用于长时间高强度计算著称. Tesla K8

先说配置,我电脑E3V3+GTX780TI视频就一个普通的720P AVC1编码MP4视频,实时检测软件是CPU-Z和GPU-Z,AIDA64[全默认设置]全部用ptoplayer默认播放时候,播放30分钟,全程满帧(输入和输出帧数相等).显卡和CPU基本处于待机负载显卡核心频率在300MHZ,显存在600MHZ,TDP 4%,温度40℃:CPU温度42℃.机箱出风口基本无热风.[开启CUDA:LAV解码器]LAV使用Nvidia CUVID显卡和CPU处于中等负载显卡核心满频率875MHZ(我

随着信息处理的爆炸增长,传统使用CPU计算已经无法满足计算作业增长的需求,GPU的出现为批量作业提供了新的契机.GPU计算拥有很类库,比如CUDA.OpenCL等,但是可以发现CUDA是其中相对比较成熟的一个,也是目前应用最为广发的一种.于此同时开发语言的飞速发展,呈现百花齐放状态,C#语言简单高效,所以本文讲述如何使用C#调用CUDA进行GPU计算. 前言 最近几年计算机有了巨大发展,各种开发语言百花齐放,但是笔者还是钟爱C#语言,尤其是目前微软的生态开放,.NET 技术的跨平台加上方便高效的

title: [CUDA 基础]3.1 CUDA执行模型概述 categories: CUDA Freshman tags: CUDA SM SIMT SIMD Fermi Kepler toc: true date: 2018-03-12 23:20:41 Abstract: 本文介绍CUDA执行模型,只比硬件高一层的抽象 Keywords: CUDA SM,SIMT,SIMD,Fermi,Kepler 开篇废话 今天晚上本来都该睡觉了,但是还是决定把这篇文章写出来,毕竟昨天就没写. 这一篇开

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL

这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以