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高性能计算

cuda、GPU、分布式、并行计算

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【踩坑】探究PyTorch中创建稀疏矩阵的内存占用过大的问题

对于CUDA的内存问题，那就可以使用torch.cuda.memory_stats()来看他的内存使用情况：

小锋学长生活大爆炸

2024-07-15

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【知识】一图看懂lstopo计算机硬件拓扑图及PCI相关知识简介

有一点需要特别注意：由于NVIDIA驱动会自动管理GPU参数，因此在空闲状态下，你看到的GPU对应的PCIe带宽是4GB/s。但实际上，当你在跑代码时候，驱动会自动把带宽拉上来，比如我下面这个图中，带宽就拉到了最高16GB/s。所以不要被迷惑了：

小锋学长生活大爆炸

2024-06-28

3330

【教程】设置GPU与CPU的核绑(亲和力Affinity)

简单来说，核绑，或者叫亲和力，就是将某个GPU与指定CPU核心进行绑定，从而尽可能提高效率。

小锋学长生活大爆炸

2024-06-28

6680

【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。

小锋学长生活大爆炸

2024-06-28

1.1K0

【技巧】如何检查多个GPU之间是否支持P2P通信

需要用到cuda_samples：GitHub - NVIDIA/cuda-samples

小锋学长生活大爆炸

2024-06-28

4680

【教程】简介nccl-test工具

https://blog.csdn.net/sxf1061700625/article/details/127705588

小锋学长生活大爆炸

2024-06-28

1.3K0

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