对于单机多卡的 GPU 服务器，在做容器的 GPU 分配的时候，可以选择通过环境变量 NVIDIA_VISIBLE_DEVICES来指定 GPU 的索引或者 UUID。...因为在容器中看到的 GPU 索引都是从0开始的，如果想找到对应母机上的 GPU 卡，通过 UUID 又不太好确定。 ?
英特尔提供了一套基于VA-API/Media SDK的硬件加速方案，通过在FFmpeg中集成Intel GPU的媒体硬件加速能力，为用户提供更多的收益。...6.2 FFmpeg & Intel GPU加速方案 大部分客户偏向于使用FFmpeg的同时，也希望其具备出色的硬件加速能力，我们现在致力于在FFmpeg中集成Intel GPU诸多的媒体硬件加速能力...提及编码，硬件加速的编码带来的最大好处是速度优势：我曾经基于Skylake-U这样双核四线程的低电压CPU上测试1080P的转码，基本可实现240FPS的实时转码；同时，在大规模部署时不能不考虑功耗比与性价比...9、其他问题 9.1 CPU与GPU的数据交换 当我们在处理一些异构计算时，始终需要面对此问题：CPU与GPU、DSP之间的数据交换。...时尽量避免大量的数据交换，所有操作尽量在GPU内部直接完成以提升性能。
在使用python时，常常会出现Memory Error，主要是由于python不会自动回收内存，造成内存一直占用，可以采取手动释放内存的方法，详见http://blog.csdn.net/nirendao...在使用python将结果输出到文件时，可以采取： 方法一：将结果保存至python的数据结构DataFrame中，最后处理完成后一次性写到输出文件。 ...在数据量较小的情况下可以采用方法一，但是当数据量很大时，方法二比较适合。
nvmlDeviceGetHandleByIndex(i) memory_info = nvmlDeviceGetMemoryInfo(handle) gpu...= { "gpu_name": nvmlDeviceGetName(handle), "total": memory_info.total...used: {used}, tot: {tot}, 使用率：{used/tot}") if used/tot > max_rate: max_rate = used.../tot print("GPU0 最大使用率：", max_rate) 在跑任务时，另外运行脚本调用 check_gpu_mem_usedRate 就可以知道最大的 GPU内存 使用率，...线上服务不要用的太满，最大80%左右为宜，防止极端情况GPU显存溢出 参考： python获取GPU，CPU，硬盘，内存，系统，用户使用情况信息 【Python管理GPU】pynvml工具的安装与使用
GPU 可以为很多领域提供弹性计算能力，对视频转码的支持便是 GPU 应用最广泛的领域之一。...云计算中的计算资源来自不同的硬件，其中最具代表性的就是 CPU 和 GPU，以及后期兴起的VPU、NPU、TPU 等专业计算硬件。...而每种硬件都有不同的特性和使用成本，直接决定任务调度模块的设计与实现。 青云云点播服务中的转码服务（公测期间免费），就是 GPU 在视频转码中的实际应用。...其搭载 GPU 后，可通过算法调度充分利用公有云庞大的全产品服务能力，为用户提供海量视频的高效处理，满足用户视频转码、格式转换、裁剪、视频水印等常见的媒体处理需求，大幅降低用户对于多媒体文件的处理难度。...在介绍具体的算法原理时，本书尽量使用通俗易懂的语言和贴近生活的示例来说明问题，避免使用复杂抽象的公式来介绍。 （限时下单立减50，快快扫码抢购吧！）
一、前言 在当今计算机应用广泛的领域中，了解系统的内存、CPU和GPU使用情况是非常重要的。对于开发人员和系统管理员来说，准确获取这些信息可以帮助他们优化软件性能、诊断问题并做出相应的调整。...在Windows平台上实现这一目标会涉及到调用Windows系统API，使用合适的工具和库来获取所需的信息。...本文将介绍如何使用Qt和Windows API来读取系统的内存、CPU和GPU使用详细信息。将提供一个完整的示例代码，展示了如何使用这些技术来获取系统的关键性能指标。...memoryStatus.ullAvailVirtual / (1024 * 1024)).arg("MB"); } else { memoryInfo+=QString("无法获取内存使用情况信息...对于更复杂的查询和操作，可以使用WQL（WMI查询语言）来结合wmic命令。WQL类似于SQL，可以用于过滤和排序数据，并执行高级的系统管理任务。
今天写周报的时候提到了这个话题，顺便就记录一下如何逃离 Rust 编译时的内存溢出。...内存溢出，也就是 Out of Memory（OOM），从字面就能看出来，是要用到的内存大于系统能提供的最大内存而引起的故障。...最简单的办法是「大就是好，多就是美」，加钱上更多内存，或者分配更大的 Swap 空间（没错，就像我之前有一个 暴力的 32GiB Swapfile）。...它的一个有力的竞争者是 llvm 工具链中的 lld 。 而到了今天，我们还有另外一个更加优越的候选人 —— 「mold」，在实际使用中，表现出与 lld 相当、甚至超过的性能，并且使用更少的内存。...要想启用这一特性，同样有两种方法： RUSTFLAGS 在目前最新的 Rust nightly 中，可以使用 -C symbol-manging-version=v0 这个 RUSTFLAG ，相对旧一点的版本可能需要使用
使用的课程链接：https://www.bilibili.com/video/BV1z5411c7C1?...spm_id_from=333.999.0.0 因为前面李沐的课程安装的时候，使用的是cpu版本的pytorch，所以即使你的电脑有独立GPU的时候，也并不能调用GPU进行计算。...查询你的GPU版本以及python相关包的版本 查询GPU型号和CUDA版本 zilangch/CSDN：conda换源+查看cuda版本+anaconda一步安装torch和cuda 为GPU安装合理的驱动...GPU驱动的版本号有要求，具体见官网文档。...你也还是可以继续参考这个链接：Win10+NVIDIA GeForce MX150: CUDA9+cuDnn+TensorFlow-GPU的安装教程 安装GPU版本的pytorch和torchvision
设置是，即使GPU在计算的时候温度已经达到85度，风扇速度最高不会超过70%，这样就无法很好地为GPU进行散热，因此需要手动修改GPU风扇速度。...注：以下设置都是针对linux系统的GPU设置，windows的朋友请搜索相关文章。...感谢原文知乎作者：张三 二、如果你没有显示器 一般在ubuntu上搭建完深度学习环境后，许多朋友习惯把ubuntu的X桌面服务禁用掉，然后通过另一台windows系统的电脑通过ssh来连接GPU机器使用...原因是，nvidia-settings只能在X桌面环境下运行，若你想强行使用这个设置就会报错： 因此正常情况下，是不可能通过修改这个设置来改变风扇速度的。 但有没有其它方法修改呢？有！...可能是那篇文章发表时间比较早，不大适用现在最新的显卡和驱动，因此才有了上面第二部分的改进版本，所以大家不要使用原始版本的代码，否则GPU会被限制性能。
新买回来的不带水冷公版GPU，在满负载运行的时候，温度从室温马上飙升到85度，而且模型训练不是几分钟完事，很有可能要长期保持在高温状态下运行，让如此昂贵的GPU一直发烧真是让人太心疼！...这篇文章写的是在ubuntu X server环境下，通过修改nvidia-settings来修改GPU风扇速度，因为默认的nvidia-settings设置是，即使GPU在计算的时候温度已经达到85度...感谢原文知乎作者：张三 二、如果你没有显示器 一般在ubuntu上搭建完深度学习环境后，许多朋友习惯把ubuntu的X桌面服务禁用掉，然后通过另一台windows系统的电脑通过ssh来连接GPU机器使用...原因是，nvidia-settings只能在X桌面环境下运行，若你想强行使用这个设置就会报错： 因此正常情况下，是不可能通过修改这个设置来改变风扇速度的。 但有没有其它方法修改呢？有！...可能是那篇文章发表时间比较早，不大适用现在最新的显卡和驱动，因此才有了上面第二部分的改进版本，所以大家不要使用原始版本的代码，否则GPU会被限制性能。
GPU上的内存吞吐量 GPU是高度并行的处理器，当数据访问以合并方式完成时，它们工作得最好，这意味着它们喜欢以连续的、有组织的方式读取数据。...如果是缓存丢失(缓存命中的否定)，那么GPU接近DRAM来获取请求的内存地址的内容，这是一个耗时的操作。 当GPU需要访问存储在内存中的数据时，它会在“事务”中这样做。...根据GPU配置，每个事务访问32/128字节的信息。访问的信息保留在缓存中。当另一个GPU线程请求内存访问时，它首先检查缓存。如果数据在缓存中不可用，那么请求将被转发到DRAM。...GPU工作原理十分复杂，我们不想也没有时间在这里详细解释，所以将其简单概括为： 合并内存事务发生在GPU访问连续块中的内存时。...如果GPU需要读取连续存储在内存中的32字节数据，它将执行单个合并内存事务来一次检索所有32字节。非合并内存事务发生在GPU需要访问未连续存储在内存中的数据时。
问题背景我经常使用爬虫来做数据抓取，多线程爬虫方案是必不可少的，正如我在使用 Python 进行科学计算时，需要处理大量存储在 CSV 文件中的数据。.../CSV/RotationalFree/rotational_free_x_'+str(sample)+'.csv')使用此代码，当您处理 500 个元素，每个元素大小为 100 x 100 的数据时，...但是，当您尝试处理 500 个元素，每个元素大小为 400 x 400 时，在调用 get() 时会收到内存错误。...解决方案出现内存错误的原因是您的代码在内存中保留了多个列表，包括 vector_field_x、vector_field_y、vector_components，以及在 map() 调用期间创建的 vector_components...当您尝试处理较大的数据时，这些列表可能变得非常大，从而导致内存不足。为了解决此问题，您需要避免在内存中保存完整的列表。您可以使用多进程库中的 imap() 方法来实现这一点。
因为这些空对象都是容器，我们可以抽象地理解：它们的一部分内存用于创建容器的骨架、记录容器的信息（如引用计数、使用量信息等等）、还有一部分内存则是预分配的。 2、内存扩充不是均匀的！...在不超出初始内存的情况下，每次新增元素，就使用已有内存，因而避免了再去申请新的内存。 那么，如果初始内存被分配完之后，新的内存是怎么分配的呢？...： 超额分配机制：申请新内存时并不是按需分配的，而是多分配一些，因此当再添加少量元素时，不需要马上去申请新内存 非均匀分配机制：三类对象申请新内存的频率是不同的，而同一类对象每次超额分配的内存并不是均匀的...，可以看出：在元素个数相等时，静态创建的集合/字典所占的内存跟动态扩容时完全一样。...使用 pop() 方法，只会缩减可变对象中的元素，但并不会释放已申请的内存空间。
本文将会频繁地使用该模块的getsizeof()方法，因此，我先简要介绍一下： 该方法用于获取一个对象的字节大小（bytes） 它只计算直接占用的内存，而不计算对象内所引用对象的内存 这里有个直观的例子...因为这些空对象都是容器，我们可以抽象地理解：它们的一部分内存用于创建容器的骨架、记录容器的信息（如引用计数、使用量信息等等）、还有一部分内存则是预分配的。 2、内存扩充不是均匀的！...在不超出初始内存的情况下，每次新增元素，就使用已有内存，因而避免了再去申请新的内存。 那么，如果初始内存被分配完之后，新的内存是怎么分配的呢？...由此能看出可变对象在扩充时的秘密： 超额分配机制：申请新内存时并不是按需分配的，而是多分配一些，因此当再添加少量元素时，不需要马上去申请新内存 非均匀分配机制：三类对象申请新内存的频率是不同的，而同一类对象每次超额分配的内存并不是均匀的...，可以看出：在元素个数相等时，静态创建的集合/字典所占的内存跟动态扩容时完全一样。
计算机使用内存来记忆或存储计算时所使用的数据 计算机执行程序时，组成程序的指令和程序所操作的数据都必须存放在某个地方 这个地方就是计算机内存 也称为主存（main memory)或者随机访问存储器（Random...Access Memory， RAM) 内存如何存放数据 存储单位：bit(位） binary digit(二进制数字） 2.3 初始变量 变量是计算机中一块特定的内存空间 由一个或多个连续的字节组成...通过变量名可以简单快速地找到在内存中存储的数据 c++语言变量命名规则 变量名（标识符）只能由字母、数字和下划线3种字符组成 名称第一个字符必须为字母或下划线，不能是数字 变量名不能包含除_以外的任何特殊字符...2.6 声明和使用变量 声明变量： DataType variableName; 数据类型 变量名； 定义时初始化变量： DataType variableName =...8):设置宽度 // fixed :强制以小数的形式显示 // setprecision :控制显示精度（使用前要导入头文件） //cout << fixed
有了一个好的，坚实的GPU，人们可以快速迭代深度学习网络，并在几天而不是几个月，几小时而不是几天，几分钟而不是几小时的时间内运行实验。因此，在购买GPU时做出正确的选择至关重要。...在比赛中，我使用了一个相当大的两层深度神经网络，整数线性单位和正则化退出，这个深度网络几乎适合我的6GB GPU内存。 我应该得到多个GPU？...使用多个GPU没有并行性 使用多个GPU的另一个优势是，即使您没有并行化算法，您也可以在每个GPU上分别运行多个算法或实验。你没有获得加速，但是通过一次使用不同的算法或参数，你可以获得更多的性能信息。...使用上面粗略的性能度量标准和亚马逊的价格来计算新卡的成本效率和旧卡的eBay价格。请注意，这个数字在很多方面都有偏差，例如它没有考虑到内存 但请注意，这种对GPU排名的衡量标准是相当有偏见的。...我工作的任务以及如何运行我的实验决定了我的最佳选择，不管是GTX 1070还是GTX 1080。 当你选择你的GPU时，你应该以类似的方式推理。
在训练大规模深度学习模型时，GPU 内存往往成为关键瓶颈，尤其是面对大型语言模型（LLM）和视觉 Transformer 等现代架构时。...由于大多数研究者和开发者难以获得配备海量 GPU 内存的高端计算集群，掌握高效的内存优化技术至关重要。...五、张量分片和分布式训练对于超大规模模型，可以使用完全分片数据并行（FSDP）技术，将模型参数、梯度和优化器状态拆分至多个GPU，以降低单 GPU 的内存压力。...FSDP不会在每个GPU上维护模型的完整副本，而是将模型的参数划分到可用设备中。执行前向或后向传递时，只有相关分片才会加载到内存中。...这有助于减少内存读写并提高整体吞吐量。融合操作如下所示：使用 torch.compile() 进行动态内存分配进一步利用编译技术，JIT编译器可通过编译时优化改进动态内存分配效率。
在使用PHPExcel导出文件时，经常会因为文件过大导致PHP内存溢出报错，为了解决这个问题，可以使用PHPExcel提供的参数进行优化。...这里说的Excel文件过大并不一定是文件大小，更关键的在于文件内存放的数据和格式，如果数据很多，格式又比较丰富，那很容易会将PHP的内存耗尽。...资料2中指出，Excel中一个单元格在不启用缓存的情况下大概占用内存是1K，一个8000行、31列的表格（248000个单元格）需要242MB内存。...如果启用缓存，则会降到80MB，效果还是非常明显的。 使用中需要注意，PHPExcel的内存优化参数并不在PHPExcel对象中，需要在PHPExcel实例化之前设置。...cacheTime' => 600 ); PHPExcel_Settings::setCacheStorageMethod($cacheMethod, $cacheSettings); 其它降低内存使用的方法
图展示了使用CXL（Compute Express Link）技术实现DRAM的解耦，以优化内存的使用。...多种内存访问模式：MLC支持不同的内存访问模式，包括读、写、读写混合等，使用户能够模拟实际应用的内存访问模式，评估系统的内存性能。...CXL 内存访问时延 与NUMA跨节点访存时延模型相似， • 直连内存的时延最低 • 其次是跨CPU的内存访问 • 其次的CXL直连内存单元 • CXL池化内存时延最高 更多 CXL 内存访问时延数据...左右是在两个平台上的CXL内存访问时延测试数据，平台2（右图）较平台1跨节点CXL访存时延要低，这可能是得益于CPU之间的通信优化。...直连CXL访存时延是直连内存的2倍； 2. 跨节点访问直连CXL内存是直连内存时延的3倍； 3. CXL池化内存的访问时延是直连内存的4倍； 4.
，并获取一个普通的SkiaCanvas之后方便使用Skia库图形绘制，onDraw中对这个Canvas的操作就是对那块匿名共享内存的操作，使用之前的Skia图形库进行渲染接着SF之后去这块内存中拿到图层数据进行合成...GPU可降低CPU压力 硬件加速绘制： 构建阶段：确定需要绘制的脏区域及如何绘制（绘制指令如何保存） 绘制阶段，单独渲染线程，取出保存的绘制指令转换为OpenGl指令 通过swapBuffer让GPU...渲染 具体流程： 在View的构造方法中会创建RenderNode，硬件加速中用来标识这个View RenderNode进行调用canvas的操作时，会申请一个DisplayListCanvas并把具体的操作缓存到里面...：软件绘制是在主线程，硬件加速是在单独的RenderThread中去完成绘制的 摘一个网上的图： 大致流程 DrawOp树合并 绘制特殊Layer：调用GPU进行绘制，GPU向共享内存写内容 将填充好的...利用GPU操作渲染数据，并将数据同步给SF 绘制流程 参考文章 深度好文：理解Android硬件加速原理 理解Android硬件加速原理的小白文 android硬件加速 GPU渲染简介 GPU和CPU
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