笔者在执行一个Jax的任务中，又发现了一个奇怪的问题，就是明明只分配了很小的矩阵空间，但是在多次的任务执行之后，显存突然就爆了。而且此时已经按照Jax的官方说明配置了XLA_PYTHON_CLIENT_PREALLOCATE这个参数为false，也就是不进行显存的预分配（默认会分配90%的显存空间以供使用）。然后在网上找到了一些类似的问题，比如参考链接中的1、2、3、4，都是在一些操作后发现未释放显存，这里提供一个实例问题和处理的思路，如果有更好的方案欢迎大家在评论区留言。
从 PyTorch 1.4 版本开始，引入了一个新的功能 torch.cuda.set_per_process_memory_fraction(fraction, device)，这个功能允许用户为特定的 GPU 设备设置进程可使用的显存上限比例。
在进行模型推理时，需要考虑如何有效地利用和管理GPU显存。以下总结了常用的节省显存的方法。
这个东西的灵感来自于写torch的时候想实时看到loss和gpu使用情况，突然想到可以在终端实时显示，经过与ai的一番激烈讨，最终有了这个代码。
博客原文：https://oldpan.me/archives/how-to-calculate-gpu-memory
这道题是之前在我之前的那个AttackOnAIer上发过的一题，来自群友在商汤面试的真题，今天重新梳理下，供大家参考。
ChatGLM-6B 是一个开源的、支持中英双语的对话语言模型，基于 General Language Model (GLM) 架构，具有 62 亿参数。结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4 量化级别下最低只需 6GB 显存）。 ChatGLM-6B 使用了和 ChatGPT 相似的技术，针对中文问答和对话进行了优化。经过约 1T 标识符的中英双语训练，辅以监督微调、反馈自助、人类反馈强化学习等技术的加持，62 亿参数的 ChatGLM-6B 已经能生成相当符合人类偏好的回答，更多信息请参考我们的博客。欢迎通过 chatglm.cn 体验更大规模的 ChatGLM 模型。
【GiantPandaCV导语】这篇是MIT韩松实验室发布的文章，是第一个直接在ImageNet上进行搜索的NAS算法，并且提出了直接在目标硬件上对latency进行优化的方法。相比于同期算法NASNet、MnasNet等，搜索代价降低了200倍。
1、如果只需要使用一块显卡 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 2、指定使用多块显卡：在python文件中指定 import os os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,1' 3、在命令行中指定 CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python train.py 清空显存： torch.cuda.empty_cache() colab中默认是只有一块
简单的说就是进来一个batch的数据，计算一次梯度，更新一次网络，使用梯度累加是这么写的：
2) 查看当前使用的GPU序号：torch.cuda.current_device()
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的13天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
大家好，我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题，为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下，是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为，影响公有云服务器安全和可用性呢？为此，研究一下狗狗币的挖矿模式。
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC，也就是以AI为主导的生成式内容，包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说，只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天，可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上，还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA，而且在多年前就开始布局AI，它就是芯片巨头Intel公司。
7.1 模型管理 基本操作： 添加模型：在模型管理窗口中空白处右键，以当前模型为基准复制一个模型，创建后新模型和当前模型完全一致。 切换当前模型：在模型管理窗口中对应模型记录条目勾选，选中后此模型切换为当前模型，同时切换参数和测试结果中整体指标。 删除模型：在模型管理窗口中对应模型记录条目右侧删除按钮，删除对应模型 清空模型管理：在模型管理窗口中空白处右键，删除所有模型。清空后程序将自动重新添加一个空模型。 ! 多次训练会不断覆盖当前模型 📷 7.2 模块串联 添加多个模块： 点击模块图标中的加号按钮，选
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
这里在实验之前需要下载 Bochs-win32-2.6.11 作者使用的是Linux版本的，在Linux写代码不太舒服，所以最好在Windows上做实验，下载好虚拟机以后还需要下载Nasm汇编器，以及GCC编译器，为了能够使用DD命令实现磁盘拷贝，这里你可以安装windows 10 下面的子系统Ubuntu，需要使用命令时可以直接切换。
============= 1.触摸屏原始数据解析 ===================
键盘 很简单，只要设置8259A芯片的键盘端口的handler处理函数就可以了。 键盘敲击的过程 键盘编码器，用于监视键盘的输入，并把适当的数据传送给计算机。 键盘控制器，用来接受和解码来自键盘的
2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
AI大模型部署到本地很耗资源，需要很大的内存和硬盘，很多电脑都满足不了要求。而且部署过程很复杂，非专业人士很难上手。
在深度学习和计算机图形学等领域，使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而，GPU的显存是一种有限的资源，我们需要时刻关注显存的使用情况，以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi，能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
3.5. Mode Switches GPUs that have a display output dedicate some DRAM memory to the so-called primary surface, which is used to refresh the display device whose output is viewed by the user. When users initiate a mode switch of the display by changing th
参考资料：https://blog.csdn.net/qq_16525279/article/details/80662217
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最新教程下载：http://www.armbbs.cn/forum.php?mod=viewthread&tid=98429 第23章 ThreadX GUIX双缓冲的实现 本章节为大家讲
SD目前最大的问题还是显存占用问题，特别是个别视频插件，包括最近出的Stability videoAI，更是将显存占到了极致，再加上4090的禁售，这对硬件玩家很不友好,那么对此我总结了市面上最具性价比的6种解决方式，让你在Tensor RT的基础上利用LCM再搭配FO，将你的硬件利用率拉满的同时体验SDXL！！！
显示设备例如 LCD，在 Linux 中用 Framebuffer 来表征， Framebuffer 翻译过来就是帧缓冲，简称 fb，在 /dev 目录下显示设备一般表示成这样：/dev/fbn，应用程序通过访问这个设备来访问 LCD，实际上应用程序通过操作显存来操作显示设备，显存由驱动程序设置。说白了，我们要在 linux 下操作屏幕进行显示那么直接对 /dev/fbn 进行操作即可。
由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息
为什么需要GPU虚拟化 根据平台收集的GPU使用率的历史，我们发现独占卡的模式会对GPU这种宝贵计算资源存在浪费现象，即不同用户对模型的理解深度不同，导致申请了独立的卡却没有把资源用满的情况。针对这种情况，虚拟化GPU技术可以更好的解决这种痛点，让机器的计算资源得到充分利用。 现有技术情况 目前来看，绝大多数公司使用的是英伟达（NVIDIA）的公司的计算卡，所以下面主要介绍NVIDIA的技术现状。 NVIDIA在前几年释放出来一个NVIDIA vGPU的一个硬件虚拟化的技术，该技术的介绍是 NVIDIA
LVGL全称Light and Versatile Graphics Library，轻量化和多功能的图形库，遵循MIT开源许可协议，具有以下特性（what LVGL can do for you）。
在上一篇教程《WebGL简易教程(二)：向着色器传输数据》中，通过向着色器(shader)传输数据，改变了绘制点的大小和颜色。之前的例子只能绘制一个点，如果需要绘制如三角形、矩形或者立方体等稍微复杂的图形，需要怎么做呢？这个时候就需要一种很方便的机制——缓冲区对象（buffer object）。
几天前meta发布了史上最强开源大模型Llama3，要想免费使用Llama3，除了去官网 https://llama.meta.com/llama3/ 在线使用外，还可以本地部署。
1.分配fb_info 2.设置 3.注册register_framebuffer 4.硬件相关操作
IA-32 CPU 结合保护模式的软硬件设计，提供了 4GB 内存的寻址能力，这对仍停留在 16 位实地址模式的我们是一个极大的诱惑。 上一篇文章中，我们详细的介绍了 32 位保护模式与内存分段机制的寻址机制、以及相关的寄存器、内存结构： 详解 32 位保护模式与内存分段机制
讲到优化，嘉宾们几乎都会提到优化与调试工具，掌握工具是性能优化的基础。那么都有哪些工具呢？常用的有三个：
其中，性能最强大的RTX 3090具有24GB显存和10496个CUDA核心。而2018年推出的旗舰显卡Titan RTX同样具有24GB显存。
很多人会说，Windows不适合写代码？各种各样类似于visual studio的IDE那么牛逼，还不适合写代码？
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第64天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的36天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
一，CPU主频： 这是一个最受新手关注的指标，指的就是CPU内核工作的时钟频率（CPU Clock Speed）。通常所说的某款CPU是多少兆赫兹的，而这个多少兆赫兹就是“CPU的主频”。在学校经常听见一些人问，XXX网吧的CPU2.66G！XXX网吧的才2G，有人用2.66G的赛扬与2.0G-2.66G的P4比，这是无知的表现，和他们争是无意义的：）。主频虽与CPU速度有关系，但确对不是绝对的正比关系，因为CPU的运算速度还要看CPU流水线（流水线下面介绍）的各方面性能指标（缓存、指令集，CPU位数等）。因此主频不代表CPU的整体性能，但提高主频对于提高CPU运算速度却是至关重要的。主频的计算公式为：主频＝外频*倍频。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第90天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的10天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
为tensorflow指定GPU，原因是，默认创建session时，会将所有显存占满，发现有人在用的时候，就会session不能创建而报错。 首先nvidia-smi查看显卡的编号，最左边一列，看看哪个空的
扎克伯格亲自宣布，PyTorch基金会已新鲜成立，并归入Linux基金会旗下，管理委员会成员，包括Meta、AMD、AWS、谷歌云、微软和英伟达。Meta表示，PyTorch成功背后的驱动力，是开源社区充满活力的持续增长。成立基金会将确保社区成员以透明和公开的方式作出决定。
我们使用 Numpy 库在内存里、使用 PyTorch 库在显存里 创建了一整块连续的空间，对比了 List 和 Tuple 的方案。结果：连续存储空间的明显更节省时间。因此，DRL 库的 ReplayBuffer 有必要围绕着 连续内存空间 来设计。
硬件设备，是任何一名深度学习er不可或缺的核心装备。各位初级调参魔法师们，你们有没有感到缺少那一根命中注定的魔杖？
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