我正在试验OpenCL (通过Cloo的C#接口)。为了做到这一点,我正在用传统的矩阵乘法GPU进行实验。问题是,在我的速度测试中,应用程序崩溃了。我正在努力提高对各种OpenCL对象的重新分配的效率,我想知道这样做是否有什么问题。
我将把代码放在这个问题中,但更大的情况是,您可以从github获得以下代码:
我的主程序是这样做的:
Stopwatch gpuSw = new Stopwatch();
gpuSw.Start();
for (int c = 0; c < NumberOfIterations; c++)
{
在apt升级后,我遇到了一个问题,收到了这样的消息:
The following packages have unmet dependencies.
libnvidia-ifr1-390 : Depends: libnvidia-gl-390 but it is not installed
libnvidia-ifr1-390:i386 : Depends: libnvidia-gl-390:i386 but it is not installed
nvidia-driver-390 : Depends: libnvidia-gl-390 (= 390.87-0ubuntu0~gpu1
我试图在gitlab VM中运行Web集成测试。VM正在运行Ubuntu20.04.3LTS。Chromedriver通过以下命令行启动:
chromedriver -port=4444 --enable-chrome-logs
色度驱动器输出的错误是:
[0131/212240.342700:ERROR:sandbox_linux.cc(377)] InitializeSandbox() called with multiple threads in process gpu-process.
[0131/212240.347411:ERROR:command_buffer_proxy_imp
我想在我的代码中多次捕获运行时错误CUDA out of memory。我这样做是为了用更小的批量重新运行整个训练工作流程。做到这一点的最好方法是什么?
我目前正在这样做:
try:
result = model(input)
# if the GPU runs out of memory, start the experiment again with a smaller batch size
except RuntimeError as e:
if str(e).startswith('CUDA out of memory.') and batch_size
似乎每个Tensorflow会话I从GPU内存中消耗1280字节,直到python内核终止后才会释放。
若要复制,请将以下python脚本保存为memory_test.py
import tensorflow as tf
import sys
n_Iterations=int(sys.argv[1])
def open_and_close_session():
with tf.Session() as sess:
pass
for _ in range(n_Iterations):
open_and_close_session()
with tf.Session() a
我的问题是:
1)我是否理解正确,当您在全局内核中声明一个变量时,每个线程都会有这个变量的不同副本。这允许您为每个线程在此变量中存储一些中间结果。示例:向量c=a+b:
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
int i = threadIdx.x;
int p;
p = a[i] + b[i];
c[i] = p;
}
这里我们声明中间变量p。但是在现实中,这个变量有N个副本,每个线程都有一个拷贝。
2)如果我声明数组,将为每个线程创建这个数组的N个副本,这是真的吗?而且,只要全
我在Windows10上编译了支持GPU的tensorflow C++ (分支r1.7),在创建新的会话时,在GPU上分配了3GB的内存。关闭会话似乎不会像nvidia命令所确认的那样从GPU释放内存。只有当C++程序退出时,GPU内存才会释放。如何在代码中释放内存?
int main()
{
SessionOptions options;
Session* session;
tensorflow::Status status = NewSession(SessionOptions(), &session); // returns ok
status