莫名其妙的o(╯□╰)o ...
Memory Access Patterns 大部分device一開始從global Memory獲取數據,而且,大部分GPU應用表現會被帶寬限制。因此最大化應用對global Memory帶寬的使用時獲取高性能的第一步。也就是說,global Memory的使用就沒調節好,其它的優化方案也獲取不到什么大效果,下面的內容會涉及到不少L 的知識,這部分了解下就好,L 在Maxwell之后就不用了,但 ...
2015-06-13 15:21 2 3874 推薦指數:
莫名其妙的o(╯□╰)o ...
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之所以說慘痛是有原因的。這個錯誤有人嚴重懷疑是顯卡和pytorch二者之一有一個是有問題的,也曾經想一度放棄,最后還是分享我的解決方法是啥,不確定對大家都適用。 一開始遇到這個錯誤,報的是我寫的一個模 ...
CONSTANT MEMORY constant Memory對於device來說只讀但是對於host是可讀可寫。constant Memory和global Memory一樣都位於DRAM,並且有一個獨立的on-chip cache,比直接從constant Memory讀取要快得多。每個 ...
Memory kernel性能高低是不能單純的從warp的執行上來解釋的。比如之前博文涉及到的,將block的維度設置為warp大小的一半會導致load efficiency降低,這個問題無法用warp的調度或者並行性來解釋。根本原因是獲取global memory的方式很差勁。 眾所周知 ...
CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介紹,這部分會專門講解其內容。在global Memory部分,數據對齊和連續是很重要的話題,當使用L1的時候,對齊問題可以忽略,但是非連續的獲取內存依然會降低性能。依賴於算法本質,某些情況下,非連續訪問是不可避免 ...
問題 用Pytorch跑模型時,會出現RuntimeError: CUDA out of memory 解決方法 1.真的沒有內存了 可以改小batch_size 2.內存足夠,不分配 Win10下多線程的問題,num_threads/workers=0解決 ...
Linux 使用技巧階段性總結 (For more information, please go to Alan D. Chen , upgrading~~) Anaconda與conda區別 ...