-------------------------------------------------------------------------------JVM內存分配策略 ...
一 問題源起 從以下的異常堆棧可以看到是BLAS程序集初始化失敗,可以看到是執行MatMul的時候發生的異常,基本可以斷定可能數據集太大導致memory不夠用了。 二 開發環境 三 Tensorflow針對GPU內存的分配策略 By default, TensorFlow maps nearly all of the GPU memory of all GPUs subject to CUDA V ...
2021-08-10 20:54 0 317 推薦指數:
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https://blog.csdn.net/heiheiya/article/details/102776353 ...
1.概述 本文是《深入理解java虛擬機》(周志明著)3.6節的筆記整理,文章結構也與書上相同,講述的是幾條最普遍的內存分配策略。 2.對象優先在Eden分配 ** 大多數情況下,對象在新生代Eden去中分配,(注:java堆中的新生代可分為Eden區和兩個Survivor區),當Eden區中 ...
轉載請注明原文地址:http://www.cnblogs.com/ygj0930/p/6535893.html 在虛擬機中,我們知道對象的內存是分配在堆中的。但是堆又可以划分為更小的區域以便垃圾回收,那么,對象到底是怎么在分配在堆中的呢? 一:對象優先分配在線程的本地分配 ...
1、內存分配有哪些策略 我們從編譯原理講起,不同的開發環境、開發語言都會有不同的策略。一般來說,程序運行時有三種內存分配策略:靜態的、棧式的、堆式的 靜態存儲是指在編譯時就能夠確定每個數據目標在運行時的存儲空間需求,因而在編譯時就可以給它們分配固定的內存空間。 這種分配策略要求 ...
一、安裝conda 二、安裝CUDA 1、查看顯卡型號:我的電腦——》管理---->設備管理器——》顯示適配器,可以看到GTX1060 ...
使用情況沒有限制的條件下,既然gpu內存跑滿了,代碼就崩了怎么樣才能隨心所欲的指定代碼是在cpu還是gpu呢 ...
GPU版選擇說明 TensorFlow不僅提供了CPU版資源調度工具包,而且提供了GPU版資源調度工具包。該工具包在計算中,同時利用CPU和GPU進行數據計算,當處理圖像任務時,優勢較僅使用CPU處理十分明顯,處理速度比單純使用CPU提高10倍甚至百倍到千倍,極大地提高了開發效率。 GPU版 ...