- html - 出于某种原因,IE8 对我的 Sass 文件中继承的 html5 CSS 不友好?
- JMeter 在响应断言中使用 span 标签的问题
- html - 在 :hover and :active? 上具有不同效果的 CSS 动画
- html - 相对于居中的 html 内容固定的 CSS 重复背景?
我正在寻找一种可靠的方法来确定 OpenCL 的当前 GPU 内存使用情况。
我找到了 NVidia API:cudaMemGetInfo( size_t* free, size_t* total )获取当前设备上的可用内存和总内存。
但我正在寻找适用于 AMD 和 OpenCL 的解决方案。我没有发现 OpenCL 中是否有类似的功能,我不知道 AMD 是否有类似的功能。
我不想在分配缓冲区之前知道 OpenCL 设备上有多少空闲内存,而是在分配缓冲区之后才知道空闲内存。先验如 How do I determine available device memory in OpenCL? 中所示,有了OpenCL,没有办法,也不需要知道。
最佳答案
devices before allocating buffers but free memory afer allocating buffers.
对于 AMD,也许可以尝试 cl_amd_device_attribute_query extension 中的 CL_DEVICE_GLOBAL_FREE_MEMORY_AMD - 不过,此扩展可能只适用于专有驱动程序。
在一般情况下,这是不可能的,因为 AFAIK 无法知道何时 缓冲区被分配(在设备上)。从这个意义上说,OpenCL 比 CUDA 更高级。缓冲区属于上下文,而不属于设备。调用 clCreateBuffer() 可以但不必在任何设备上分配任何内存;这些实现会在执行需要这些缓冲区的内核之前自动将缓冲区迁移到设备内存,并在需要为下一个内核释放内存时将它们移离设备。即使您获得了设备的空闲内存,您也不能 100% 可靠地使用它来决定是否运行内核,因为 clEnqueueNDRange() 不一定立即启动内核(它只是将它排入队列;如果有队列中的其他东西,它可以被延迟),并且同一台计算机上的一些其他应用程序可以同时在 GPU 上调度。
如果您想避免交换内存,您必须确保 1) 您的应用程序是唯一使用 GPU 的应用程序,2) 对于您的每个内核,总缓冲区参数大小必须 <= GLOBAL_MEM_SIZE。
关于c++ - 使用 OpenCL,如何获取 GPU 内存使用情况?,我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题: https://stackoverflow.com/questions/47988633/
谁能解释或指出在多 GPU/多显示器设置中渲染如何工作的解释(或至少一些线索)? 例如,我安装了 5 个 NVIDIA Quadro 4000 视频卡并连接了 9 个显示器。显示不进行任何分组。刚刚在
以下代码报错: import spacy spacy.require_gpu() Traceback (most recent call last): File "/home/user/Pycha
正如问题已经暗示的那样,我是深度学习的新手。我知道模型的学习过程在没有 GPU 的情况下会很慢。如果我愿意等待,如果我只使用CPU可以吗? 最佳答案 在计算深度学习(以及一般的神经网络)中执行的许多操
我知道 Renderscript 的设计是为了掩盖我正在运行的处理器的事实,但是有没有办法编写代码,以便在支持 GPU 计算的设备(目前是 Nexus 10)上运行显卡?有什么方法可以判断脚本的功能正
关闭。这个问题是opinion-based 。目前不接受答案。 想要改进这个问题吗?更新问题,以便 editing this post 可以用事实和引文来回答它。 . 已关闭 8 年前。 Improv
我想以编程方式找出可用的 GPU 及其当前内存使用情况,并根据内存可用性使用其中一个 GPU。我想在 PyTorch 中执行此操作。 我在这个 post 中看到了以下解决方案: import torc
我喜欢 GPU Gems 的结构化技术摘要。但是自上次发布以来已经过去了很长时间,应该开发新算法来处理新型硬件。 我可以阅读有关最近 GPU 技术成就的哪些信息? 潜伏在编程板上是唯一的方法吗? 最佳
我一直在做一些关于测量数据传输延迟的实验 CPU->GPU 和 GPU->CPU。我发现对于特定消息大小,CPU->GPU 数据传输速率几乎是 GPU->CPU 传输速率的两倍。谁能解释我为什么会这样
当我使用选项 --gres=gpu:1 向具有两个 GPU 的节点提交 SLURM 作业时,如何获取为该作业分配的 GPU ID?是否有用于此目的的环境变量?我使用的 GPU 都是 nvidia GP
我用 gpu、cuda 7.0 和 cudnn 6.5 安装了 tensorflow。当我导入 tensorflow 时,它运行良好。 我正在尝试在 Tensorflow 上运行一个简单的矩阵乘法,但
我们正在寻找有关 slurm salloc gpu 分配的一些建议。目前,给定: % salloc -n 4 -c 2 -gres=gpu:1 % srun env | grep CUDA CUD
我是否必须自定义为非 GPU Tensorflow 库编写的代码以适应tensorflow-gpu 库? 我有一个 GPU,想运行仅为非 GPU tensorflow 库编写的 Python 代码。我
我是否必须自定义为非 GPU Tensorflow 库编写的代码以适应tensorflow-gpu 库? 我有一个 GPU,想运行仅为非 GPU tensorflow 库编写的 Python 代码。我
我正在使用 pytorch 框架训练网络。我的电脑里有 K40 GPU。上周,我在同一台计算机上添加了 1080。 在我的第一个实验中,我在两个 GPU 上观察到相同的结果。然后,我在两个 GPU 上
有没有办法在 Slurm 上超额订阅 GPU,即运行共享一个 GPU 的多个作业/作业步骤?我们只找到了超额订阅 CPU 和内存的方法,但没有找到 GPU。 我们希望在同一 GPU 上并行运行多个作业
我可以访问 4 个 GPU(不是 root 用户)。其中一个 GPU(2 号)表现怪异,它们的一些内存被阻塞但功耗和温度非常低(好像没有任何东西在上面运行)。请参阅下图中 nvidia-smi 的详细
我正在尝试通过 Tensorflow 运行示例 seq2seq,但它不会使用 GPU。以下是我在带有 Tesla K20x 的 Linux 系统上安装 Tensorflow 所采取的步骤 git cl
一位电气工程师最近提醒我不要使用 GPU 进行科学计算(例如,在精度非常重要的地方),因为没有像 CPU 那样的硬件保护措施。这是真的吗?如果是的话,典型硬件中的问题有多普遍/严重? 最佳答案 实际上
关闭。这个问题不满足Stack Overflow guidelines .它目前不接受答案。 想改善这个问题吗?更新问题,使其成为 on-topic对于堆栈溢出。 7年前关闭。 Improve thi
最近我研究了强化学习,有一个问题困扰着我,我找不到答案:如何使用 GPU 有效地完成训练?据我所知,需要与环境持续交互,这对我来说似乎是一个巨大的瓶颈,因为这项任务通常是非数学的/不可并行化的。然而,
我是一名优秀的程序员,十分优秀!