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专用GPU内存和共享GPU内存是CUDA编程中的两个重要概念。 专用GPU内存: 概念:专用GPU内存是指专门为GPU分配的内存,这部分内存是GPU独占的,不会与CPU或其他设备共享。 使用场景:在CUDA编程中,如果你需要处理大量的数据,并且这些数据需要频繁地在GPU上进行计算,那么使用专用GPU内存是一个不错的选择。因为它可以提供更高...
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GPU内存(GPU Memory):这个术语通常是指整个GPU上的内存总量,包括专用GPU内存和共享GPU内存。它表示显卡上可用的所有内存资源,包括专门用于图形任务的部分以及可能与系统内存共享的部分。 共享GPU内存(Shared GPU Memory):有些现代显卡允许一部分GPU内存与系统内存进行共享。这意味着一些应用程序可以使用一部分系统内存来扩...
跑深度学习程序时候,如果独显的内存跑满了,系统会自动使用共享GPU内存,这一部分共享GPU内存来自我们的内存,但是用共享GPU内存跑深度学习的速度基本上就可以说是在用cpu跑了。, 视频播放量 5.4万播放、弹幕量 0、点赞数 195、投硬币枚数 12、收藏人数 63、转发人数 13,
由于我手里是一台老掉牙的1050ti暗影精灵3,所以在琢磨是否可以,用提高内存频率的方法来增强虚拟显存从而获得更好的跑图性能。先说结论,不可能,速度会慢到你想撞墙。查阅文献大概原因是Cuba没法调用共享gpu,共享gpu的原理是将多余的任务交给cpu来运算,和显存频率关系不大。
专用GPU内存是专属于GPU的高速存储空间，像NVIDIA显卡上的显存，它为GPU计算提供直接的高速访问。这种内存具有高带宽和低延迟，对于深度学习的训练来说至关重要，因为它能支持大规模并行计算的高效执行。然而，TensorFlow并不能直接利用这种系统RAM区域，因为CUDA（NVIDIA的并行计算平台）只能访问GPU的专用内存。
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