python使用sharememorypytorch sharedmemory Tensor和numpy对象共享内存,所以他们之间的转换很快,而且几乎不会消耗什么资源。但这也意味着,如果其中一个变了,另外一个也会随之改变。b.add_(2) # 以`_`结尾的函数会修改自身 print(a) print(b) # Tensor和Numpy共享内存 [4. 4. 4. 4. 4.] # b原有数组为...
大模型memory bank ChatGPT的热度稍有平息,蛰伏已久的Meta就迅速放出“大招”:一次性发布四种尺寸的大语言模型LLaMA:7B、13B、33B和65B,用小杯、中杯、大杯和超大杯来解释很形象了有木有(Doge)。还声称,效果好过GPT,偏向性更低,更重要的是所有尺寸均开源,甚至13B的LLaMA在单个GPU上就能运行。消息一出,直接在...
例如,惠普实验室的点积引擎具有 256 ×× 256 个交叉开关,从 4 位突触权重实现 6 位输出精度,从 6 位突触权重实现 7 位输出精度 [81],考虑到 ReRAM 噪声的影响。 虽然 MLC 单元的精度提高可能会提供更高的密度和计算效率,但挑战仍然存在,因为它增加了精度受到模拟噪声、过程变化和单元非线性影响的机会。 同...
摘要:本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPUdevice的kernel程序时,我们需要了解很多GPU的memory知识,比如内存合并,bank conflit(冲突)等等,这样才能针对具体算法做一些优化工作。 本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPUdevice的kernel程序时,我们需要了解很多GPU的memory知识,比如内存合并,bank confl ...
本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPUdevice的kernel程序时,我们需要了解很多GPU的memory知识,比如内存合并,bank conflit(冲突)等等,这样才能针对具体算法做一些优化工作。 1、GPU总线寻址介绍 假定X是一个指向整数(32位整数)数组的指针,数组的首地址为0x00001232。一个线程要访问元素X[0], int ...
摘要:本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPUdevice的kernel程序时,我们需要了解很多GPU的memory知识,比如内存合并,bank conflit(冲突)等等,这样才能针对具体算法做一些优化工作。 本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPUdevice的kernel程序时,我们需要了解很多GPU的memory知识,比如内存合并,bank confl ...
python使用share memory pytorch shared memory Tensor和numpy对象共享内存,所以他们之间的转换很快,而且几乎不会消耗什么资源。但这也意味着,如果其中一个变了,另外一个也会随之改变。b.add_(2) # 以`_`结尾的函数会修改自身 print(a) print(b) # Tensor和Numpy共享内存 [4. 4. 4. 4. 4.] # b原有...
显示GPU Memory pytorch # 显示GPU内存使用情况的PyTorch 在使用深度学习框架PyTorch进行模型训练时,为了高效地利用显卡资源,了解GPU内存使用情况是非常重要的。本文将介绍如何在PyTorch中查看GPU内存的使用情况,并提供相关的代码示例。 ## 1. 什么是GPU内存? GPU内存是图形处理单元(GPU)用来存储模型参数、训练数据以及...