显卡的和cuda的匹配关系可看英伟达显卡、cuda、cudnn、tensorflow-gpu、torch-gpu版本对应关系 需要说明:官网上的映射关系都是指最高匹配版本,如RTX3080 最高匹配cuda 11.7,也就是cuda <= 11.7都是可以的,但是如果版本低于11可能会和显卡的算力(NVIDIA支持的显卡算力CC(computer-capability)) 不匹配,在模型训练时可...
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在GPU上创建的张量只消耗这个GPU的显存。 我们可以使用nvidia-smi命令查看显存使用情况。 一般来说,我们需要确保不创建超过GPU显存限制的数据。 X = torch.ones(2, 3, device=try_gpu()) X ''' tensor([[1., 1., 1.], [1., 1., 1.]], device='cuda:0') ''' 1. 2. 3. 4. 假设你至少有...
原因可能是,每个Block一个卷积,矩阵和卷积核必须放在全局内存中,访问全局内存比访问共享内存慢很多,而且数据的复用性较低,导致效率不高。 2. 批处理卷积,使用三维Block处理时,可以避免多余的卷积运算和回写时的条件分支,但是在CPU和GPU中,数据是连续存放的,同时扩充多幅图像的边界比较困难,目前尚未找到理想的解决方案...
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