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同时使用 2 个 GPU 调用 cudaMalloc 时性能较差
我有一个应用程序 可以在用户系统上的 GPU 之间分配处理负载 基本上 每个 GPU 都有一个 CPU 线程来启动一个GPU处理间隔当由主应用程序线程定期触发时 考虑以下图像 使用 NVIDIA 的 CUDA 分析器工具生成 作为示例GPU
CUDA
parallelprocessing
Thrust
GPU
multigpu
2 个 IndexedSlices 不支持高效 allreduce
我正在尝试在多个 GPU 上运行子类 Keras 模型 代码按预期运行 但是在代码执行过程中出现以下 警告 2 个 IndexedSlices 不支持高效 allreduce 这是什么意思 我遵循 Tensorflow 2 0 Beta 指
tensorflow
Keras
deeplearning
multigpu
多GPU基本使用
例如 我如何使用两个设备来改进 以下代码的性能 向量之和 是否可以 同时 使用更多设备 如果是 我如何管理向量在不同设备的全局内存上的分配 include
CUDA
GPU
multigpu
Tensorflow - 多 GPU 不适用于模型(输入),也不适用于计算梯度
当使用多个GPU对模型进行推理 例如调用方法 model inputs 并计算其梯度时 机器只使用一个GPU 其余的GPU闲置 例如下面的代码片段 import tensorflow as tf import numpy as np imp
tensorflow
Keras
multigpu
cudaMemGetInfo 在 GTX 690 的两个设备上返回相同数量的可用内存
我在尝试追踪内存使用情况时遇到了 Geforce GTX 690 的问题 一个简单的测试程序 BOOST AUTO TEST CASE cudaMemoryTest size t mem tot 0 0 size t mem free 0
memory
CUDA
multigpu