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如何充分释放函数中使用的GPU内存
我在用着cupy在接收一个函数numpy数组 将其推到 GPU 上 对其进行一些操作并返回cp asnumpy它的副本 问题 函数执行后内存没有被释放 如ndidia smi 我知道内存的缓存和重用cupy 但是 这似乎仅适用于每个用户 当
python
cupy
扩展示例以了解 CUDA、Numba、Cupy 等
大多数在线提供的 Numba CuPy 等示例都是简单的数组添加 显示了从 cpu 单核 线程到 GPU 的加速 并且命令文档大多缺乏好的示例 这篇文章旨在提供一个更全面的示例 提供了初始代码here https eraserpeel wo
python
GPU
numba
cupy
为什么 Python 和 CUDA 不支持半精度复杂浮点运算?
NumPY 有复杂64 https docs scipy org doc numpy user basics types html对应于两个float32 但它也有 float16 但没有 complex32 怎么会 我有涉及 FFT 的信
NumPy
fft
cupy
halfprecisionfloat
anaconda如何选择cudatoolkit
我有多个 anaconda 环境 上面安装了不同的 cuda 工具包 环境1有cudatoolkit 10 0 130 环境2有cudatoolkit 10 1 168 环境3有cudatoolkit 10 2 89 我通过运行找到了这些c
CUDA
Anaconda
cupy
由于占用率低而导致 GPU 利用率不足是什么意思?
我正在使用 NUMBA 和 cupy 来执行 GPU 编码 现在我已将代码从 V100 NVIDIA 卡切换到 A100 但是随后我收到以下警告 NumbaPerformanceWarning 网格大小 27 NumbaPerformanc
CUDA
numba
cupy
如果 GPU 已使用,Cupy 在 multithread.pool 中会出现错误
我尝试在程序的两个部分中使用 cupy 其中之一与池并行 我设法用一个简单的例子重现它 import cupy import numpy as np from multiprocessing import pool def f x retu
python3x
pythonmultiprocessing
cupy
Cupy OutOfMemoryError 尝试在内存映射模式下 cupy.load 较大尺寸的 .npy 文件时出现 Cupy OutOfMemoryError 错误,但 np.load 工作正常
我正在尝试使用内存映射模式在 cupy 中加载一些较大的 npy 文件 但我不断遇到OutOfMemoryError 我认为 由于它是在内存映射模式下打开的 因此此操作不应该占用太多内存 因为内存映射实际上不会将整个数组加载到内存中 我可以
python
NumPy
googlecolaboratory
cupy
可以在google colab上安装cupy吗?
我正在尝试在 google colab 上使用 GPU 运行 chainer 这需要安装 cupy 但是我无法正确安装它 因为它在我的 colab 虚拟机中找不到 cuda 环境 错误信息如下 收集丘比 下载cupy 2 4 0 tar g
CUDA
googlecolaboratory
chainer
cupy
【python】使用cupy加速
cupy和numpy使用类似 xff0c 不同的是cupy在计算数组和矩阵时直接调用GPU来加速 xff0c 而numpy是调用cpu计算 在使用cupy时需要注意 xff0c cupy适合高维大尺寸的向量计算 xff0c 因为初始化GPU
python
cupy