共享gpu内存利用率

本文目录一览

• CPU/GPU内存共享是什么如何实现
• 什么是专用GPU内存，共享GPU内存？
• 共享gpu内存利用率怎么拉满

CPU/GPU内存共享是什么如何实现NVIDIA的创新破了CPU和GPU的传统内存隔离，这在行业历史上尚属首次。 下一代PascalGPU引入了NVIDIA的NVLINK内存共享技术，使得显存和物理内存可以两者共同访问。 该技术的实现基于NVLINK内存技术和3D虚拟内存，为CPU和GPU之间的数据交换和计算资源共享提供了可能。
通常，统一内存允许GPU访问显存（GDDR5），开发者可以通过程方式设置资源分配。 然而，这限了CPU和GPU使用各自的内存。 为了破这一限，正如AMD的APU芯片所证明的那样，内存共享变得非常重要。 例如，如果计算机配置了32GBDDR3内存和两个6GB或8GBGDDR5显卡，则理论上最大内存容量为48GB，但由于NVLINK技术，CPU和显卡可访问的内存容量有所不同。 GPU理论上可以扩展到64GB，这意味着数据传输速度的显着提高。
NVLINK技术特别适合高规格IT设备。 可以将PCIExpre ss接口的数据共享速度提高5-12倍，大提高整个系统的性能。 总的来说，CPU/GPU内存共享是一项创新，利用先进的NVIDIA技术破了传统的内存隔离，显着提高了计算资源的利用率。

什么是专用GPU内存，共享GPU内存？

深度学习训练中，专用GPU内存和共享GPU内存的选择

当我们讨论GPU上的TensorFlow内存管理时，一个常见的问题是：我们应该使用共享GPU内存吗？？答并不那么简单，因为它涉及GPU内存类型及其在训练过程中的作用。 我们首先澄清几个关键概念。

专用GPU内存

专用GPU内存是GPU专用的高速存储空间，例如NVIDIA显卡的显存。 它提供对GPU计算的直接访问。 这种内存具有高带宽和低延迟的特点，对于深度学习训练至关重要，因为它支大规模并行计算的高效执行。 然而，TensorFlow无法直接使用系统RAM的该区域，因为CUDA（NVIDIA的并行计算平台）只能访问专用GPU内存。

共享GPU内存

共享GPU内存通常是指GPU和其他系统组件共享的系统RAM。 在某些情况下，例如IntelHD系列集成显卡，系统可能会将部分内存划分为共享内存，供GPU在需时使用。 然而，由于PCIe接口的限，共享内存的带宽远低于专用内存，这可能会导致数据传输速度较慢，从而影响训练效率。

在Windows10任务管理器中，你看到的“共享GPU内存”实际上是系统为了平衡GPU和其他应用程序的需求而分配给GPU的优先级内存。 。 当存不足时，系统会优先使用这部分内存来缓解显存压力，但这可能会导致性能损失，尤其是在处理需要大量内存的计算时。

权衡与选择

在实际应用中，如果GPU显存足够大，专用GPU显存是深度学习训练的理想选择，因为它提供了最好的性能。 但如果显存不足，Windows会使用共享内存来补偿，但这可能会影响训练速度。 因此，共享内存的选择取决于具体的系统配置和训练任务的需要。

通常，专用GPU内存是深度学习训练的首选，但当资源有限时，可以使用共享内存作为应急策略。 了解这些内存类型的差异和作用，可以帮助我们更好地优化GPU资源分配，以提高深度学习训练的效率。

共享gpu内存利用率怎么拉满如果内存使用率较低，您可以增加批处理大小。 这也与网络的结构有关。 有些网络的并发性，比如mobilenet，本质上不如vgg友好。 这个问题没有解决办法。 不同的深度学习平台对GPU的优化也不同。 我知道tensorpack和mxnet擅优化GPU。 Python稍微差一点。

那么数据馈送方式对GPU负载也有较大的影响。 如果数据传输缓慢，GPU将处于空闲状态。 加速数据传输的常用方法：并行读取、固态硬盘、避免GPU和CPU频繁的数据复。