24G显存第21页

可以单机运行的ChatGLM-6B发布

结合模型量化技术，用户可以在消费级的显卡上进行本地部署（INT4量化级别下最低只需6GB显存）。ChatGLM-6B使用了和ChatGLM相同的技术，针对中文问答和对话进行了优化。

小文智能·2023-03-21 07:20

k8s GPU部署

先把资源给足CPU内存（signal9表示内存不足）显存确认基础镜像与所用深度学习框架的match可能涉及到cudnn比如paddle就会出现找不到cudnn需要创建软连接ln-s/usr/lib/x86

汉江岳·2023-03-21 05:36

持续显示显卡信息显存满了杀死程序

watch-n0.1-dnvidia-smi#0.1秒更新查看gpu使用情况，发现gpu显存（memory-usage）满了，但是使用率（gpu-util）是0。

都灵的夏天_·2023-03-20 11:04

Tensorflow2单机多GPU数据准备与训练说明

几个需要注意的点模型生成部分需要使用tf.distribute.MirroredStrategy为了将batchsize的数据均等分配给各个GPU的显存，需要通过tf.data.Dataset.from_generator

blade_he·2023-03-19 16:25

大数据分析的好帮手 Excel函数应用的顶级实战 Excel数据分析应用+VBA实战 24G课程

===============课程目录===============├│├2-01公式求值和F9帮您解析函数的运算逻辑和顺序│├2-02相对引用和绝对引用让公式填充如虎添翼│├2-03逻辑值既能用来判断，也能参与计算│├2-0SUM函数其实没你想象的那么简单│├2-05MIN和MAX函数是解决上下限问题的最好武器│├2-06公式的跨工作表引用简直是酷毙了│├2-07非常有用的逻辑函数，赶紧收藏起来

weixin_52291433·2023-03-19 13:37

YOLOV4网络详解

一、YOLOV4相比于YOLOV3，YOLOV4提升他AP和FPS提升10和12.CSP能够增强CNN的学习能力，移除计算瓶颈，减少显存使用。原始论文CSPDenseNet将输入分成两个分支，然后对

qq_1418430025·2023-03-15 20:10

GPUImage源码解读之GPUImageFramebufferCache

简介由于GPUImage添加滤镜可以形成一个FilterChain，因此，在渲染的过程中，可能会需要很多个FrameBuffer，但是正如上文所说，每生成一个FrameBuffer都需要占用一定的内存或者显存

糖糖uzi·2023-03-14 21:25

python 中nvida GPU管理

nvidia-smi当前的显卡使用情况这是个英伟达官方的显卡使用情况的工具，可以查看当前管理的卡的gpu的利用率和显存的情况2017-11-2112-40-17屏幕截图.png如果要持续的查看当前的显卡的情况就加个

williamzzzz·2023-03-14 13:26

模型杂谈：使用 IN8 量化推理运行 Meta “开源泄露”的大模型（LLaMA）

接着之前文章《模型杂谈：快速上手元宇宙大厂Meta“开源泄露”的大模型（LLaMA）》一文中的话题，继续聊聊如何使用INT8量化的方式来让低显存的设备能够将模型运行起来。

soulteary·2023-03-14 10:04

深度学习之卷积神经网络 CIFAR10与ResNet18实战

目录开发环境ResNet原理网络结构导入所需模块并设置GPU显存占用BasicBlockResNet网络模型ResNet18完整代码实现运行结果利用TensorBoard可视化运行结果开发环境作者：嘟粥

嘟粥yyds·2023-03-13 16:56

wueasy基础平台压力测试报告-性能大幅度提升

内存：24G系统：CentOS7.664位压力服务器（一台）CPU：12核，IntelSkylakeXeonPlatinum81632.5GHz/2.7GHz处理器。

fallsea·2023-03-11 18:59

OpenGL学习前言

内存和显存有什

lenka01·2023-03-11 11:01

训练自己的GPT2-Chinese模型

文章目录效果抢先看准备工作环境搭建创建虚拟环境训练&预测项目结构模型预测续写训练模型遇到的问题及解决办法显存不足生成的内容一样文末效果抢先看准备工作从GitHub上拉去项目到本地，准备已训练好的模型百度网盘

xiaozhi_小志·2023-03-10 22:28

Stable Diffusion安装与常见错误（+Lora使用）2023年最新安装教程

首先说明：我的电脑配置（RTX2060，CUDA11.6，显存8G）1.安装Python>3.10.6https://www.python.org/downloads/windows/1.1随便找一个大于或等于

cycyc123·2023-03-10 21:54

深度学习相关的主要 GPU 初识

显存大小：一次性加载到显卡上的数据量。运行计算机视觉模型时，显存越大越好，特别是如果你想参加CVKaggle竞赛的话。

MetaSmiles·2023-03-10 11:07

8086汇编 - 内存

可读可写0xA0000~0xBFFFF：向显存中写入数据，这些数据会被显卡输出到

Jorunk·2023-03-08 23:42

深度学习apex包安装失败的问题

这是NVIDIA开发的基于PyTorch的混合精度训练加速神器，能够增加运算速度，并且减少显存的占用。

旅途中的宽~·2023-02-27 18:06

【使用AI自动生成建筑立面】

项目网站：https://github.com/lllyasviel/ControlNet硬件要求显卡：目前测试用机为NVIDIA显卡，显存运行时使用了18G左右，低于此显存的显卡是否能正常运行没有测试过

WilsonRL·2023-02-24 07:12

Unity3D Shader系列之渲染流水线

目录1引言2应用阶段2.1加载模型数据到显存2.2设置渲染状态2.3调用DrawCall3几何阶段3.1顶点着色器3.2曲面细分器3.3几何着色器3.4裁剪3.5屏幕映射4光栅化阶段4.1三角形设置4.2

WangShade·2023-02-23 16:35

AI-多模态-文本-＞图像-2021：Stable Diffusion【开源】【目前开源模型中最强】

StableDiffusion也开源了(20220823);我也本地化测试了一下效果确实比Dall-Emini强太多了，对于我们这些玩不上Dall-E2的这个简直就是就是捡钱的感觉，当然后期跑起来，稍微不注意显存就炸了

u013250861·2023-02-22 13:54

[解决]GPU显存未释放问题

我们在使用tensorflow+pycharm或者PyTorch写程序的时候,有时候会在控制台终止掉正在运行的程序，但是有时候程序已经结束了，nvidia-smi也看到没有程序了，但是GPU的内存并没有释放，这是怎么回事呢？使用PyTorch设置多线程（threads）进行数据读取（DataLoader），其实是假的多线程，他是开了N个子进程（PID都连着）进行模拟多线程工作，所以你的程序跑完或者

He_Yu·2023-02-17 20:58

达人评测 RTX3060和RX 6600M选哪个好

RTX3060采用8纳米工艺的GA106-300核心，流处理器核心拥有3584个，拥有12G/192Bit基于GDDR6显存，核心频率为1320-1777MHz，显存频率为15000MHz。

sinat_50517307·2023-02-16 21:53

达人评测 rtx3070和gtx1660ti选哪个好

RTX3070采用5888个流处理器，核心加速频率1.73GHz，256-bit8GBGDDR6显存。最大功耗仅为220W，公版12针、非公版8针供电。

m0_58402844·2023-02-16 21:38

英伟达RTX 4060和RTX 4060Ti差距 RTX 4060和RTX 4060Ti对比

配备10GB的GDDR6显存，位宽为160bit，显存频率为17.5Gbps，总带宽为350GB/s。该卡的TBP约为270-280W。本次爆料者称4060ti频率高达2600MHz。

m0_49808040·2023-02-16 20:03

RTX 4090Ti和RTX 3090Ti差距 RTX 4090Ti和3090Ti参数对比

RTX4090Ti将拥有18176个CUDA核心，96MB二级缓存，搭载24GbpsGDDR6X显存，带宽也从1TB/s增加到1.1TB/s，综合性能相比RTX4090提升10%到20%。

m0_50201498·2023-02-16 20:03

RTX4060参数 RTX4060功耗 RTX4060 显卡性能

预计RTX 4060搭载8GB、128-bit、17Gbps GDDR6显存，带宽272GB/s。而完整规格的AD106 GPU拥有36组计算单元、4608个CUDA内核。

m0_50266919·2023-02-16 20:03

任意单张消费级显卡可体验，显存需求低至1.62GB

最小demo训练流程仅需1.62GB显存，随便一张消费级显卡都能满足了。单卡模型容量最多提升10.3倍。

QbitAl·2023-02-16 20:16

OpenGL-ES 学习（5）---- VBO、 VAO

按照用途的不同称呼OpenGL-ES2.0编程中，用于绘制的顶点数组数据首先保存在系统内存，在调用glDrawArrays或者glDrawElements等进行绘制的时候，需要将顶点数组数据从系统内存拷贝到显存

特立独行的佩奇·2023-02-13 22:10

Yolov5 从零开始目标检测训练及推理

GPU-DriverCUDACUDNNAnaconda3了解Yolov5尝试训练Yolov5尝试使用Yolov5进行推理尽情享用吧~Yolov5从零开始目标检测训练及推理环境搭建硬件配置任意Intel或AMD的CPU显存不小于

李常颢·2023-02-07 12:37

nnUnet模型训练时报错：RuntimeError: Unable to find a valid cuDNN algorithm to run convolution

这个错误出现原因是模型所需显存过大，GPU显存不足导致的错误，这时需要将batch-size,patch-size改小即可：64-32等。

Nimmermehr。·2023-02-07 09:41

PyTorch编译尝试笔记

发现手上的GT-740M，已经太老，算力3.0，早被pytorch抛弃，想要学习下深度学习，基于没好卡，刚好时间还有点，花了一天的时间编译了一下，发现显存是个大难题，可以把数据或模型搞小点吧！

zd200572·2023-02-07 07:16

测试显卡显存以及tensorflowGPU

查看是否有GPU可用fromtensorflow.python.clientimportdevice_lib#列出全部的本地机器设备local_device_protos=device_lib.list_local_devices()#打印print(local_device_protos)#只打印GPU设备[print(x)forxinlocal_device_protosifx.device_

Happy丶lazy·2023-02-06 12:24

关于CUDA out of memory的解决方案

目录1问题描述2问题的解决1如果你的显存真的比较小2如果你的cpu比较差3一个隐藏的设置总结1问题描述很多时候，我们在开始进行深度学习训练的时候，经常出现存储不够的信息，诸如这样：你可能会认为是自己的显卡显存不够

·2023-02-06 09:47

pytorch 混合精度训练

半精度混合训练，省显存且能提速一倍。混合精度训练，需要硬件设备支持才可以。混合精度需要TensorCore支持，P4卡不支持混合精度训练。

alex1801·2023-02-06 07:26

【Trick2】torch.cuda.amp自动混合精度训练 —— 节省显存并加快推理速度

amp：Automaticmixedprecision，自动混合精度，可以在神经网络推理过程中，针对不同的层，采用不同的数据精度进行计算，从而实现节省显存和加快速度的目的。

满船清梦压星河HK·2023-02-06 07:24

Keras2.1.0限制显存

importtensorflowastfconfig=tf.compat.v1.ConfigProto()#0.5是指所占显存的比例config.gpu_options.per_process_gpu_memory_fraction

陌南鸢·2023-02-06 05:15

SSD讲堂五(训练)_错误调试：failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

utm_source=copy1）需要指定GPU，代码头部添加如下代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"2）限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行

计算机视觉-Archer·2023-02-05 14:43

错误调试：failed to allocate 4.75G (5102921216 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

utm_source=copy1）需要指定GPU，代码头部添加如下代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"2）限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行

计算机视觉-Archer·2023-02-05 14:13

tensorflow 训练时出现failed to allocate 18.41M (19300352 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

显存满了，nvidia-smi查看占用显存的程序，在下方显示占用现存的程序，sudokill-9PID(占用程序的ID)即可。

星辰大海在梦中·2023-02-05 14:42

【Tensorflow-Error】CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory

训练模型时报错提示：failedtoallocate3.77G(4046333952bytes)fromdevice:CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY:outofmemory虽然会报出显存溢出问题

二十四桥下一句·2023-02-05 14:39

failed to allocate 2.00G (2147483648 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY: out of memory

显存充足，但是却出现CUDAerror:outofmemory错误添加：importos#设置程序使用的GPU编号：我用6号和7号显卡os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']

光子乘羽·2023-02-05 14:08

Keras/TensorFlow 报错：CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY 解决办法

failedtoalloc2097152bytesonhost:CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORYcouldnotallocatepinnedhostmemoryofsize:xxxxx解决办法：TensorFlow默认贪婪的占用全部显存

eat_the_frog·2023-02-05 14:08

【已解决】深度学习failed to allocate 4.67G (5019415296 bytes) from device: CUDA_ERROR_OUT_OF_MEMORY

第一种问题解决办法：第一步需要指定GPU，代码头部添加代码：importosos.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="1"第二步：限制当前脚本可用显存，代码头部添加第一行，

今年也要加油努力·2023-02-05 14:06

windows系统:NVIDIA-SMI has failed because you are not:

问题来源：博主在训练模型时，显存溢出；所以改小了batchsize，继续训练了10多个小时，Windows系统直接蓝屏重启了。

缄默0603·2023-02-05 10:55

Ubuntu 使用 Paddle

PaddlePaddle验证安装PaddleDetection验证训练安装labelme装换为COCO数据集修改超参数开始训练（以ppyolov2为例）查看训练进度推理（以ppyolov2为例）shell关闭后未释放显存尽情享用吧

李常颢·2023-02-05 07:19

FCN训练日记（Win10+tensorflow+CPU）新人报道

前言FCN的介绍我就不细说了，全卷积嘛，理论上接受任意大小尺寸的图片输入（但是分辨率越大的图片越吃电脑性能，仅仅是测试一张图，4248*6016大小的图直接报错溢出）我的MX150小显存根本跑不动大的图片

悬铃木下的青春·2023-02-04 23:42

11.2/12：GLSL 加载图片 (Swift)

给GPU执行的数据，出生在内存，由我们copy到显存，并告诉Shader代码如何读取这些数据。

小瞎_MarkDash·2023-02-04 20:00

初识GPU编程

初识GPU编程基本概念CPU和主存被称为主机（Host），GPU和显存（显卡内存）被称为设备（Device），CPU无法直接读显存，GPU无法直接读主存，通过Bus相互通信。

manong_dashen·2023-02-04 14:31

修改huggingface 模型output_hidden_states=True时，CUDA out of memory问题。

在使用huggingface提供的Trainer进行模型预测时，如果训练时output_hidden_states=True，则显存占用会无限增加，最终导致CUDAoutofmemory内存溢出错误。

一如年少模样丶·2023-02-04 13:55

世上最全NVDIA GPU参数列表： 3090，4090， A40， A30，V100， A100， A800性能参数

-1）GeForceRTX4090GeForceRTX4090GPU引擎规格：NVIDIACUDA®核心数量16384加速频率(GHz)2.52基础频率(GHz)2.23显存规格：标准显存配置24GBGDDR6X

好好学习啊天天向上·2023-02-04 10:24

推荐频道

24G显存