训练清华ChatGLM-6B时报错,原因是显存不够torch.cuda.OutOfMemoryError:CUDAoutofmemory.Triedtoallocate96.00MiB(GPU0;23.70GiBtotalcapacity;4.37GiBalreadyallocated;64.81MiBfree;4.37GiBreservedintotalbyPyTorch)Ifreservedmemoryis>>allocatedmemorytrysettingmax_split_size_mbtoavoidfragmentation. SeedocumentationforMemoryMa
对于深度学习，官方指出在GPU算力高于5.0时，可以用来跑神经网络JetsonProductsGPUComputeCapabilityJetsonAGXXavier7.2JetsonNano5.3JetsonTX26.2JetsonTX15.3TegraX15.3GeForceandTITANProductsGPUComputeCapabilityGeForceRTX30908.6GeForceRTX30808.6GeForceRTX30708.6NVIDIATITANRTX7.5GeforceRTX2080Ti7.5GeforceRTX20807.5GeforceRTX20707.5Gefo
文章目录(一)安装cuda11.81）先确定cuda版本2)安装cuda11.8,因为torch2.0目前只支持cuda11.7和cuda11.83)安装cudnn4)验证(二)安装pytorch2.0(一)安装cuda11.81）先确定cuda版本nvcc-V为了不污染现有开发环境，创建新的conda环境，这里我选择Python3.11版本2)安装cuda11.8,因为torch2.0目前只支持cuda11.7和cuda11.8cuda下载链接：cuda去archve下找到11.8的版本直接安装，首先提取在temp目录安装好cuda后，会提示重启。重启完成后，安装成功。cuda安装好之后，会
前言用deb方式安装的cuda，进行卸载。我目前是卸载10.1，安装10.2或者11.6一、卸载参考的方法完全卸载cuda参考problem-while-installing-cuda-toolkit-in-ubuntu-18-041.1首先关闭使用NVIDIA的驱动程序Youhavetouninstallanynvidiadriverbeforerunningsudoaptinstall-ycudaTodoso,gotto"Software&Updates"->"Additionaldrivers"->UsingX.OrgX(nouveou)1.2清除cuda，另外sudoaptcleans
本文主要介绍用CUDA实现矩阵运算(C=AxB)的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算,2D运算,共享内存,CUBLAS的使用文中的全部code:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiplyV100上的测试对比：1.CPU矩阵乘运算矩阵C=A×BC=A\timesBC=A×B的数学运算，是线性代数里面最基本的内容，计算的基本公式如下：矩阵C中每个元素ci,jc_{i,j}ci,
一、原因总结最近项目需要，发现了这个问题。网上找原因，汇总起来，有以下几点原因：1、首先对于任何一个CUDA程序，在调用它的第一个CUDAAPI时后都要花费秒级的时间去初始化运行环境，后续还要分配显存，传输数据，启动内核，每一样都有延迟。这样如果你一个任务CPU运算都仅要几十毫秒，相比而言必须带上这些延迟的GPU程序就会显得非常慢。2、其次，一个运算量很小的程序，你的CUDA内核不可能启动太多的线程，没有足够的线程来屏蔽算法执行时从显存加载数据到GPUSM中的时延，这就没有发挥GPU的真正功能。3、数据从内存传递到显存和cudaMalloc耗时很长，NVIDIA提供的nsight中的profi
基于Docker的深度学习环境部署1.什么是Docker？2.深度学习环境的基本要求3.Docker的基本操作3.1在Windows上安装Docker3.2在Ubuntu上安装Docker3.3拉取一个pytorch的镜像3.4部署自己的项目3.5导出配置好项目的新镜像4.分享新镜像4.1将镜像导出为tar分享给他人4.2或者将镜像推送到云仓库5.使用新镜像6.跨平台造成nvidia-smi不可用的问题6.1确认是该问题6.2win2linux问题如何解决？6.2.1手动创建软链接6.2.2使用Dockfile自动完成6.3linux2win问题如何解决？6.3.1在WSL使用时手动删除软链接
记录：对于tensorflow环境配置，即使替换了M1适配的anaconda，使用苹果官方适配m1的tensorflow安装命令，仍旧出现各种问题，可见现在的M1版anaconda还是存在很大问题。所以在屡次不服气的碰壁下我还是改用了miniforge3…真香！so，建议使用miniforge3管理，miniforge3可以理解成miniconda/annoconda的社区版，提供了更稳定的对M1芯片的支持。使用miniforge3可成功安装支持m1版的tensorflow及pytorchMPS介绍（MacM1芯片为了追求高性能和节能，在底层设计上使用的是一种叫做arm架构的精简指令集，不同于
相关博文stable-diffusion-webui的基础功能手动安装，了解代码结构、依赖、模型出处安装成功结果主要参考cuda11.7下载-https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archivecudnn8.6for11.x:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archivedreambooth\lora训练环境：最原始的命令端https://github.com/kohya-ss/sd-scriptsGUI端口https://github.com/bmaltais/kohya_ss环境安装参考：win11
cuda需要Nvidia显卡或计算卡，AMD或intel显卡不行（但是也有套他们的标准）就算是亮机卡也可使用，比如GT710这种建议使用ubuntu来装，因为cuda就是在这个平台上开发的，当然别的linux系统也行以下操作在ubuntuserver2204，如果没有安装ubuntu系统，可以参考Ubuntuserver安装图解注意！请根据需要安装对应版本的cuda！不同版本安装大同小异主要思路：安装N卡（硬件），安装依赖、安装N卡驱动，安装nvcc、安装cuda另外，你可能还需要pytorch等常用的组件，在选择版本前务必根据你自己的需要选取，部分组件对操作系统也有要求，为了少做重复劳动，先
