我正在尝试找出最具战略意义的方法，以在两个GPU之间平均分配seq2seq网络的内存负载。使用卷积网络，任务要容易得多。但是，我试图弄清楚如何最大化2TitanX的内存使用率。目标是构建24GB内存组合所允许的最大网络。一个想法是将每个RNN层放置在单独的GPU中。GPU1-->RNNLayer1&BackwardPassGPU2-->RNNLayer2,3,4但是，反向传播计算需要大量内存。因此，另一个想法是在一个GPU上进行整个正向传递，在单独的GPU上进行反向传递。GPU1-->ForwardPassGPU2-->BackwardPass(不过，GPU2仍然占据了大部分内存负载)
我用相对常见的操作(除了几个tf.where和索引处理)创建了一个tensorflow模型，但是用非常不同的不同输入形状调用它(模型中有许多未定义的张量形状)。在CPU上一切正常。但是当您使用GPU时，RAM使用量(不是GPU内存，CPU内存)稳步增加，以填满机器的256GB并自行终止。在此过程中，我收到了通常的消息:2017-03-1716:42:22.366601:Itensorflow/core/common_runtime/gpu/pool_allocator.cc:247]PoolAllocator:After18347getrequests,put_count=18345e
我一直在寻找减少CPU和GPU来回传输数据所导致的延迟的方法。当我第一次开始使用CUDA时，我确实注意到CPU和GPU之间的数据传输确实需要几秒钟，但我并不在意，因为这对于我正在编写的小程序来说并不是真正的问题。事实上，对于绝大多数使用GPU的程序(包括视频游戏)来说，延迟可能不是什么大问题，因为它们仍然比在CPU上运行要快得多。但是，我是一个HPC爱好者，当我看到Tianhe-I的理论峰值FLOPS与实际LINPACK测量的性能之间存在巨大差异时，我开始关注我的研究方向。这引起了我对自己是否走在正确的职业道路上的担忧。通过使用cudaHostAlloc()函数使用固定内存(页面锁定)
我一直在搞Keras，到目前为止我喜欢它。在处理相当深的网络时，我遇到了一个大问题:在调用model.train_on_batch或model.fit等时，Keras分配的GPU内存明显多于模型本身所需的内存。这不是因为尝试在一些非常大的图像上训练造成的，而是网络模型本身似乎需要大量GPU内存。我创建了这个玩具示例来说明我的意思。这基本上是发生了什么:我首先创建了一个相当深的网络，并使用model.summary()获取网络所需的参数总数(在本例中为206538153，相当于大约826MB)。然后我使用nvidia-smi来查看Keras分配了多少GPU内存，我可以看到它非常有意义(8
我需要获取有关CPU/GPU/内存的任何信息。核心数、内存值、内存和cpu使用情况...我为IE找到了一种方法:HowtoUseJavaScripttoFindHardwareInformation其他浏览器的解决方案我不知道。知道怎么做吗？也许webgl可以访问有关您计算机的信息？或闪光？或任何其他技术？非常感谢 最佳答案 此代码将打印GPU信息，并将列出您可以使用此浏览器的性能对象获得的所有信息(BOM没有标准，因此每个浏览器都会更改)。varperformance=window.performance||window.mozP
我在笔记本上使用opencv242+VS2010。我试图在OpenCV中对GPUblock进行一些简单的测试，但它显示GPU比CPU代码慢100倍。在这段代码中，我只是将彩色图像转为灰度图像，使用cvtColor的功能这是我的代码，PART1是CPU代码(测试cpuRGB2GRAY)，PART2是上传图像到GPU，PART3是GPURGB2GRAY，PART4是CPURGB2GRAY。有三件事让我很想知道:1在我的代码中，part1是0.3ms，而part4(和part1完全一样)是40ms!!!2上传图片到GPU的part2是6000ms!!!3Part3(GPU代码)是11ms，对
使用g++-m32在debianamd64wheezy(testing)上编译一个简单的helloworld程序时出现以下错误:/usr/bin/ld:skippingincompatible/usr/lib/x86_64-linux-gnu/gcc/x86_64-linux-gnu/4.6.1/libstdc++.sowhensearchingfor-lstdc++/usr/bin/ld:skippingincompatible/usr/lib/x86_64-linux-gnu/gcc/x86_64-linux-gnu/4.6.1/libstdc++.awhensearchingfo
我目前有一个工作AMD使用require.js的主干模型如下://models/game.jsdefine(['backbone'],function(Backbone){varGame=Backbone.Model.extend({urlRoot:'/games/',defaults:{name:null}});returnGame;});AMD/Backbone组织来自thistutorial和jrburke'sPullRequestforBackbone.我也想在Node.js中使用Backbone模型，因为在过去不使用AMD时共享Backbone模型和集合效果很好，而且显然我是
我正在尝试使用Typescript将Durandal与node.js服务器集成，以便在服务器端和客户端定义模块。我遇到的问题是，Durandal强烈依赖RequireJS和AMD定义模块的风格，我不想在服务器端引入，而且由于它使用RequireJS，我没有任何机会运行CommonJS客户端上的-ish模块(node.js的默认值)。棺材上的最后一个钉子是，我发现无法定义哪些文件应编译为AMD模块，哪些文件应由tsc编译为CommonJS-这似乎是一个最简单的解决方案。我不认为将客户端部分和服务器部分分开是一种选择，因为很多代码对于这两个部分都是通用的。所以，我的问题有三个:有没有办法在
我正在创建我的第一个Bower组件。运行bowerinit后，脚本会询问我“这个包暴露了哪些类型的模块？”使用这些选项:amdes6全局变量Node这些选项有什么区别？ 最佳答案 如果您不知道，那么globals很可能是您的正确答案。无论哪种方式，您都需要了解:whatisandwhyAMDwhatisanodejsmodulewhatisecmascript6andespeciallyes6modules[更新]此功能是最近在bower中引入的，目前还没有记录(AFAIK)。它本质上描述了moduleType，它说明了包打算使用的
