文章目录前言一、显存位宽二、显存带宽三、显存容量参考资料前言记录下关于显卡的知识一、显存位宽显存位宽是显存在一个时钟周期内所能传送数据的位数，位数越大则在周期时间内所能传输的数据量越大，这是显存的重要标准之一。市场上的显存位宽有64、128、192、256、384、448、512（极个别极品高端显卡）位七种，人们习惯上叫的64位显卡、128位显卡等等就是指其相应的显存位宽。对于一般的显卡而言，显存位宽越高，性能越好，价格也就越高。因此384位等以上位宽的显存更多应用于高端显卡，而主流显卡基本都采用128位显存，更高档次的甜点级显卡则采用256位显存。显存位宽会影响显存显存带宽和显存容量，下面详
目录环境搭建数据集准备模型权重格式转换模型微调模型权重合并模型推理
想到啥些啥，都是些我遇到的，很坑，但偏偏又有点蠢的问题。 路过进来的朋友可以ctrl+F搜一下有没有自己苦恼的问题。1，训练的模型使用越小（最小是yolov5n），帧数越高，自瞄间隔越短。 我一开始是用yolov5l训练，因为官方说这个综合评价最棒，结果训练出来的pt模型大小80多MB，跑程序帧数还低的一匹（我1650的显卡，垃圾的很）。后来群里有个大佬发了个13MB的，我试了一下，简直像用了海飞丝，乐死我了。一问才知道，训练出来的模型大小，是跟训练时使用官方模型大小有关，越小的越快越爽，虽然精度低了，但足够跑个fps游戏自瞄了。 （群友说10系显卡用n，20系用s
1常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU2）估计模型显存3）显存不足时的Trick4）提高GPU内存利用率2数据处理及算法角度提高利用率1常用GPU显存不足时的各种Trick1）监控GPU 监控GPU最常用的当然是nvidia-smi，但有一个工具能够更好的展示信息：gpustatnvidia-smiwatch--color-n1gpustat-cpu#动态事实监控GPU2）估计模型显存 GPU的内存占用率主要由两部分组成。 一是优化器参数，模型自身的参数，模型中间每一层的缓存，都会在内存中开辟空间来进行保存，所以模型本身会占用很大一部分内存。模型自身的参数指的就
已结束。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想要改进这个问题？Updatethequestion所以它是on-topic堆栈溢出。关闭11年前。Improvethisquestion由于显卡提供大量RAM(0.5GiB到2GiB)，并且使用CUDA访问GPU并没有那么困难。,Stream更便携OpenCL我想知道是否可以将图形内存用作RAM。GrahicsRAM可能比realRAM有更大的延迟(来自CPU)，但它肯定比HDD快，因此它可能是缓存的最佳选择。是否可以直接访问图形内存，或者至少在自己的应用程序中使用薄内存管理层(而不是免费用于操作系统)？如果是这样，最好的方法是
已结束。这个问题是off-topic.它目前不接受答案。想要改进这个问题？Updatethequestion所以它是on-topic堆栈溢出。关闭11年前。Improvethisquestion由于显卡提供大量RAM(0.5GiB到2GiB)，并且使用CUDA访问GPU并没有那么困难。,Stream更便携OpenCL我想知道是否可以将图形内存用作RAM。GrahicsRAM可能比realRAM有更大的延迟(来自CPU)，但它肯定比HDD快，因此它可能是缓存的最佳选择。是否可以直接访问图形内存，或者至少在自己的应用程序中使用薄内存管理层(而不是免费用于操作系统)？如果是这样，最好的方法是
羊驼实战系列索引博文1：本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型博文2：本地训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型（本博客）博文3：精调训练中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型简介在学习完上篇【1本地部署中文LLaMA模型实战教程，民间羊驼模型】后，我们已经学会了下载模型，本地部署模型，部署为网页应用。如果我们对于模型在某些方面的能力不够满意，想要赋予模型一些特殊的能力，那么我们可以选择领域内特殊的数据集，然后在基础模型上继续训练，从而得到一个新的模型。例如我们可以把医学知识用于训练模型，得到一个医生chatGPT;把佛学资料用于训练模型，得到一个佛祖chatGPT;人类的已
[3D数据深度学习]（PC/服务器集群cluster）内存/显存参数设置1.硬件配置推荐2.深度学习流程及遇到的问题3.CPU内存限制及参数设置4.GPU显存限制及参数设置3D数据的深度学习目前研究远不如2D深度学习成熟，其中最大的一个原因之一就是收到硬件条件的限制。3D数据虽说只比2D数据增加了一个维度，但所占据的内存却是成倍的增长。对于3D数据的深度学习，我们会分析其在CPU内存和GPU显存两方面的限制，希望大家能够充分利用自己的资源进行深度学习。1.硬件配置推荐CPU:大内存，多核（很关键，越多越好）高性能CPUGPU:大显存（24G以上），比如A6000（48G），TeslaV100（
intelhd3000核显显存大小是由AppleIntelSNBGraphicsFB.kext进行分配的,在系统已经正确匹配驱动文件的情况下,可以通过修改AppleIntelSNBGraphicsFB.kext文件来达到修改显存分配的目的.在手动修改驱动配置文件前:建议优先采用扩大物理内存来增加共享显存分配的方式(8g默认分512,4g默认分384)以及主板bios设置显存分配的方式1. intelhd3000涉及的驱动文件(夹)有: AppleIntelHD3000Graphics.kext AppleIntelHD3000GraphicsGA.plugin AppleIntelHD3000
即使RTX3090有着24GB的RAM，是除了A100之外显存最大的显卡。但使用一块RTX3090依然无法fp32精度训练最小号的LLaMA-6B。估算模型所需的RAM首先，需要了解如何根据参数量估计模型大致所需的RAM，这在实践中有很重要的参考意义。需要通过估算设置batch_size，设置模型精度，选择微调方法和参数分布方法等。接下来用LLaMA-6B模型为例估算其大致需要的内存。精度对所需内存的影响：fp32精度，一个参数需要32bits,4bytes.fp16精度，一个参数需要16bits,2bytes.int8精度，一个参数需要8bits,1byte.模型需要的RAM大致分三个部分：
