CUDA中有一个共享記憶體的概念，但是我认為它是設備上的东西，而不是我在效能监视器中看到的RAM，它是BIOS从CPU RAM分配的。 執行TensorFlow作業時，有時会出現非致命錯誤，提示GPU記憶體已超出，然後在windows 10的效能监视器上看到”共享記憶體GPU使用率”上升。 我們以一個 BLOCK_SIZE x BLOCK_SIZE 的子矩陣為單位分別對A從左到右，對B從上到下平移並計算，共循環 A.width / BLOCK_SIZE 次。 For m in range(math.ceil(A.shape / BLOCK_SIZE))這個循環起到了計算A從左到右與B從上到下點積的過程。 的二維Block是一個常用的配置，共256個執行緒。 本系列第二篇文章也提到，每個Block的Thread個數最好是128、256或512，這與GPU的硬體架構高度相關。
- 在解釋記憶體優化前，先填一下之前埋下的多維執行配置的坑。
- 其實我猜這位朋友應該是用這台機器來做機器學習的，否則一定是位骨灰級遊戲發燒友。
- 这个问题现在被问到的很多，网上有很多朋友都觉得可惜，尤其是那些不怎么打游戏的朋友，觉得专有GPU内存完全够用了，都在琢磨怎么降低这个共享内存。
- 當數據量很大時，每個步驟的耗時很長，後面的步驟必須等前面執行完畢才能繼續，整體的耗時相當長。
- C/C++對數據的控制更細緻，是NVIDIA 官方推薦的程式語言，所能提供的編程介面更全面。
- 全賴極具能源效益的 M2 晶片，MacBook Air 無需配備風扇，仍能發揮驚人效能。
这个说法是错误的，这里的值最终会反应到集显的专有GPU内存项。 简单的来说，就是BIOS把一部分内存在内存初始化后保留下来给GPU专用，叫做Stolen Memory。 它的大小从16M到1024M不等，不同代集显可以支持的保留内存内存各不相同，譬如我的HD4000，它支持的显存最大256M，也不是内存土豪想要多大就能多大的。 Zhuanlan.zhihu.com簡單的來說，就是BIOS把一部分內存在內存初始化後保留下來給GPU專用，叫做Stolen Memory。
先講回 Intel CXL 標準的原意——作為 CPU 與 Accelerator 加速器（如 FPGA / GPU 顯示卡）之間的互聯通信。 以前記憶體便宜，都會建議直接加記憶體到8G(我玩GTA5的話在關閉虛擬記憶體的情況下要12G才夠)而現在的話在不關虛擬記憶體的情況下，SSD也是可以考慮的選擇。 Intel第十一代酷睿已經上市，新架構帶來了巨大的IPC提升幅度，同時，Intel還開放了B560/H570主機板的記憶體超頻功能，這使得主流玩家也可以輕鬆享受高頻記憶體帶來的流暢遊戲體驗。
共用gpu記憶體: GF RTX 3060 8GB 評測 1080p 遊戲卡添新選
兩個 Thunderbolt 連接埠，讓你連接各式高速配件並為其供電；你還可以連接一個高達 6K 的顯示器。 13.6 吋 Liquid Retina 顯示器出色震撼，支援 10 億種顏色，是 MacBook Air 歷來最大、最明亮的顯示器，讓文字呈現得清晰銳利，相片和電影更精彩逼真、對比鮮明，細節一覽無遺。 因此它仅用於排队任務.每个任務仍然仅限於板載DRAM减去永久分配给實際圖形處理的記憶體，大約為1GB。 如圖中紅線所示，如果調用默認流，那麼默認流會等非默認流都執行完才能執行；同樣，默認流執行完，才能再次執行其他非默認流。 無法保證核函數2與核函數4的執行先後順序，因為他們在不同的流中。
3.經過上述兩步驟檢查，開始很仔細地找問題(開著FPS檢測，以及工作管理員觀測)發現在那些LAG的時候，硬碟忙碌度都會飆高至100%，FPS瞬間降至為0，所以本人判斷，應該是由於遊戲程式即使在實體記憶體充足的情況下，仍然會將資料寫進虛擬記憶體中(意即仍在硬碟內)。 不過“共享GPU記憶體”雖然佔據一半實體記憶體容量，卻並不是說其他程式就不能使用這些記憶體容量。 它是一個共享容量，只不過優先給顯示卡使用而已。 方便調試：我們可以把核函數的執行配置寫為，如下所示，那麼核函數的跨步大小就成為了1，核函數里的for循環與CPU函數中順序執行的for循環的邏輯一樣，非常方便驗證CUDA並行計算與原來的CPU函數計算邏輯是否一致。 執行緒復用：CUDA執行緒啟動和銷毀都有開銷，主要是執行緒記憶體空間初始化的開銷；不使用網格跨步，CUDA需要啟動大於計算數的執行緒，每個執行緒內只做一件事情，做完就要被銷毀；使用網格跨步，執行緒內有for循環，每個執行緒可以干更多事情，所有執行緒的啟動銷毀開銷更少。 這裡仍然以的執行配置為例，該執行配置中整個grid只能並行啟動8個執行緒，假如我們要並行計算的數據是32，會發現後面8號至31號數據共計24個數據無法被計算。
閱讀完前兩篇文章後，相信讀者應該能夠將一些簡單的CPU程式碼修改成GPU並行程式碼，但是對計算密集型任務，僅僅使用前文的方法還是遠遠不夠的，GPU的並行計算能力未能充分利用。 本文將主要介紹一些常用性能優化的進階技術，這部分對編程技能和硬體知識都有更高的要求，建議讀者先閱讀本系列的前兩篇文章，甚至閱讀NVIDIA 官方的編程手冊，熟悉CUDA編程的底層知識。 當然，將這些優化技巧應用之後，程式將獲得更大的加速比，這對於需要跑數小時甚至數天的程式來說，收益非常之大。 這裡使用了cuda.shared.array，shape為這塊數據的向量維度大小，type為Numba數據類型，例如是int32還是float32。 定義好後，這塊數據可被同一個Block的所有Thread共享。 需要注意的是，這塊數據雖然在核函數中定義，但它不是單個Thread的私有數據， 它可被同Block中的所有Thread讀寫。
針對這種互相獨立的硬體架構，CUDA使用多流作為一種高並發的方案：把一個大任務中的上述幾部分拆分開，放到多個流中，每次只對一部分數據進行拷貝、計算和回寫，並把這個流程做成流水線。 因為數據拷貝不佔用計算資源，計算不佔用數據拷貝的匯流排（Bus）資源，因此計算和數據拷貝完全可以並發執行。 如圖所示，將數據拷貝和函數計算重疊起來的，形成流水線，能獲得非常大的性能提升。
共用gpu記憶體: 專屬顯示卡或共用CPU，哪個更適合用於平面設計？
1080p FaceTime HD 相機和三咪高風陣列，讓你在視像通話時留下最佳印象。 四揚聲器音響系統支援空間音訊，以廣闊的音場包圍你。 MacBook Air 處處經過精心設計，為感官帶來無比震撼。 3.如果有運行一些特殊的軟體需要用掉大量的記憶體，而你照我的方式設定，有可能會產生當機現象，若產生此現象請調整回來即可。 因此 Intel 集成显卡的显卡驱动可能就干脆把专用内存设定为 0 ，永远都是爆显存状态，也就全都走共享内存。
Intel 最近舉行了 Interconnect Day 2019 ，當中詳細介紹了處理器與處理器之間的 Compute Express Link（CXL）超高速互聯新標準。 所謂視訊記憶體不夠記憶體湊，windows環境就是這個特點，當視訊記憶體預存空間不足時先放入記憶體，若記憶體也不足就用硬碟的虛擬記憶體，這種方式的讀寫效能是逐級降低的。 當然了現在的顯示卡視訊記憶體普遍都比較大正常是足夠用的，如果你使用前幾代2G視訊記憶體的顯示卡就容易出現爆視訊記憶體的問題，這種情況推薦使用雙通道記憶體。
但是还是有问题，题主真金白银买的32G内存，居然有一半都被划给GPU用了，是不是意味着题主的内存只剩下16G给其他应用程序使用呢？ 这个问题现在被问到的很多，网上有很多朋友都觉得可惜，尤其是那些不怎么打游戏的朋友，觉得专有GPU内存完全够用了，都在琢磨怎么降低这个共享内存。 这里内存是操作系统Windows从系统内存中划出来，优先给GPU使用。 题主有32G内存，而共享内存有16G，有两个GPU，是不是系统内存都被占用了呢？ 实际上，这个16G是两个GPU公用的，而不是每个都有16G。 需要特别指出的是这里的“Share”Memory让很多人产生了误解，网上很多人都以为这个地方是调节下面要介绍的”共享”GPU内存的。
如希望獲得更進一步的保障，你可以為 Apple 認證的翻新產品購買 AppleCare 服務計劃。 AppleCare 服務計劃可為 Mac 提供長達三年的世界級支援服務；可為 iPad、iPod、iPhone、Apple Watch、Apple TV 及 HomePod 提供長達兩年的世界級支援服務。 Apple 認證的翻新品均為經過 Apple 嚴謹的翻新程序處理，方推出市場的二手 Apple 產品。 儘管因技術問題而被退回的產品只屬少數，然而這些產品仍全部經過評估，以確保符合 Apple 的品質要求。 為新一代 M2 晶片重新設計，MacBook Air 極其纖薄，耐用的全鋁金屬機身，盡藏超凡速度和能源效益。
多流不僅需要程式設計師掌握流水線思想，還需要用戶對數據和計算進行拆分，並編寫更多的程式碼，但是收益非常明顯。 對於計算密集型的程式，這種技術非常值得認真研究。 哪個方向有更大收益，最終還是要看具體的計算場景。
NVIDIA 提供了非常強大的性能分析器nvprof和可視化版nvvp，使用性能分析器能監控到當前程式的瓶頸。 據我了解，分析器只支援C/C++編譯後的可執行文件，Python Numba目前應該不支援。 若您本來就需要一台桌上型電腦且需要高顯示能力，選擇專屬顯示卡會比較便宜。
在WIN10系統中，會劃分一半容量的實體記憶體容量為“共享GPU記憶體”。 就像我本機擁有16G記憶體，所以被劃分了一半8G為“共享GPU記憶體”。 精妙鍵盤使用舒適而安靜，現配備全高度的功能鍵列，讓你可快速取用常用的控制項目和快捷鍵。 Touch ID 讓你只需以手指輕輕一觸，即可輕鬆為 Mac 解鎖、輸入密碼和安全地購物或付款。 配合更大的力度觸控板，為你的精準操作提供更多空間。
這超快速、本領超強的手提電腦，讓你在任何時候，任意工作、玩樂和創作。 M2 的極速表現和能源效益革新了 Mac 系列，為 Apple 晶片開創全新一章。 它採用創新突破的單晶片系統 架構，將 CPU、GPU、記憶體及眾多功能結合於單一晶片之中，令各方面速度大幅飛躍，耗電卻大大減少。 我查看了CUDA文件，但未找到對效能监视器中使用的专用和共享概念的引用.
但借用容量不會超過“共享GPU記憶體”總容量。 一般情況下，我們主要從「增大並行度」和「充分利用記憶體」兩個方向對CUDA來進行優化。 本文針對這兩種方向，分別介紹了多流和共享記憶體技術。 這兩種技術有一定的學習成本，但收益非常大，建議有計算密集型任務的朋友花一些時間了解一下這兩種技術和背景知識。 本文展示的CUDA介面均為Python Numba版封裝，其他CUDA優化技巧可能還沒完全被Numba支援。 CUDA C/C++的介面更豐富，可優化粒度更細，對於有更複雜需求的朋友，建議使用C/C++進行CUDA編程。
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