12 2021 档案
摘要:在使用一些python的GPU模块,或者写CUDA时,有时会发现显存被无端占用的场景,即时执行了cudaFree()或者python的del操作,也无法消除这一块的显存占用。最终我们发现,可以通过额外开启一个子进程的方法来封装相关的操作,通过对进程的存活控制来实现对GPU显存占用的控制,有可能是一个临时规避问题的思路。
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摘要:关于工业领域中可能使用到的随机采样,更多的是这样的一个场景:给定一个连续或者离散的分布,然后进行大规模的连续采样,采样的同时需要对每一个得到的样点进行分析打分,最终在这大规模的采样过程中,有可能被使用到的样品可能只有其中的几份。那么这样的一个抽象问题,就非常适合使用分布式的多GPU硬件架构来实现。
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摘要:在这篇文章中,我们并没有介绍非常多的MPI的应用,其实在普通的并行或者分布式任务中,掌握了各个进程的任务处理过程以及进程间的通信方法就足够了。总体来说,MPI是一个非常通用也非常高效的并行计算软件。有了这些专业的并行化任务调度软件,我们就可以专注于专业任务的代码和算法上,而不需要过多的去关注并行任务的调度和分配问题。
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