multi-gpu

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GPUDirect PCIe 버스를 사용하는 피어 2 피어 : 다른 GPU에서 너무 많은 데이터에 액세스해야한다면 교착 상태가 발생하지 않습니까?

많은 데이터가 필요한 시뮬레이션 프로그램이 있습니다. 계산을 위해 GPU에 데이터를로드하고 데이터에 많은 의존성이 있습니다. 1 GPU로 데이터가 충분하지 않으므로 GPU를 2 GPU로 업그레이드했습니다. 그러나 제한 사항은 다른 GPU의 데이터가 필요하면 먼저 호스트해야한다는 것입니다. 그래서 GPU 다이렉트 P2P를 사용하면 PCI 버스가 GPU 간의

cuda pci-e multi-gpu 2015-01-08

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GPUDirect 2.0 P2P를 통해 원격 GPU-RAM에서 CUDA 원자 연산에 사용할 수 있습니까?

예를 들어 CUDA의 원자 연산 인 atomicAdd(ptr, val), atomicCAS(ptr, old, new) 등을 전역 메모리 (GPU-RAM)에 사용할 수 있습니다. CUDA 6.5. GPUDirect 2.0 P2P 이상의 원격 전역 메모리에 대해 atomic-operations을 사용할 수 있습니까?

cuda nvidia gpgpu multi-gpu gpudirect 2015-01-18

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cuDeviceCanAccessPeer (...)와 cuDeviceGetP2PAttribute (..., CU_DEVICE_P2P_ATTRIBUTE_ACCESS_SUPPORTED, ...)의 차이점은 무엇입니까?

이 테스트하려면 다중 gpu 시스템에 액세스 할 수 있지만 cuda.h 꽤 비슷한 두 가지를 발견했습니다. 첫번째 *canAccessPeer에 반환으로 설명한 기능 CUresult CUDAAPI cuDeviceCanAccessPeer(int *canAccessPeer, CUdevice dev, CUdevice peerDev); 이다 dev 문맥에 직접

cuda multi-gpu 2016-10-26

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Tensorflow 코드에서 gpu를 지정하십시오./gpu : 0이 항상 작동합니까?

나는 내 워크 스테이션에 3 개의 그래픽 카드를 가지고 있는데, 그 중 하나는 Quadro K620이고 다른 두 개는 Titan X입니다. 이제는 그래픽 카드 중 하나에서 내 tensorflow 코드를 실행하여 나머지를 유휴 상태로 둘 수 있습니다 다른 일을 위해서. 그러나 또는 tf.device('/gpu:1') 설정에 관계없이 제 1 티타늄 X 그래픽

tensorflow multi-gpu 2016-11-03

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Matlab Dual GPU 메모리 사용량

Titan Z라는 듀얼 GPU 카드가 있습니다. Matlab 2016a가 희박한 Ax=b 방정식을 다른 'b'값으로 설정하려고합니다. Titan Z에는 각 GPU에 2 개의 GPU와 6GB RAM이 있습니다. 여기에 문제가 있습니다. 나는 1 개 GPU에 Ax=b 문제를 해결하는 경우 ,의 각 GPU의 VRAM에 2기가바이트, matlab에 사본이 행렬의

matlab matrix multi-gpu 2016-07-27

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TensorFlow에서 Multi-GPU 교육의 장점은 무엇입니까?

this TensorFlow tutorial에서 N 개의 GPU를 사용하여 각 미니 GPU에 N 개의 미니 배치 (각 M 개의 샘플을 포함)를 배포하고 그라디언트를 동시에 계산할 수 있습니다. 그러면 N GPU에서 수집 한 그라디언트를 평균화하고 모델 매개 변수를 업데이트합니다. 그러나 이것은 단일 GPU를 사용하여 N * M 트레이닝 샘플의 그래디언트를

optimization gpu tensorflow multi-gpu 2016-06-10

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멀티 GPU 방법론을 사용한 텐서 흐름 분산 학습 하이브리드

현재 분산 된 교육 구현으로 잠시 게임을 한 후에는 각 GPU를 별도의 작업자로 간주합니다. 그러나 이제는 하나의 상자에 2 ~ 4 개의 GPU가있는 것이 일반적입니다. . 단일 박스 멀티 GPU 방법론을 채택하여 단일 박스에서 평균 그래디언트를 먼저 계산 한 다음 여러 노드에서 동기화하는 것이 더 좋지 않습니까? 이렇게하면 I/O 트래픽이 많이 줄어들고

machine-learning tensorflow deep-learning distributed multi-gpu 2016-09-20

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CUDA6.5 + MPI를 사용할 때 MPS (MULTI-PROCESS SERVICE)를 사용해야합니까? 링크에 의해

이 기록됩니다 https://docs.nvidia.com/deploy/pdf/CUDA_Multi_Process_Service_Overview.pdf 1.1. 한 눈에 1.1.1. MPS MPS (Multi-Process Service)는 CUDA 응용 프로그램 프로그래밍 인터페이스 (API)의 이진 호환 구현의 대안입니다. MPS 런타임 아키텍처는 투명 최

cuda mpi gpgpu nvidia multi-gpu 2014-09-07

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Reinpect의 분산 된 Tensorflow 교육 인간 감지 모델

저는 Distributed Tensorflow, 특히 https://github.com/Russell91/TensorBox에있는 Distributed Tensorflow를 사용하여 Reinspect 모델을 구현하고 있습니다. 우리는 Distributed tensorflow 설정 간의 그래프 - 비동기 구현을 사용하고 있지만 결과는 매우 놀랍습니다. 벤치 마

computer-vision tensorflow distributed multi-gpu 2016-09-30

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Tensorflow with Buckets 오류

나는 tensorflow를 사용하여 시퀀스 모델에 시퀀스를 학습하려고합니다. 튜토리얼에서 버킷은 교육 속도를 높이는 데 도움이됩니다. 지금까지 나는 하나의 버킷을 사용하여 훈련 할 수 있었고 하나의 GPU와 여러 개의 버킷을 사용하여 박스 코드를 사용했지만 여러 개의 버킷을 여러 개의 GPU와 함께 사용하려고하면 이라는 오류가 발생합니다. 잘못된 인수 :

tensorflow multi-gpu 2016-10-03

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