GPU共享抽象层增加了应用程序调用与GPU之间的延迟，因此如果用户不能容忍GPU共享时间延迟，那么可能要考虑其他方案了。 如果考虑使用GPU共享，请确认转换管理器实现了你打算使用的API，并确保GPU共享能够在hypervisor上运行。 而且还要在虚拟环境中进行应用测试以确保你所需要的所有API功能得到了充分的支持。 GPU共享，GPU共享模式，hypervisor运行转换管理器对GPU共享进行抽象化，GPU共享从表面来看，GPU共享好像每个虚拟机都有自己的GPU。
在BIOS中卸载Intel驱动程序和/或禁用Intel HD图形，共享内存将消失。 我当然可以通过选择适当小的批处理大小来防止达到这一点，但是我确实想知道是否有办法利用这些”额外的” 8GB RAM，或者仅此而已，并且TensorFlow需要内存来 专注。 更低的JCT時延，最好具有保障部分任務QoS的能力。 對於一個已有的GPU集羣進行改造時，需要儘量減少對已有的用户和任務的影響。 比如MPS的錯誤影響是不能被接受的，另外對於帶有預測的實現，也需要更高的穩定性。 如果在合併共享模塊之上做分時複用，應可以繞過硬件的限制，精準地控制時間片和切換的時機，也可以去除上下文切換的開銷。
共用gpu: 问题背景
像素著色通常被用於凸凹紋理對映，使物件透過增加紋理令它們看起來更明亮、陰暗、粗糙、或是偏圓及被擠壓。 隨著時間的推移，微軟開始與硬體開發商有更緊密的合作，並開始針對DirectX的發佈與圖形硬體的支援。 Direct3D 5.0是第一個增長迅速的API版本，而且在遊戲市場中獲得迅速普及，並直接與一些專有圖形庫競爭，而OpenGL仍保持重要的地位。 Direct3D 7.0支援硬體加速座標轉換和光源（T&L）。
您無法針對 vDGA 設定父虛擬機器或範本，並建立桌面平台集區，因為同一個實體 GPU 將專用於集區中的每台虛擬機器。 請參閱 VMware 白皮書中有關圖形加速的「vDGA 安裝」。 在上文中描述了分時複用的三個問題，其中上下文切換是一個耗時點。 來自字節跳動的PipeSwitch（OSDI ’20）針對推理場景的上下文切換進行了優化。
共用gpu: 共享GPU內存
第二块硬盘通过ZFS管理zpool create 共用gpu A-pool /dev/sdb。 共用gpu 目前实验室GPU使用情况是：大部分同学的配有单台1080/TITAN Xp。 相同點是兩者都是使用內存作為顯存；不同點是 1.核顯強制佔用，在不需要怎麼大的顯存時也不能還給CPU使用。 這裡內存是操作系統Windows從系統內存中划出來，優先給GPU使用。 題主有32G內存，而共享內存有16G，有兩個GPU，是不是系統內存都被佔用了呢？
雖然它們的主要功能還是遊戲影像以及現金熱門遊戲中愈來愈逼真的視覺效果， GPU 現在已經與過去不同，可以用作更為通用的平行處理器並支援各式各樣的用程式。 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。 雙通道記憶體理論頻寬讀寫都是翻倍的，可以在視訊記憶體和記憶體交換資料環節顯著提升效能，手裡如果有2G視訊記憶體的顯示卡有興趣的可以一試，算一下提升百分比有驚喜哦。 不知你聽過“視訊記憶體不夠記憶體湊，記憶體不夠硬碟湊”這句話沒。 在程式執行時，WIN10系統會優先使用顯示卡視訊記憶體，但程式需要視訊記憶體超過視訊記憶體容量的時候，為了避免程式崩潰WIN10系統就會在“共享GPU記憶體”中借用記憶體給顯示卡當視訊記憶體。
共用gpu: CPU vs. GPU：發揮兩者的最大效益1
圖形處理器使顯示卡減少對中央處理器（CPU）的依賴，並分擔部分原本是由中央處理器所擔當的工作，尤其是在進行三維繪圖運算時，功效更加明顯。 圖形處理器所採用的核心技術有硬體座標轉換與光源、立體環境材質貼圖和頂點混合、紋理壓縮和凹凸對映貼圖、雙重紋理四像素256位彩現引擎等。 Salus（MLSys ’20）也採取了合併共享的方式，作者通過Adaptor將GPU請求合併到同一個context下，去掉了上下文切換。 當然，和MPS一樣會發生錯誤傳播，論文中也沒有要解決這一問題，因此無法在生產環境中使用。 共用gpu 共用gpu 但筆者認為這篇論文中更大的價值在顯存和調度方面，它的很多見解在AntMan和PipeSwitch中也有體現。
GPU内存是“专用GPU内存”和“共享GPU内存”加一块的容量。 而“共享GPU内存”是win10系统专门为显卡划分的优先内存容量。 在显卡显存不够的时候，系统会优先使用这部分“共享GPU内存”。 在win10系统中，会划分一半容量的物理内存容量为“共享GPU内存”。 因为内存相对于显存来说带宽和时延都比较小，不可避免会带来程序运行效率降低，如果放在游戏中就是掉帧卡顿的问题。 不过“共享GPU内存”虽然占据一半物理内存容量，却并不是说其他程序就不能使用这些内存容量。
共用gpu: 使用TensorFlow共享的GPU内存吗？
（1）資源隔離，是指共享組件有能力限制任務佔據算力（線程/SM）及顯存的比例，更進一步地，可以限制總線帶寬。 （2）並行模式，主要指時間片模式和MPS模式。 GPU共享，是指在同一張GPU卡上同時運行多個任務。
后续准备基于lxdui增加权限控制等功能，每个用户可以方便的对自己的容器进行控制，快照等。 共用gpu LXD相关操作见参考中的，用到了编辑配置文件，快照，镜像等相关操作，本文没有细说。 考虑到需要桌面环境的同学，我们通过VNC访问桌面环境。 首先尝试的配置Ubuntu自带桌面，多次尝试失败，后来选择使用gnome桌面。 Sudo lxd init,按照提示，这里我选择将第一块1TB的机械硬盘通过ZFS作为容器的存储后端。
共用gpu: 記憶體優化
Bitfusion 軟體分為用戶端和伺服器端部分，這兩個部分都在使用者空間中運行，並且本身不包含任何驅動程式。 伺服器端只需要 GPU 驅動程式軟體，用戶端需要部分 CUDA 軟體堆疊。 Bitfusion 的用戶端支援多種作業系統版本，最常用的是 Linux。 支援多個物理 GPU：從不同物理 GPU 中拆分出來的多個部分 GPU 可以分配給同一個使用者和工作負載，這既可以提高整個 GPU 資源池的利用率，也有助於開發和調試多 GPU 工作負載應用。 使用 vDGA 的 AMD Multiuser GPU 可以直接傳遞至實體 GPU，提供使用者對單一 GPU 不受限制的專用存取。 在您嘗試建立具備可使用「使用 vDGA 的 AMD Multiuser GPU」之功能的桌面平台集區之前，必須先在虛擬機器和 ESXi 主機上執行某些組態工作。
- 手动设置所有float()为half()类型，也还是不行。
- 2007年裝設集成顯示卡的個人電腦約佔總出貨量的90%，相比起使用獨立顯示卡的方案，這種方案可能較為便宜，但效能也相對較低。
- 对于集显，专用GPU内存是指BIOS从系统内存中分配给集显GPU专用的内存，也称为stolen memory。
- 從以下的異常堆疊可以看到是BLAS程式集初始化失敗，可以看到是執行MatMul的時候發生的異常，基本可以斷定可能資料集太大導致memory不夠用了。
這個問題實際上是多慮了，這個共享內存不僅僅是多GPU共享，而且是GPU和其他應用共享，只不過GPU優先順序高些罷了。 而且Windows也盡量會使用專有GPU內存，而共享GPU內存完全可以在其它應用程序大量消耗內存後歸他們使用。 而且這個值無法設置，由Windows根據系統內存大小自行設定。 如果選項在「偏好設定」面板中顯示為灰色，則可能原因有 CPU 不支援 Intel Quick Sync、整合 GPU 未啟用，或 Intel 顯示卡驅動程式需要更新。 如果系統使用多 GPU (非 SLI 或非 CrossFire) 設定，建議停用系統或驅動程式自動化的 GPU/顯示卡切換功能。
共用gpu: Win10任务管理器中的”共享GPU内存”是怎么回事？
這些晶片主要是在上一代的2D加速器上加入三維功能，有些晶片為了便於製造和花費最低成本，甚至使用與前代兼容的針腳。 起初，高性能3D圖像只可經設有3D加速功能（和完全缺乏2D GUI加速功能）的獨立繪圖處理卡上運算，如3dfx的Voodoo。 然而，由於製造技術再次取得進展，影像、2D GUI加速和3D功能都集成到一塊晶片上。 Rendition的Verite是第一個能做到這樣的晶片組。 隨著製造能力的改善，繪圖晶片的集成水準也同樣提高。
- 啟用該選項的另一種方法是將環境變數TF_FORCE_GPU_ALLOW_GROWTH設定為true。
- 能夠遠端存取 GPU 是 Bitfusion 技術區別於前面兩種方案的最大特點，前兩種方案都要求工作負載和 GPU 在同一台伺服器上。
- 但是還是有問題，題主真金白銀買的32G內存，居然有一半都被劃給GPU用了，是不是意味著題主的內存只剩下16G給其他應用程序使用呢？
- Intel Quick Sync 是一項運用 Intel Graphics Technology 專門媒體處理功能來加速編碼/解碼的 Intel 技術，使處理器有餘裕完成其他工作並提高效能。
- 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。
- 這種做法使到DirectX身為單一的圖形API方案並不得人心，因為許多的圖形處理器也提供自己獨特的功能，而當時的OpenGL應用程式已經能滿足它們，導致DirectX往往落後於OpenGL一代。
實際上，流水線作業的思想被廣泛應用於CPU和GPU等電腦晶片設計上，以加速程式。 眾所周知，GPU 已經成為支撐AI應用的一種關鍵計算加速設備，GPU 的流多處理器架構非常適合用來加快深度神經網路應用中的大量矩陣運算過程。 大量實測資料表明，跟通用處理器相比，GPU 在運行深度神經網路時具有顯著的效能優勢。 主流機器學習框架，如 TensorFlow 和 PyTorch 都支援使用 GPU 來加速深度神經網路的訓練與推理計算。 然而這些主流深度學習框架只能將一個或多個 GPU 設備分配給單個使用者或 AI 應用使用，這給那些希望共用使用昂貴的 GPU 計算加速設備的使用者帶來了很多困擾。 在算力限制方面，AntMan通過限制低優任務的kernel launch保證了高優任務的QoS。
共用gpu: 共用顯示卡
硬盘是用于长期存储资料的，计算机要用文件和应用程序都要从硬盘中调用。 Cpu要从硬盘读取数据，而cpu的缓存和硬盘的速度相差太大，这时需要速度居2者之间的内存来起缓冲作用，即硬盘数据放到内存，cpu再从内存读。 内存是电脑的数据存储设备之一,其特点为容量较小,但数据传送速度较快,用以弥补硬盘虽然容量大但传送速度慢的缺点。 在电脑中,内存被架设在硬盘和高速缓存器之间,从而可以充分发挥CPU的运算能力,不至于使CPU的高速运算能力因数据提取速度过慢。 共用gpu 内存是暂时存储一些需要查看或操作的文件和应用程序，供用户进行处理，内存中的资料会因断电而自动清除。
另外，CPU 是決定程式執行速度的關鍵，無論是瀏覽網頁還是製作試算表都會受到影響。 不知你听过“显存不够内存凑，内存不够硬盘凑”这句话没。 在程序运行时，WIN10系统会优先使用显卡显存，但程序需要显存超过显存容量的时候，为了避免程序崩溃WIN10系统就会在“共享GPU内存”中借用内存给显卡当显存。 例如以上範例中，記憶體8G，設定1G（1024MB）共用視訊記憶體再重啟電腦後，工作管理員就顯示記憶體容量變為7G，此時集顯獨佔的共用視訊記憶體為1G。 而“共享GPU記憶體”是WINDOWS10系統專門為顯示卡劃分的優先記憶體容量。