首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

我可以在cuda卡上实际分配多少内存

在CUDA卡上实际分配的内存取决于几个因素,包括GPU型号、驱动程序版本、CUDA版本、操作系统、其他应用程序的内存使用情况等。

通常,CUDA卡上的显存大小可以通过查询GPU的属性来获取。可以使用CUDA Runtime API中的cudaDeviceGetAttribute()函数来查询显存大小,具体代码如下:

代码语言:c
复制
#include<stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>

int main() {
    size_t free_mem, total_mem;
    cudaDeviceProp prop;
    int device;

    cudaGetDevice(&device);
    cudaGetDeviceProperties(&prop, device);
    cudaMemGetInfo(&free_mem, &total_mem);

    printf("Total memory: %lu bytes\n", total_mem);
    printf("Free memory: %lu bytes\n", free_mem);

    return 0;
}

上述代码中,total_mem变量表示CUDA卡上的总显存大小,free_mem变量表示当前可用的显存大小。

需要注意的是,CUDA卡上的显存大小可能会受到其他应用程序的影响,因此在实际使用中需要根据具体情况进行调整。此外,CUDA卡上的显存大小也可能受到操作系统和驱动程序的限制,因此在实际使用中需要确保操作系统和驱动程序的版本与CUDA版本兼容。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

CUDA新手要首先弄清楚的这些问题

所以,你无需担忧这个,现在就开始写下你的CUDA代码,享受它在未来的所有GPU运行的能力吧! 2 问:一个系统里CUDA可以支持多GPU么? 答复:应用程序可以跨多个gpu分配工作。...4 问:能同时进行CUDA计算和CUDA数据传输么? 答复:CUDA支持通过多流,GPU计算和数据传输时间重叠/同时进行。...从页面锁定内存传输更快,因为GPU可以直接从这个内存直接DMA。然而,分配过多的页面锁定内存会显著影响系统的整体性能,所以要小心分配。 7 问:为什么的GPU计算的结果与CPU的结果略有不同?...11 问:怎样才能知道的内核使用了多少寄存器/多少共享/常量内存? 答复:将选项“--ptxas-options=-v”添加到nvcc命令行。编译时,这些信息将输出到控制台。...精确的说,和具体kernel具体的某个上有关。无法直接确定的,得经过实验。 14 问:最大内核执行时间是多少? 答复:Windows,单独的GPU程序启动的最大运行时间约为2秒。

1.8K10

为深度学习选择最好的GPU

GPU选择的主要属性 选择一个够完成机器学习任务并且符合预算的GPU,基本归结为四个主要因素的平衡: GPU有多少内存? GPU有多少CUDA和/或张量核? 使用什么芯片架构?...功耗要求是多少(如果有)? 下面将逐一探讨这些方面,希望能让你更好地理解什么对你来说是重要的。 GPU内存 答案是,越多越好! 这实际取决于你的任务,以及这些模型有多大。...所以选择2手时一定要看清楚是否支持最新版本的驱动和CUDA,这是最重要的。 高端游戏 VS 工作站/服务器 老黄基本分成了两部分。消费类显卡和工作站/服务器的显卡(即专业显卡)。...写本文时,通过Colab可以获得以下GPU: 在前面也提到了,K80有24GB的RAM和4992个CUDA核心,它基本是两个K40连在一起。...这意味着当你Colab中使用K80时,你实际可以访问一半的卡,所以也就是只有12GB和2496个CUDA内核。 总结 最后现在4090还是处于耍猴的状态,基本要抢购或者加价找黄牛。

1.6K40
  • 为深度学习选择最好的GPU

    GPU选择的主要属性 选择一个够完成机器学习任务并且符合预算的GPU,基本归结为四个主要因素的平衡: GPU有多少内存? GPU有多少CUDA和/或张量核? 使用什么芯片架构?...功耗要求是多少(如果有)? 下面将逐一探讨这些方面,希望能让你更好地理解什么对你来说是重要的。 GPU内存 答案是,越多越好! 这实际取决于你的任务,以及这些模型有多大。...所以选择2手时一定要看清楚是否支持最新版本的驱动和CUDA,这是最重要的。 高端游戏 VS 工作站/服务器 老黄基本分成了两部分。消费类显卡和工作站/服务器的显卡(即专业显卡)。...写本文时,通过Colab可以获得以下GPU: 在前面也提到了,K80有24GB的RAM和4992个CUDA核心,它基本是两个K40连在一起。...这意味着当你Colab中使用K80时,你实际可以访问一半的卡,所以也就是只有12GB和2496个CUDA内核。

    2.4K30

    GPU加速02:超详细Python Cuda零基础入门教程,没有显卡也能学!

    如果机器没有GPU或没安装好上述包,会有报错。CUDA程序执行时会独霸一张,如果你的机器上有多张GPUCUDA默认会选用0号。如果你与其他人共用这台机器,最好协商好谁在用哪张。...原来的代码可以改为gpu_print[2, 4](),其中方括号中第一个数字表示整个grid有多少个block,方括号中第二个数字表示一个block有多少个thread。...实际,线程(thread)是一个编程的软件概念。...内存分配 前文提到,GPU计算时直接从显存中读取数据,因此每当计算时要将数据从主存拷贝到显存,用CUDA的术语来说就是要把数据从主机端拷贝到设备端。...用到的比较多的内存分配函数有: cuda.device_array():设备分配一个空向量,类似于numpy.empty() cuda.to_device():将主机的数据拷贝到设备 ary = np.arange

    6.7K43

    DAY13:CUDA C Runtime之统一虚拟地址空间及进程间通信

    可以直接使用一个普通的指针Type *p指向,而不是每个分配的指针只每个设备才有意义。...以前的我们会往往遇到这种情况: CPU分配到地址int *p是0x12345678,然后GPU分配到的地址也是0x12345678,用户必须明确的知道这个地址是在哪里有效的,才能用它。...你可以将它理解成CUDA版的CPU的共享内存机制。 CPU上有IPC机制,可以进程间共享一些信息/东西。其中的一个重要的点是共享内存。...A,B两个CPU的进程,可以同时将一段内存映射到自己的地址空间。CUDA IPC的道理和这个类似,只不过变成了是显存。这样一些显存中的数据,两个进程可以共享或者交换信息。...就如同想请你吃饭,一种办法是去餐厅,拿到饭,送给你,然后你再吃掉;另外一种办法是去办理一张会员(句柄),很薄很轻,然后给你,你直接就可以去吃饭了。不用搬运沉重的饭。

    2.6K41

    DAY28:阅读如何计算Occupancy

    为了能有一个较好的对比,将加上实际occupancy的方式在这里一起说,这样一共实际4种方式。将会出现在本次阅读中。...程序知道了自己在这个的情况后,可以自己实验不同的occupancy组合(例如在启动热身阶段,或者一次性的安装程序阶段),从而达到程序中目标用户机器的性能最优化。(2)只需要少量的信息。...因为一个CUDA项目实际的运行的时候,一些信息可以自动从自身获得,例如的信息,例如kernel的固定资源使用(寄存器,固定的shared memory),此时只需要提供少量的例如启动block形状,...就是不需要一张支持CUDA的卡(刚才那种需要的),例如我可以A跑代码,然后同时给用户比照一下N上会如何。 该头文件的最大好处是没有依赖项。方便集成在任何项目中。...而这个机器因为自己不需要使用CUDA的,它完全可能可以没有。此时该头文件(cuda occ)依然可以运行。

    1.5K40

    DAY89:阅读Unified Memory Programming

    后者则是可以将一个GPU系统内(例如一个4的双路CPU系统),将某CUDA应用所能访问到的所有处理器资源的存储器(所有的显存,和CPU的内存),都统一到同一个地址空间。...可以分配一段内存,然后映射给显卡用,这些这种映射的内存,显然CPU依然还能用,也增加了GPU能用的功能,这不就是Unified Memory么?有什么区别?...而Unified Memory则能将数据的存放位置,放置一个高效的地方,例如经常被CPU访问的,放置在内存,经常被1访问的,放置1的显存,经常被2访问的,放置2的显存。...甚至根据情况,如果使用了很大量的数据,可能部分数据2,部分数据1,两个之间进行自动的P2P Access。...而有了Unified Memory后,Pascal,满足一定的条件下,可以直接分配8GB的Unified Memory,Unified Memory将自动使用显存(6GB)缓冲这8GB的数据,从而达到逻辑

    1.1K30

    大模型与AI底层技术揭秘(小结-下)

    大型的计算集群中,往往有成千上万张GPU。如何将这些构成的算力集群分配给不同的租户,执行租户各自的计算任务,并实现租户之间的资源隔离和故障隔离呢?这就是算力分配与调度系统的功能了。...最简单的算力分配与调度方式是虚拟化,也就是一台物理机上运行一台或多台虚拟机,每台虚拟机上分配一张或多张GPU。...最初的vCUDA技术和GRID vGPU技术属于所谓的时分复用,也就是虚拟机的CUDA层或宿主机的GPU驱动层拦截CUDA调用,并分配物理GPU的时间片进行计算。...GPU中还提供了线程同步指令,如指令同步和内存屏障,保证在所有线程执行到这一指令后再继续,或在这一指令前的所有写内存事务都完成。...GPU中,除了CUDA Core和Tensor Core以外,实际还有SFU,用于快速计算一些无理函数和超越函数的值,而不需要让CUDA核计算麦克劳林展开。

    15410

    DAY90:阅读Data Migration and Coherency

    数据现在可以任意存在在内存,自己的显存(你即将运行kernel的卡),或者伙伴的显存, kernel启动前,不需要关心数据具体在哪里,只要kernel执行过程中,SM发现数据不在显存,它会动态的细粒度的将数据访问到...这样,就带来了今天章节说的,Pascal+的超量分配能力: 一张只有3GB显存的卡,使用了Unified Memory的情况下,可以分配8GB的大小,具体细节可以看一下本章节,这里简单的介绍一下...在这种情况下,8GB的实际总数量可能分布在内存中一部分,伙伴中一部分,以及,本卡中一部分。而实际,本卡中的具体某时某刻,里面的3GB,是总8GB的具体哪一部分,则是动态变化的。...所以实际,这时候,超量分配的情况下,本卡的小容量显存,是总的大容量的Unified Memory的一个动态的缓冲,你可以认为此时,本卡的3GB显存变成了, 整个GPU系统(例如一个双路CPU+4GPU...如今通过Unified Memory(P100)的超量分配能力,你使用的Unified Memory容量大如内存,却依然能发挥GPU的高性能。

    65010

    DAY29:阅读最大化存储器的吞吐率

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第29天,我们正在讲解性能,希望接下来的71天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。...前者我们应当要注意,这种一点点的kernel读写应当尽量使用本地存储器(自己的显存分配出来的global memory), 而尽量要减少kernel读写内存映射成的global memory, 或者对方的其他的显存映射成的...(对方的卡的显存是指P2P Access的,一张可以访问其他的显存,就如同是自己的显存一样。...收到)大容量存储外,也就是除了内存和显存外(包括其他伙伴的显存),另外一种存储器叫片内存储器(或者片),这种存储器没有独立的存储芯片,而是集成GPU核心芯片里(显存会在显卡的基板PCB看到的)...其他可能不是8GB) 你会看到GPU(中间的大芯片)能直接通过自己PCB版的走线,访问它们,而下面的金手指是PCI-E,访问内存或者其他的显存,需要走PCI-E。

    50830

    《Scikit-Learn与TensorFlow机器学习实用指南》 第12章 设备和服务器的分布式 TensorFlow

    本章中,我们将看到如何使用 TensorFlow 多个设备(CPU 和 GPU)分配计算并将它们并行运行(参见图 12-1)。...首先,我们会先在一台机器的多个设备分配计算,然后多台机器的多个设备分配计算。 ?...本节中,我们将介绍如何设置您的环境,以便 TensorFlow 可以一台机器使用多个 GPU 。 然后,我们将看看如何在可用设备上进行分布操作,并且并行执行它们。...这包括 Nvidia 的 Titan,Titan X,K20 和 K40(如果你拥有另一张,你可以 https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 查看它的兼容性)。...一种解决方案是不同的 GPU 运行每个进程。

    1.1K10

    CUDA菜鸟必看:论坛里那些总是被问到的问题.....

    而不是任何方式的修改TDR/禁用TDR.OpenCL/CUDA通用的。Intel也通用的。 以及,如果方便,请更换tesla TCC驱动。此时你可以随意运行。 直接购买Tesla,能解决一切烦恼。...重装后一般即可在VS中看到nsight菜单,看到nsight菜单后,使用cuda debugging后,并在任意kernel断点中停住后,可以nsight菜单里的各个选项,看到线程信息,warps信息...,blocks信息,global memory中的内存等等。...显然可以不一样的。只要没有说明不可以的,那都是可以的。很多时候,我们往往可以warp的级别进行差异执行的。(实际,甚至可以每个线程都执行不一样的代码,但这样做性能低下,意义不大。...所以说,一般可以warp级别上)而block是warps的集合,显然更可以的。 MSB3721 是什么错误啊 答:这个是通用错误, 需要打开build log成诊断,才能看到具体实际错误。

    2.4K70

    【NVIDIA GTC2022】揭秘 Jetson 的统一内存

    , 它主要不是一种使编写良好的 CUDA 代码运行得更快的技术,因为如果您具有 CUDA 专业知识,您可以指定很多数据移动数据分配以真正为应用程序定制,因此大多数情况下,专业编写的 cuda 代码将仍然比统一内存做得更好...更重要的需要说的事是,就算没有任何的性能提升,我们实际上将内存使用量(memory footprint)减半了,因为原始的(独立显卡)的写法,我们实际是创建了重复的内存/显存分配,并进行了多余的存储器...实际64-bit和UVA已经是现在的标配了(Since CUDA 3.2),实际用zero-copy(pinned memory)和unified memory代码的书写形式是完全一样的。。。...,而且 CUDA for tegra 文档一直说基本是Pinned Memory或统一内存可用于减少数据传输开销,最后一句话中,它说"评估影响以确定正确的内存选择",所以没有黄金法则。...下一个示例的重点是独立gpu编写代码,您如何调整该代码 Jetson 运行得最好,我们将看到的用 TensorRT 优化神经网络进行推理。

    2.1K20

    CUDA是什么-CUDA简介「建议收藏」

    本文以下资料的基础整理完成,感谢以下前辈提供的资料: CUDA——“从入门到放弃” CUDA学习之旅——启程 介绍一篇不错的CUDA入门博客 (该文引用的原链接失效,因此直接引用了此地址)...(关机就会丢失数据) 典型的CUDA程序的执行流程如下: 分配host内存,并进行数据初始化; 分配device内存,并从host将数据拷贝到device; 调用CUDA的核函数device完成指定的运算...; 将device的运算结果拷贝到host; 释放device和host分配内存。...网格 grid kerneldevice执行时,实际是启动很多线程,一个kernel所启动的所有线程称为一个网格(grid),同一个网格的线程共享相同的全局内存空间。...一个kernel实际会启动很多线程,这些线程是逻辑并行的,但是网格和线程块只是逻辑划分,SM才是执行的物理层,物理层并不一定同时并发。

    5.3K42

    【AI大模型】Transformers大模型库(七):单机多推理之device_map

    可以直接使用一个框架训练你的模型然后用另一个加载和推理。 本文重点介绍如何使用device_map进行单机多推理。...它用于指定模型的各个部件应加载到哪个具体的计算设备,以实现资源的有效分配和利用。这个参数进行模型并行或分布式训练时特别有用。...这个选项特别适用于拥有多个GPU的环境,它会根据每个GPU的内存大小和其他运行中的进程智能地分配模型的层,尽量做到负载均衡。...“balanced_low_0” 会在除了第一个GPU的其它GPU平衡划分模型,并且第一个 GPU 占据较少资源。...device_map="auto"等使用方法,多数情况下与CUDA_VISIBLE_DEVICES=1,2,3一起使用,可以简单高效的进行多分布式推理及训练计算,至于多机多场景,多用torchrun

    73910

    DAY9:阅读CUDA异步并发执行中的Streams

    page-locked内存】 · a device memory allocation,【分配显存】 · a device memory set,【指普通的memset()函数的cuda版本: cudaMemset...但是实际中,老的第二点是不对的。...和这里的这段英文说的不同的是,根据实际经验,(Fermi和计算能力3.0)使用cudaStreamQuery,非但不像手册这段说的,会可能阻止多种操作的并发性,反而可能会增加老的并发执行效果...双向原本是专业的特性,现在都开放),类似的一些TCC才能用远程桌面或者服务中使用CUDA,现在家用可以了。很多以前的特性需要专业,现在都开放了。...不过现在的GPU都至少5.0以上了 有不明白的地方,请在本文后留言 或者我们的技术论坛bbs.gpuworld.cn发帖

    2.3K20

    DAY87:阅读Interoperability between Runtime and Driver APIs

    实际,除了这三者外,其他的东西基本只有函数名字的不同,而用法基本一样的(例如cu开头和cuda开头)。 则今天的章节则是Driver API和Runtime API互操作。...首天的Context章节里面,你已经知道CUDA Context能否实现分配的资源的隔离,同时你也知道runtime api会自动隐式初始化,自动使用一个context的。...例如本章节给出了一个问题,能否使用cublas(基于runtime api),一个driver api应用里面? 实际可以的。...很多类似的用法都可以想到。 实际,这就是Driver API所带来的基本福利,你拥有更强和更细微的控制力。...例如刚才论坛的两个问题,再例如很多人问的,为何CUDA (Runtime API)的应用中,首次调用某些cuda开头的函数(例如cudaMalloc), 总会卡一段时间,为何后续的同样的函数调用

    47520

    CUDA Study Notes

    其作用是固定内存技术的实质是强制让系统物理内存中完成内存申请和释放的工作,不参与页交换,从而提高系统效率。...8.一个CUDA程序中,基本的主机端代码主要完成以下任务 (1) 启动CUDA,使用多时加上设备号,或者使用cudaDevice()设置GPU装置。...(2) 分别在CPU和GPU端分配内存,用以储存输入输出数据,CPU端要记得初始化数据,然后将数据拷入显存。...实际代码编写的时候,>>参数只需要填写两个,分别BLCOKNUM(block数量)和每个block中的线程数THREADNUM。...13.CUDA程序开发难点 到目前为止,觉得最难的地方就是要根据任务以及硬件的特性对任务进行划分,以设计block的工作流程,既要照顾到数据传输的问题同时要隐藏各种访存延迟。

    82831

    DAY38:阅读存储器修饰符

    我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第38天,我们正在讲解CUDA C语法,希望接下来的62天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯...这是一个很给力的特性, 但一般不推荐Windows使用(Windows一定情况下退化成普通的zero-copy memory, 而且性能很惨)。 这是说的静态分配...., 才有可能多少发挥出来性能(甚至一起各种手段都发挥不出来性能),而一起使用了const + __restrict__后, 有助于大量使用read only cache, 还有助于编译器自动进行ILP...实际的Kepler, 这样做后, 编译器能在生成的指令中, 将你的代码打乱顺序, 你可能在行3, 行80处, 行90处都有1处访存读取, 对于有这2个修饰的指针, 编译器可以以增加寄存器使用量的代价..., 将后续的很远位置的访存, 自动重新调整顺序, 提到前面, (例如等效的程序开头连续进行了3次访存, 读取你行3, 行80, 行90需要的数据),此时等于进行了全自动的ILP, Kepler这种

    39030

    CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处

    CUDA优化的冷知识 8 |GPU显存的特色 CUDA优化的冷知识9 |GPU显存的粒度 CUDA优化的冷知识10 | GPU和Jetson显存优化的特色 CUDA优化的冷知识11 |一些规避的坑和优化的要点...首先要注意的是local memory并不local, 它实际依然是一段显存. 但可能会被各级相关的缓存所缓冲。..., 某GPU device实际只能同时执行10K个这样的线程, 其他的暂时没上的, 在其他block中的线程们, 会等待下次轮批次再上, 则硬件只需要准备/分配出来100MB的显存, 即可应付, 因为这些线程不是真的..."同时"在运行中的(具体参考我们之前的编程指南手册).这点不仅仅降低了手工管理的成本, 还降低了你花钱买一张更大显存的卡的成本.特别的是Jetson设备, 显存(内存)容量有限, 用户应当考虑这点....128B的内容, 非常的合并.用户可以理解成local memory实际总是按warp排布的, 任何int dog[N]都是内在的被存储为int _dog[N][32]这种自动交错.

    1.3K10
    领券