【多GPU炼丹-绝对有用】PyTorch多GPU并行训练:深度解析与实战代码指南
本文介绍了PyTorch中利用多GPU进行深度学习的三种策略:数据并行、模型并行和两者结合。通过`DataParallel`实现数据拆分、模型不拆分,将数据批次在不同GPU上处理;数据不拆分、模型拆分则将模型组件分配到不同GPU,适用于复杂模型;数据和模型都拆分,适合大型模型,使用`DistributedDataParallel`结合`torch.distributed`进行分布式训练。代码示例展示了如何在实践中应用这些策略。
深入理解操作系统内存管理:原理与实践
在现代计算机系统中,操作系统的内存管理是确保系统高效、稳定运行的关键组成部分。本文将深入探讨操作系统内存管理的核心概念、关键技术以及面临的挑战。通过分析内存管理的工作原理,我们将了解操作系统是如何实现对物理内存的有效分配、保护和映射的。同时,文章还将讨论虚拟内存技术如何允许多个进程共享有限的物理内存资源,并保持各自独立运行。此外,我们还将探索内存管理的优化策略和未来发展趋势,为读者提供一个全面、深入的操作系统内存管理视角。