显存

算力的灵魂：GPU与显存要理解 CPU 和 GPU 的区别，我们先抛开复杂的电路图，用一个经典的 “算力剧场” 来打比方。让我们深入芯片内部，看看它们的“大脑构造”有何不同。

至此（day1-day4）代码详解（ai辅助整理）主要功能模块说明：

【bug记录】清除僵尸进程，释放GPU显存在进行深度学习或其他需要GPU支持的任务时，我们有时会发现虽然没有可见的进程在执行，但GPU资源却意外地被占用。这种情况往往会阻碍我们的工作进度，因为新的任务无法启动。如果你遇到了这种状况，不要担心，这里有一些方法可以帮助你解决这个问题。

【Python】pytorch，CUDA是否可用，查看显卡显存剩余容量CUDA可用，共有 1 个GPU设备可用。当前使用的GPU设备索引：0 当前使用的GPU设备名称：NVIDIA T1000 GPU显存总量：4.00 GB 已使用的GPU显存：0.00 GB 剩余GPU显存：4.00 GB PyTorch版本：1.10.1+cu102

我是有底线的