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爆显存最新娱乐体验_爆显存怎么解决(2024年12月深度解析)

内容来源：兔子在线电影所属栏目：话题更新日期：2024-12-02

爆显存

双L已经推进到含元殿了~不过现在有个大问题~就是容易爆显存~

那个，我的5700xt玩儿2K25会卡啊，会爆显存，这是正常现象吗，这代优化不行？又该换显卡了吗[允悲] 「cba30年有你有我」

垃圾佬的AI装机实战：显卡选择与性能测试最近，我作为一个“垃圾佬”，决定用一些旧显卡来试试跑AI。经过一番折腾，终于有了一些心得，今天就来和大家分享一下。显卡选择与性能测试 𐟎首先，我试了P104、P106和1660 Ti这三款显卡，结果发现它们都能简单地跑起来AI，不过速度确实有点慢。如果你只是想简单试试，这些显卡还是可以的。但如果你想炼丹，那就得另当别论了。炼丹体验 𐟔劊炼丹方面，我只能用P104和P106来简单炼SD1.5的模型，XL级别的模型直接就爆显存了！8G显存的显卡在这个领域只能算是入门级别，后续还是得考虑升级显卡。实战案例分享 𐟓‹ 在实际操作中，我发现P104和P106在运行一些AI模型时，显存占用非常高。比如在一个训练过程中，显存占用达到了80%左右，这时候系统就开始卡顿了。而1660 Ti虽然在速度上稍慢一些，但在显存占用上要好一些。总结 𐟓 总的来说，如果你是一个预算有限的“垃圾佬”，想要尝试AI，这些显卡还是可以用的。不过，如果你想要更专业的体验，还是建议升级到更高配置的显卡。毕竟，AI的世界里，显卡的性能可是直接影响到你的工作效率和体验的。希望这些经验能帮到你们，祝大家在AI的道路上越走越远！𐟚€

𐟏𘯸先打球，再享受计算乐趣！早上起来，先提交了十几个计算任务，然后才去羽毛球场打球。回来后直接收数据，真是惬意！想到自己在玩的时候，服务器还在默默运行，心情特别好。另外，推荐一下这款服务器，四卡GPU，近300个原子的大体系结构优化几个小时就搞定了。据说600个原子的大体系计算也不会爆显存，计算速度超级快，每个电子步只需要几秒钟。服务器收费不是按核时，而是按月或周租。国庆期间租了一周四卡GPU，把手头的计算全跑完了，结果和实验匹配，非常理想！𐟎‰

这FF16用Legion go掌机终于玩不下去了，频繁爆显存死机真是受不了，开始的时候还能够通过调低画质来改善，到沙漠后哪怕720P最低设置也不行了，进过场后一换场景就完蛋

《「怪物猎人荒野」》测试第一天，玩家们遇到的离谱BUG合集~[二哈]

Mac mini最高64G内存，不给128G是防止你本地跑900亿参数大模型，96G显存的英伟达显卡最便宜要30万元贵的要70多万一片。虽然M4Pro跑AI推理只有RTX4090三分之一速度，但4090只有24G显存，450亿参数就要爆显存了。

技嘉显卡：12期免息，高效散热技嘉RTX 4060Ti 16G显卡，拥有大显存，让您无需担心爆显存的问题。支持12期免息，让您轻松入手！𐟎‰ 𐟌쯸 风之力散热系统：采用三个8cm导流风扇、3D启停、正逆转设计、4根复合式热管直触GPU以及进气格栅等技术，提供高效散热效果。 𐟔„ 30智能启停风扇：当GPU温度较低或处于较低负载时，风扇会自动停止运转，提供零噪音的舒适体验。 𐟒ᠥŒBIO模式：出厂预设为OC性能模式，低噪模式提供较安静的使用体验。当遇到供电异常时，指示灯会闪烁提醒玩家，需要重开机才会启动。选择技嘉RTX 4060Ti 16G显卡，享受高效散热和舒适体验！

RX7900XT 𐟎œ‹友们，今天给大家介绍一款性能强劲、性价比超高的显卡——蓝宝石 RX7900XT 极地版！纯白颜值，旗舰性能，绝对是游戏玩家的梦幻之选！性能强劲的配置 𐟒ꊨ“宝石 RX7900XT 极地版拥有5376 个流处理器，核心频率高达2075-2450MHz，再加上 20GB 的 GDDR6 显存和 320bit 位宽，各种游戏和生产力工具都能流畅运行。特别是 AMD 的 FSR 技术，提升了帧速表现，让游戏体验更加顺畅。20GB 的大显存保证了长时间游戏不会爆显存，让你继续畅游游戏世界，不用担心卡顿问题。散热与设计 𐟌쯸❄️ 散热方面，蓝宝石 RX7900XT 极地版采用了 3 枚双滚珠轴承风扇和飞翼轴流扇叶，运行超安静且凉爽。背面全尺寸金属背板提供了极佳的散热性能，白色全尺寸设计兼容市面上几乎所有 ATX 机箱，全白色设计与白色机箱绝配。显卡尺寸为 313x134x53mm，安装在高密度 14 层 2oz 铜 PCB 上，电气性能超棒，保证了 PCB 在运行期间的高稳定性。还有 6 根复合式热管，散热效果简直一流。性价比与市场表现 𐟒𐰟“ˆ 蓝宝石 RX7900XT 在 5000元价位提供了旗舰级性能，性价比真的很高。相比同价位的 NV 显卡，RX7900XT 20G 在 2K 分辨率下能够流畅运行 3A 大作，且在价格上更亲民。尽管在一些光追和 AI 任务中表现不及 NV 显卡，但其在游戏中的卓越表现仍使其具有很高的市场竞争力。这款显卡在 2K 分辨率下表现非常强劲，4K 最高画质下也能轻松应对大部分热门游戏。例如《黑神话：悟空》在 4K 最高画质下能稳定在 75-80 帧左右，而《地平线 5》在 4K 最高画质下更是能突破 100 帧。这些表现让蓝宝石 RX7900XT 极地版在同等价位下极具竞争力。这款显卡的散热效果也非常出色，长时间玩游戏也不用担心显卡过热影响性能。全白色的设计和白色机箱绝配，颜值控们绝对不能错过！有了蓝宝石 RX7900XT 极地版，游戏卡顿问题从此烟消云散，让你尽情享受游戏的乐趣。如果你也在寻找一款性能强劲、性价比高的显卡，不妨考虑一下这款蓝宝石 RX7900XT 极地版！使用过程中有任何问题或者心得，欢迎在评论区和我互动哦！𐟑‹

历时三天半，终于找到了问题所在 𐟔 原来问题并不出在GPU上，而是数据加载的问题。虽然每个epoch中，DataLoader重新创建一次，导致第一个batch的数据加载非常耗时，但还有其他未解的问题： DataLoader是否每个epoch都会重新创建？为什么设置num_workers较大时，会爆显存？理论上，num_workers设置大，应该影响的是CPU和内存的使用，而不是GPU。但实际上，GPU显存不足，即使设置了回收碎片也无济于事。每次只加载一个batch到GPU里，难道是因为pin_memory=True？但pin_memory只是将数据固定在CPU上，方便GPU取用，不应该因此导致显存不足。此外，还有以下疑问：为什么同样的测试脚本在不同的环境下运行速度差异如此大？我使用的是Intel(R) Core(TM) i7-14700KF 3.40 GHz和GeForce RTX 4070 Ti Super，而文档中提到的是Intel(R) Xeon(R) Gold 6148 CPU @ 2.40GHz和GeForce RTX 2080Ti。按理说，我的GPU性能更好，但实际测试中却比文档中的慢大约2/5。经过一番努力，终于找到了问题的根源。在每个epoch中，DataLoader会重新创建一次，导致第一个batch的数据加载非常耗时。而GPU处理一个batch只需要零点零几秒，但加载第一个Batch却需要几秒。这样的问题并非普遍存在，而是针对特定数据集的加载速度较慢。解决方法如下：在DataLoader中设置pin_memory=True，这样可以避免每次重新创建数据集，从而提高加载速度。调整num_workers的值，找到一个既能充分利用CPU和内存，又不会导致显存不足的最佳设置。通过这些方法，可以解决DataLoader重新创建导致的数据加载问题，从而提高训练和测试的速度。

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