在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。
PU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。
在前一篇文章中，我们介绍了如何使用 GPU 运行的并行算法。这些并行任务是那些完全相互独立的任务，这点与我们一般认识的编程方式有很大的不同，虽然我们可以从并行中受益，但是这种奇葩的并行运行方式对于我们来说肯定感到非常的复杂。所以在本篇文章的Numba代码中，我们将介绍一些允许线程在计算中协作的常见技术。
前两篇文章我们介绍了如何使用GPU编程执行简单的任务，比如令人难以理解的并行任务、使用共享内存归并（reduce）和设备函数。为了提高我们的并行处理能力，本文介绍CUDA事件和如何使用它们。但是在深入研究之前，我们将首先讨论CUDA流。
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注意： 这篇文章的 Jupyter Notebook 代码在我的 Github 上：SpeedUpYourAlgorithms-Numba
Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：
阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。当然，将这些优化技巧应用之后，程序将获得更大的加速比，这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说，收益非常之大。
GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。 GPU在频率，延迟和硬件功能方面与CPU完全不同，但有点类似于拥有4992个内核的慢速CPU！
多进程服务(MPS)是CUDA应用程序编程接口(API)的另一种二进制兼容实现。MPS运行时架构被设计成透明地启用协作的多进程CUDA应用程序(通常是MPI作业)，以利用最新的NVIDIA(基于kepler) gpu上的Hyper-Q功能。Hyper-Q允许CUDA内核在同一GPU上并行处理;这可以在GPU计算能力被单个应用程序进程未充分利用的情况下提高性能。
你是不是曾经有这样的苦恼，python 真的太好用了，但是它真的好慢啊（哭死) ; C++ 很快，但是真的好难写啊，此生能不碰它就不碰它。老天啊，有没有什么两全其美的办法呢？俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba
过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。
在第 11 章，我们讨论了几种可以明显加速训练的技术：更好的权重初始化，批量标准化，复杂的优化器等等。 但是，即使采用了所有这些技术，在具有单个 CPU 的单台机器上训练大型神经网络可能需要几天甚至几周的时间。
机器之心报道 编辑：蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？ 过去十年中，深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构，这一特征导致其计算量巨大，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，这种方法虽然方便，但需要创建或移动许多临时张
之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客。这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法，只是支持了一些常用函数的接口，如果你需要自己写CUDA算子，那么就只能使用非常不Pythonic的写法。还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy，相当于一个GPU版本的numpy。那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器，来写一个非常Pythonic的CUDA程序。
1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。这里我们重点推numba.cuda这一解决方案，因为cupy的优势在于实现好了的众多的函数，在算法实现的灵活性上还比较欠缺；而pycuda虽然提供了很好的灵活性和相当高的性能，但是这要求我们必须在Python的代码中插入C代码，这显然是非常不Pythonic的解决方案。因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。
在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法，并且展示了GPU加速的实际效果。在可并行化的算法中，比如计算两个矢量的加和，或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等，都是可以直接并行的算法，而且实现起来难度不大。而有一种情况是，如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖，比方说最常见的，计算一个矩阵所有元素的和。
Large mini-batch 分布式深度学习是满足需求的关键技术。但是由于难以在不影响准确性的情况下在大型集群上实现高可扩展性，因此具有较大的挑战难度。
使用benchmark以启动CUDNN_FIND自动寻找最快的操作，当计算图不会改变的时候（每次输入形状相同，模型不改变）的情况下可以提高性能，反之则降低性能
在 QCon Plus 大会上，Juan Fumero 谈到了 TornadoVM，一种 Java 虚拟机（JVM）高性能计算平台。Java 开发人员可以通过它在 GPU、FPGA 或多核 CPU 上自动运行程序。
这一点在数据量大、运算复杂度不高的条件下极为适用。可以简单地把一块GPU想象成一个超多核的CPU运算部件。这些CPU有自己的寄存器，还有供数据交换用的共享内存、缓存，同时周围还有取指部件和相应的调度机制，保证指令能够在之上执行。
在金融领域，计算效率有时可以直接转化为交易利润。量化分析师面临着在研究效率和计算效率之间进行权衡的挑战。使用Python可以生成简洁的研究代码，从而提高了研究效率。但是，一般的Python代码速度很慢，不适合用于生产环境。在这篇文章中，我们将探索如何使用Python的GPU库来高性能实现奇异期权定价领域遇到的问题。
PyTorch Profiler v1.9 现已发布，本版本旨在为用户提供全新工具，让用户无论是在一台还是多台机器上，都可以更轻松地诊断和修复机器学习性能问题。
在过去两年中，深度学习的速度加速了 30 倍。但是人们还是对 “快速执行机器学习算法” 有着强烈的需求。
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
说这句话的人也没有错。与许多其他编程语言相比，Python很慢。Benchmark game有一些比较不同编程语言在不同任务上的速度的可靠的基准。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第26天，我们今天开始讲解性能，希望在接下来的74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。 本文共计304字，阅读时间5分钟 注意：最近涉及到的基础概念很多，所以我们备注的内容也非常详细，希望各位学员认真阅读 5. Performance Guidelines 5.1. Overall Performance Optimization Strategies Performance optim
使用Python写CUDA程序有两种方式： * Numba * PyCUDA
目录 前言 GPU架构 GPU处理单元 概念GPU GPU线程与存储 参考 最后 ---- 前言 之前谈了谈CUDA的环境搭建. 这次说一下基本的结构, 如果不了解, 还是没法开始CUDA编程的
Numpy是在Python中非常常用的一个库，不仅具有良好的接口文档和生态，还具备了最顶级的性能，这个库很大程度上的弥补了Python本身性能上的缺陷。虽然我们也可以自己使用Cython或者是在Python中调用C++的动态链接库，但是我们自己实现的方法不一定有Numpy实现的快，这得益于Numpy对于SIMD等技术的深入实现，把CPU的性能发挥到了极致。因此我们只能考虑弯道超车，尝试下能否用自己实现的GPU的算法来打败Numpy的实现。
Tensorflow是实验深度学习算法的绝佳工具。但是要利用深度学习的力量，需要利用计算能力和良好的工程技术。最终需要使用多个GPU，甚至可能需要多个流程才能实现目标。建议先阅读TensorFlow关于GPU 的官方教程。
由于异构计算的硬件特性，CUDA中以下操作是相互独立的，通过编程，是可以操作他们并发地执行的：
GPU的内存结构如图所示：GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor（SM）上，SM里有计算核心可直接访问的寄存器（Register）和共享内存（Shared Memory）；多个SM可以读取显卡上的显存，包括全局内存（Global Memory）。
https://youtu.be/AtbnRIzpwho?si=-lB1VI-SE3hEbVT4
📷 来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读7分钟 加快训练速度，更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神
我们知道使用Linux交换空间而不是 RAM（内存）会严重降低性能。那么，有人可能会问，既然我有足够多的可用内存，删除交换空间不是更好吗？简短的回答是不会。启用交换空间会带来性能优势，即使你有足够多的内存。 即使安装了足够多的服务器内存,你也会经常发现在长时间正常运行后会使用交换空间。请参阅以下来自具有大约一个月正常运行时间的实时聊天服务器的示例： total used free shared buff/cache available
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡）的一个并行计算平台和编程模型。
Scheduler delay：应用程序是可运行状态（Runable），但在相当长的时间内不会运行。Scheduler delay 可能会引起Jank。不同性质的线程对Scheduler delay 要求不同，
pandas、numpy是Python数据科学中非常常用的库，numpy是Python的数值计算扩展，专门用来处理矩阵，它的运算效率比列表更高效。pandas是基于numpy的数据处理工具，能更方便的操作大型表格类型的数据集。但是，随着数据量的剧增，有时numpy和pandas的速度就成瓶颈。
这些参数主要是用来调整virtual memory子系统的行为以及数据的写出（从RAM到ROM）。 这些节点（参数）的默认值和初始化的过程大部分都可以在mm/swap.c中找到。 目前，/proc/sys/vm目录下有下面这些节点：
内核和处理器负责将虚拟内存映射到物理内存。为了提高效率，会在称为页面的内存组中创建内存映射，其中每个页面的大小是处理器的详细信息。尽管大多数处理器也支持更大的容量，但通常有4 KB，Linux称其为 hugepage大页面。内核可以从其自己的空闲列表中为物理内存页面请求提供服务，内核为每个DRAM组和CPU维护这些请求以提高效率。内核自己的软件也通常通过内核分配器(例如slab分配器)从这些空闲列表中消耗内存。
摘要： 在计算能力为王的时代，具有高性能计算的库正在被广泛大家应用于处理大数据。例如：Numpy，本文介绍了一个新的Python库——Numba， 在计算性能方面，它比Numpy表现的更好。 最近我在观看一些SciPy2017会议的视频，偶然发现关于Numba的来历--讲述了那些C++的高手们因为对Gil Forsyth和Lorena Barba失去信心而编写的一个库。虽然本人觉得这个做法有些不妥，但我真的很喜欢他们所分享的知识。因为我发现自己正在受益于这个库，并且从Python代码中获得了令人难以置信
前一阵子买了个新的笔记本电脑，幻13-3050TI-1T版本，全能本，CPU是8核心16线程的标压版AMD锐龙9-5900HS，显卡是NVIDIA-3050TI，重量和macbook差不多，都是1.4kg，便携、可以改变形态。
以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算，得到1000个加法结果，在这个过程中，大学教授要协调指挥小学生完成任务。
虽然这对常规大小的模型来说非常有效，但当我们处理一个巨大的模型时，这个工作流程有一些明显的局限性：在第1步，我们在RAM中加载一个完整版本的模型，并花一些时间随机初始化权重（这将在第3步被丢弃）。在第2步，我们在RAM中加载另一个完整版本的模型，并使用预训练的权重。如果你正在加载一个具有60亿个参数的模型，这意味着你需要为每个模型的副本提供24GB的RAM，所以总共需要48GB（其中一半用于在FP16中加载模型）。
选自Medium 作者：Slav 机器之心编译 参与：Quantum Cheese、Lj Linjing、蒋思源 在用了十年的 MacBook Airs 和云服务以后，我现在要搭建一个（笔记本）桌面了 几年时间里我都在用越来越薄的 MacBooks 来搭载一个瘦客户端（thin client），并已经觉得习以为常了。所以当我涉入深度学习（DL）领域后，我毫不犹豫的选择了当时最新的 Amazon P2 云服务。该云服务不需要预付成本，能同时训练很多个模型，并且还能让一个机器学习模型慢慢地训练自己。 但随着时
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 （CUDA C最佳实践指南） CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式 我们今天主要进行<CUDA Best Practices Guide>的章节10的剩余内容https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#occupancy， 也就是接上一篇的occupancy后面，继续说说寄存器的延迟掩盖，blocks
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