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【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

它展示了如何在运行时链接到 CUDA 驱动程序以及如何使用 PTX 代码进行 JIT（即时）编译。它是为了清晰地说明各种 CUDA 编程原则，而不是为了提供最通用的高性能矩阵乘法内核。...simpleSeparateCompilation 这个示例展示了 CUDA 5.0 特性，即创建 GPU 设备静态库并在另一个 CUDA 内核中使用它的能力。...cdpSimplePrint 这个示例展示了使用 CUDA 动态并行实现的简单 printf。该示例需要计算能力 3.5 或更高的设备。...cdpSimpleQuicksort 这个示例展示了使用 CUDA 动态并行实现的简单快速排序。该示例需要计算能力 3.5 或更高的设备。...device-side-launch：展示在内核内启动另一个内核的功能（CUDA 动态并行）。 ptxgen：独立的 NVVM IR 到 PTX 编译器。

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英伟达CUDA介绍及核心原理

CUDA扩展了这些语言，引入了特殊的语法和函数库，以便于表达并行计算任务、管理内存、同步线程等操作。...开发工具链： NVIDIA提供了完整的CUDA开发工具链，包括编译器（nvcc）、调试器（Nsight Systems/Nsight Compute）、性能剖析器（Visual Profiler）、数学库...编译与执行流程： CUDA程序的编译涉及两步过程： - 主机端代码：使用常规的C/C++编译器编译，生成可在CPU上运行的代码。...- 设备端代码（CUDA内核）：使用NVIDIA提供的CUDA编译器（nvcc）编译，生成针对GPU架构的PTX中间码，最终由GPU驱动程序实时编译为具体的机器码（SASS）并在GPU上执行。 6....- 动态并行ism：利用CUDA动态并行特性（如`cudaLaunchKernel`）在GPU上动态生成和执行新的内核，实现更精细的负载平衡和任务调度。

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DAY68:阅读 Memory Declarations

然后这里来说到texture和surface,这里从动态并行启动的子kernel中可以使用它们, 但需要注意的是, 只能使用texture object和surface object,不能使用texture...精确一点讲, 动态并行的时候, 只能在最外层的kernel里使用(从CPU启动的那层), 使用texture和surface引用. 再深入一层或更多层(从GPU启动的后续层次), 则不能使用它们....如果你真的要使用, 能正常通过编译. 但所有的纹理和表面读取出来的结果都是错误的, 表面写入的结果也是错误的....实际上这也是历史原因.最初的时候, 动态并行是单独的一本pdf，和手册是独立开的.所以我们这章实际上之前是在那本"动态并行手册"里,所以类似这里的让你看CUDA手册, 实际上现在你直接无视即可....至于shared memory, 这个读者之前知道有静态分配的(通过__shared__)和动态分配的(通过第三个>>参数),这两种均可以无障碍的在动态并行启动的kernel里使用.并不存在特别的问题

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DAY69：阅读API Errors and Launch Failures

和能启动后续的异步执行期间(无论对于Host还是动态并行都是异步的)是否能持续运行不出错. 第二点是老手容易忽略的问题....但是本章节的不使用>>是特意为动态并行而说明的, 也就是如何从父kernel中这样用, 而不是从Host代码中.实际上, Host CUDA Runtime API也可以不使用>>, 通过一个叫...只是给拆分成两部分了.实际上这个才是真正的如何在动态并行的时候启动kernel, 而>>则会自动被CUDA编译器转换成这种真正的调用....但是提醒一点, 用户总是可以通过查看一个动态并行的kernel的PTX代码, 来观察编译器是如何将>>改成这两个分布调用的时候, 进行填充的. 往往会有启发...., 却因为授权或者其他原因, 不能随着携带一个巨大的CUDA Toolkit, 也不能要求用户总是具有例如VC之类的环境, 能随时调用nvcc工具链编译出PTX.这样可以完全脱离nvcc, 直接生成PTX

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ChatGPT专题|做出ChatGPT的OpenAI，是如何打破英伟达在机器学习领域的垄断地位的？

成本墙、模型优化、为什么别的 AI 硬件公司至今无法撼动英伟达的主导地位，为什么硬件的作用会逐渐凸显、英伟达在 CUDA 方面的竞争优势如何被抹去，以及英伟达的竞争对手之一如何在一个大型的云服务上训练硅片并取得了重大胜利...这种两阶段的做法导致代码的理解和调试更具挑战性，因为在静态图执行结束之前你都没法看到发生了什么。这跟 “解释型”语言与“编译型”语言有点类似，就像 Python 与 C++ 之别。...谷歌的 TensorFlow/Jax 等其他的静态图模式执行流水线往往要用户确保自己的模型适配编译器架构，因为这样才能捕捉到静态图。...针对 Nvidia GPU，它可以跳过 Nvidia 的闭源 CUDA 库（如 cuBLAS），而是用开源库（如 cutlass），直接生成 PTX 代码。...他们缺乏对可用性的关注，这导致 OpenAI 与 Meta 这些外来者开发出了可移植到其他硬件的软件栈。 为什么他们不能给机器学习研究人员开发出像 Triton 这样的“简化”版的 CUDA？

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DAY22：阅读计算模式

但是Driver API不能向上兼容，你不能被设计成一个用高版本的Driver API的应用，编译好了，去要求一台10年前，从来没有更新驱动的老机器，能直接兼容这个高版本的应用。...但是因为现在runtime默认总是静态链接（静态链接就是一个库或者runtime变成你的可执行文件的一部分，而不是单独的一个文件。例如一个dll），而静态链接发生在你用当前的开发包开发的时候。...但是用户需要自行判断实际使用的卡的计算能力，较低的卡的计算能力有些东西不能用的。例如，CUDA开发包，总是提供了动态并行支持，但是实际的硬件的计算能力需要大于等于3.5，才能启用这个特性。...否则如果硬件不支持，而硬要使用CUDA软件开发包里的动态并行特性，虽然编译的时候能正常在这个CUDA开发包版本下编译。 但是运行的时候会出错。运行不起来的。...我从来没有写过创建线程的代码啊，也从来没用过多线程编程，我就将我的编译出来的exe双击了一下，里面就一个main函数，根据刚才的说法，只是启动了一个进程啊，只是包含一些资源而已，怎么能开始执行下去?

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DAY65:阅读Device-Side Kernel Launch

规避了动态并行调用的时候, 临时将代码切换成CUDA C的麻烦.因为常规的使用PTX, 要么是完全PTX, 要么是CUDA C/C++里面嵌套(inline)PTX,以前的常规运算还好办, 需要动态并行的时候...否则不能完全PTX, 而只能选择后者--也就是基本的一个空壳的CUDA C的kernel, 里面除了动态并行启动kernel的地方都是PTX....这样很不方便.而具体的CUDA C里面的动态并行的>>语法, 和Host上的基本一致....支持的计算能力中, 只有Kepler和7.X是可调的,因此这个特性只会对3.x和7.x的用户造成困扰,而对5.X和6.x的用户来说, 和Host上毫无区别的.另外一点则是说, 动态并行启动的kernel...的shared memory(静态分配的, 也就是写死在代码里的, 依然是收到48KB/Block的shared memory大小限制), 但在动态并行的时候的动态shared memory分配, 结果会如何

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浅谈Linux的动态链接库

经过链接之后，那些第三方库中定义的函数就能被调用执行了。早期的一些操作系统一般使用静态链接的方式，现在基本上都在使用动态链接的方式。...静态链接和动态链接 虽然静态链接和动态链接都能生成可执行文件，但两者的代价差异很大。下面这张图可以很形象地演示了动态链接和静态链接的区别： ?...在编译构建自己的可执行文件时，使用静态链接的方式，其实就是将所需的静态库与目标文件打包到一起。最终的可执行文件除了有自己的程序外，还包含了这些第三方的静态库，可执行文件比较臃肿。...共享库必须按照一定的开发和升级规则升级，不能突然重构所有的接口，且新库文件直接覆盖老库文件，否则程序将无法运行。...动态链接库的查找先后顺序为： LD_LIBRARY_PATH环境变量中的路径 /etc/ld.so.cache缓存文件 /usr/lib和/lib 比如，我们把CUDA安装到/opt下面，我们可以使用下面的命令将

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Hexo 入门指南（一） - 简介 & 准备

Hexo是一个开源的静态博客生成器，用node.js开发，作者是中国台湾大学生tommy351。 为什么是博客 对于个人网站来说，没有比博客更合适的形式了。...在博客中，文章才是最主要的，一切都显得主次分明，干净利落。相比之下，论坛中主题和回复鱼龙混杂，阅读体验非常差。同时，博客比论坛的数据库小很多，便于维护。...为什么是静态博客 很多人选择在虚拟主机或vps上面搭建动态博客。但是这些主机商通常“免费的不稳定，稳定的不免费”。前一段时间，我观察了我的个人博客友链上面的几个站点，一部分在十几天之后就销声匿迹了。...静态博客编译之后是纯html页面，优点就是支持它的环境十分好找，例如github、gitcafe、七牛云存储等站点都支持静态页面托管，自然是我们的首选了。...gitcafe是天朝本地化的github，同样提供展示页和域名绑定功能，不需要备案，就是爽。 但是静态博客并非没有缺点。动态博客更新文章时，脚本是不变的，只需要更新数据库。

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创建pytorch环境_Udacity pytorch

6、cuda是个什么玩意 最后我也没装上，原因呢，是我电脑没有cuda对应的显卡，我只有AMT和intel而cuda必须要依赖nvidia（英伟达）才行，之前一直报驱动版本不对，我还找了好多显卡驱动，...结果压根不是软件版本的问题，是我的硬件不给力，因此只能用cpu跑，所以cuda白下了。...（显卡驱动：把显卡连接到电脑上的软件 会有显卡的配置啊之类的信息） 回归正题：cuda是什么。 大佬原话：cuda是GPU的平台，没有他程序会跑的很慢 是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。...CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。...（知道为啥自己显卡不行了吧 人家是NVIDIA公司出的 肯定不能让你用） anaconda是什么，anaconda和conda是什么关系，为什么要装anaconda XX照片管理系统+XX全家桶

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PyTorch 1.13 亮点一览，新库大解读

引入新的 CUDA 版本：11.7，同时弃用旧的 CUDA 版本：10.2 和 11.3。 functorch 转移到 PyTorch 库内，不再需要安装单独的 functorch 包。...而随着 PyTorch 1.13 的发布，MMCV 从 1.7.0 版本也开始为 PyTorch 1.13 提供预编译包，并且提供了 macOS 的预编译包，欢迎大家安装使用： pip install...PyTorch 由于其动态图的特性，在模型部署方面天然的弱于拥有静态图特性的深度学习框架。...PyTorch 一直在尝试寻找好的解决方法，目前可以看到在动态图静态化方面，已经有 TorchScript 和 torch.fx 两个方案。...随着模型训练工具链逐步的完善，模型评测工具链的价值也被大家所重视。 在这些开源评测库之中，OpenMMLab 开源的 MMEval 定位为统一开放的跨框架算法评测库。

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DAY72：阅读Toolkit Support for Dynamic Parallelism

本文备注/经验分享： 主要是说, 用户在使用动态并行的时候, 需要在头文件中包含哪些头文件(设备端Runtime的头文件), 以及, 连接的时候需要使用哪些库(设备端的库), 还有连接的时候所需要的特殊参数...因为CUDA C相当于C语言的扩展, 所以常见的C语言对一些库的用法, 这里也适合.也就是说, 你需要额外指定一些头文件, 再指定一些链接的库这两个步骤, 部分特别的库还需要特别的编译参数.但CUDA是一种易用为主的语言..., 在现在为主的开发包版本中(CUDA 9.2),该头文件和该库都会被自动被链接上去.也就是说, 本章节给出的头文件和库均不需要你记忆和指定了.全部现在都已经是自动的了.唯一需要注意的则是rdc选项(设备端代码重定位...这就是本章节的全部内容.常见的使用动态并行不能, VS用户都是忘记打开了这个选项, 打开即可.需要说明的是, 链接动态并行的库会可能带来额外的性能负担....这个以后再说.以及, 在你的代码调用动态并行的相关东西, 例如动态并行所需要的设备端库的一些函数的时候,实际在生成PTX这一步, 都是.extern或者.weak形式的占位的, 这里看不到这些代码.

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DAY70：阅读API Reference

, 在设备端调用的CUDA Runtime API函数.请注意使用这些函数需要链接cuda的devrt(Device Runtime)库, 包括手册上也这么说....在我们实际编译的时候, 因为CUDA C语言写的源kernel代码, 在最终编译成底层GPU汇编的时候(SASS), 中间会有一个PTX的公开通用GPU虚拟机层次.使用这些表格的函数的时候, 你会看到你的...此外, cudaMalloc/cudaFree和之前的非动态并行的时候,从Fermi 2.0开始引入的设备端的malloc/free一样,都只能用设备端的释放函数释放分配到的指针.不能混合调用的，因为时两个独立的.../cudaFree,这两个实际上是一样的.但后者的使用, 需要你链接设备端的runtime, 只能用在动态并行的时候.而前者可以用在老卡, 例如2.x上和3.0上(第一代的kepler),并不需要具有动态并行支持...注意这个表格里面, 有一些函数完全没有说明.这种则是表明和Host上的对应的同名函数, 完全一样.可以直接按照Host上的方式调用.很方便.CUDA在引入动态并行的时候的一个设计目标就是尽量让你不需要学习新东西

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Rust 与 GPU 编程的现状与前景探究

NAK 使用静态单赋值形式（SSA）和中间表示（NIR），这有助于优化代码并提高 GPU 的执行效率。 静态单赋值形式（SSA）是一种编译器中间表示，使每个变量只被赋值一次。...“顺便说一下，Rust 编译器（rustc）在编译过程的 MIR 和 LLVM IR 这两个阶段也使用了静态单赋值形式（SSA）。...Slint 通过 Rust 第三方库 femtovg（基于 grow 库，一个 GL 接口绑定库）来支持 GPU 渲染。为什么不考虑使用 wgpu 呢？...因为深度学习依赖于大量的矩阵和向量运算，这些运算可以在 GPU 上高效地并行处理。在训练大型神经网络模型时，CUDA 可以显著加速计算过程。...它通过优化数据传输和执行大量的并行数学运算来减少模型训练所需的时间。CUDA 被广泛支持于各种深度学习框架，如 TensorFlow、PyTorch 和 MXNet。

2.5K41

DAY66：阅读Streams

本文备注/经验分享： 动态并行时候的, 设备端使用的stream.我们常用的stream是指Host上的, 但动态并行的时候, 因为CUDA和OpenCL相反, 设备端的流总是顺序的,也就是同一个流里面的...kernel总是串行执行的,所以如果需要在设备端, 通过动态并行启动多个能同时执行的kernel, 则必须在设备端使用多流.这也是论坛上面, 为何很多"我只想使用同一个流, 却需要让里面的多个kernel...再说一下动态并行的时候, 设备端使用的stream和host端的主要区别.这个区别主要体现在创建, 使用, 和同步上....的一个子集.像是流查询, 流同步之类的函数(cudaStreamQuery/Synchronize)都不能使用，因为动态并行的CUDA Runtime, 是一个简化版本，就没有这些东西。...因为试图使用这些设备端的动态并行时候, 超出使用范围的API, 编译的时候都会报错.不过虽然只是简化版本的, 但对于动态并行的时候, 一般也够用了(不够用你可以考虑传统的从Host上启动kernel嘛!

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商汤自研训练框架SenseParrots首次亮相，林达华全面解读

首先，越来越多的研究员，越来越多的工程师，开始使用动态模型来表达复杂的计算逻辑，而不再依赖于静态的网络结构； 深度学习模型开始走出了实验室的机房，落地到了越来越多样化的设备里面，包括车载设备、手机摄像头...关键技术模块解读 接下来我将对 SenseParrots 的一些关键技术模块做一个简要的讲解。 动态编译与调度 ?...我们知道现在主流的训练框架有两种，一种是对于静态的网络结构进行预编译，让它能够真正大规模的并行；另外一种就以 PyTorch 为代表，对一个动态的计算过程进行解释性的运行。...而 SenseParrots 在这一点上面，有所不同，它走的是动态实时编译的道路。所有的代码，都是在运行过程当中即时编译，并且放到引擎上大规模地并行执行。...算子编译工具链 ? 刚才说到对这一百多个重点的算子，我们手工进行了极致的优化。但还有很多的算子我们没有足够的人力进行同样深入的优化，所以我们同时建设了一套算子编译工具链。

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使用Zig在arm64上引导Uber的基础设施

例如，一块智能手表可以运行已编译的代码，但不能运行编译器，因此我们可以使用交叉编译器为手表编译程序。 sysroot 是目标平台文件系统的归档。例如，特定于目标平台的头文件、共享库、静态库。...为什么 Zig 能做到这样，而 Clang 却不能？Clang 和 Zig 之间主要的差异是什么？...Zig 需要的依赖项与 Clang 一样，我们来看一下： 工具：C 编译器（Clang）和链接器（lld）。 它们被静态地链接到 Zig 二进制文件中，对于 macOS，Zig 实现了自己的链接器。...编译好的特定于目标平台的库：动态链接器、glibc（多版本）、程序加载器。 Zig 根据具体的平台在后台动态编译所有这些文件。 其他库：libgcc 和 libc_nonshared。...目前不可能在我们的 Go 代码库中声明一个不能编译到 arm64 的新的 Debian 包。 在能够将程序编译为 arm64 之后，我们开始采用所有可以存储、下载和执行原生二进制文件的系统。

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Mojo——会燃的 AI 编程语言

但 Python 性能相对较慢，对于大规模的计算密集型任务，并不是最佳选择。在使用多线程时，Python 解释器中的全局解释器锁不能充分发挥多核处理器的优势，一定程度增加了 AI 模型开发的复杂性。...Mojo 的优点 可用性和可编程性 开发者使用 Mojo 进行编程，无需再单独掌握 C++ 或 CUDA 等其他语言，通过 Mojo 一种语言即可完成 AI 模型所有内容的编写。...Mojo 的高级语法完全基于 Python，其使用起来像 Python 一样简单，但具有 C++ 和 Rust 的性能。并且 Mojo 能够实现自动并行化，很大程度降低了开发者的使用门槛。...性能强大 Mojo 的性能号称比 Python 快 68000 倍。因为 Mojo 是静态编译的，静态编译语言的代码在执行之前经过编译器编译过程，将代码直接编译成机器码。...在运行时不需要进行解释或动态编译，从而在计算密集型任务上具有明显的性能优势。此外，Mojo 利用 MLIR，使开发人员可以轻松利用向量、线程和 AI 硬件单元。

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深入理解 Python 的类型提示

在一个大的搜索引擎中，我们必须限制允许输入搜索框的字符数，因此我们需要对某些类型的字符串进行类型验证。 现今在编程领域，有两种不停地类型系统：静态和动态。...动态类型系统中，编译器生成代码来跟踪程序使用的数据类型（也恰巧称为“类型”）。 这意味着什么？这意味着对编译型语言来说，你需要预先指定类型以便让编译器在编译期进行类型检查来确保程序是合理的。...这也许我最近读到的是对两者最好的解释 ： 我之前使用静态类型语言，但过去几年我主要使用 Python 语言。...这里有一点需要注意：静态和动态类型的语言是紧密相连的，但不是编译型或解释型语言的同义词。...您可以使用动态类型的语言（如 Python）编译执行，也可以使用静态语言（如 Java）解释执行，例如使用 Java REPL。

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