Turing TU102具有4608个CUDA核心、576个张量核心和72个RT核心,支持GPU光线追踪,代表了图形技术的新突破。同时,Turing架构在人工智能方面性能也有较大提升。...并行计算应用程序一般采用线程池、消息传递等技术，通过多线程、多进程或多节点，并行执行任务，实现执行效率的提升。...一、发展历史 英伟达显卡的前身可追溯至1999年推出的GeForce 256显卡,它是第一款采用“GPU”这个概念的产品,标志着GPU时代的开始。...2006年,英伟达推出第一代CUDA架构GPU,可以用于通用数据并行计算,开启了GPU计算时代。2016年,英伟达推出支持光线追踪的Quadro RTX系列显卡,实现实时光线追踪的突破。...2) 张量核心用于加速深度学习神经网络的训练和推理,代表了英伟达GPU在人工智能领域的布局。3) RT核心用于硬件级实时光线追踪,代表了英伟达在下一代图形技术上的探索。
的缓存是不可编程的；GPU的线程管理是不可编程的，而CPU的多线程管理（SIMD）是可编程的。...CUDA中有device和host两个概念，前者对应GPU的资源，后者对应CPU的资源。...__：host调用，host执行 __global__：host调用，device执行 __device__：device执行，device执行 OptiX 我对OptiX用的不多，主要集中在创建BVH...中 GPU中对光线追踪的优化 ?...（如下内容只涉及GPU光线追踪的开发经验总结，不涉及其他方面，谨慎考虑，小心被骗）
我发现许多 Web 开发人员，包括初学者，都没有听说过这个工具，而那些尚未尝试过的人，一点也不酷 ?。 在本文中，我将向你介绍 Chrome Lighthouse 的作用以及如何使用它。...---- 根据维基百科，lighthouse是一座塔楼、建筑物或其他类型的结构，它用灯和镜头系统发出光线，作为海上或内陆水道船舶的导航设备。...报告的每个部分还附有文档，说明你的应用哪些部分已经通过审核，为什么你应该改进应用的某一部分以及如何去解决它。...可以通过查看 github 上的 issue 跟踪器，找到可以修复的错误，或者创建和改进审核过程。issue 跟踪器也是讨论审计指标，新审计想法或与 Lighthouse 相关的任何内容的好去处。?...使你的 JavaScript 代码简单易读 Node.js多线程完全指南 deno如何偿还Node.js的十大技术债 实战！
之后又出现了改进版模型 NeRF-W（NeRF in the Wild），可以适应充满光线变化以及遮挡的户外环境。...每个场景都使用了 tiny-cuda-nn 框架训练和渲染具有多分辨率哈希输入编码的 MLP。 首先是 NeRF 场景。...如下动图展示了各种 SDF 数据集的实时训练进度，训练数据是使用 NVIDIA OptiX 光线追踪框架从真值网格动态生成的。...最后是神经辐射缓存（NRC）的直接可视化，其中网络预测每个像素路径的首个非镜面反射顶点的出射辐射，并根据实时路径跟踪器生成的光线进行在线训练。...效果如此惊艳，特斯拉 AI 高级总监 Andrej Karpathy 也对这项研究感叹道：「令人印象深刻的架构组合和手工制作的元执行。我仍然不相信这项研究进展的这么好、这么快。」
那么，我将要讨论的大致内容是Triton是什么？我们为什么要创建这个工具？它可以用来做什么？然后，我将讨论如何将其集成在ML编译器堆栈中。最后，我将简要介绍其背后的原理以及编译器是如何简化管理的。...当然，总是会有像CUDA或汇编语言这样的其他语言，它们能让你获得同样或更高的性能，但通常你需要对硬件有更多的了解，并花费更多的时间。为什么我们需要这种新的语言呢？...你总是要担心这些问题，或者弄清楚我的中间数据的布局是什么等等。编译器会为你完成这些工作。 让我们来看一个例子。这是一个softmax内核的示例。这是一个工作解决方案的复制品，它是有效的。...然后编译器将在后台决定将其映射到硬件的最佳方式，以及如何进行聚合，如何处理所有事情，以便这个加载将是有效的，并将分布到你的GPU的不同线程和warp上。但你不必担心这些。...然后，编译器要做的第一件事是为描述张量如何分布到线程上的布局进行关联。这真的是编译器的核心机制，因为基于这些布局，有多种路径可以改变这些布局，并能够生成一些能够有效地映射到硬件上的东西。
大致工作如下: OpenGL 状态跟踪器: 着色器被编译到 TGSI 并进行优化 GPU 层: 把 TGSI 着色器转换成 GPU 可以理解的指令 libDRM 和 WinSys: 我们使用这个接口将这些数据发送到内核...其实这里我比较关心的是驱动和固件之间的交互，两者之间的关系。...GPU 上以 CUDA 线程的形式存在，编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个线程组，硬件上有一个多线程 SIMD 处理器与之对应，在 GPU 内部有多个多线程的 SIMD 处理器。...我的理解是，硬件上来看一个 GPU 包含多个 多线程的SIMD处理器（同时 GPU 也包含有其他的控制模块，比如线程块调度器，可以设计整体上实现流水线级的并行），每一个 多线程的SIMD处理器 包含多个...以下是 SIMD处理器 数据通路的简略图，参考至《Computer Organization and Design ARM edition》图片 6.9 编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个 SIMD
这儿就需要引入cuda的并行执行的线程模型来解释了。在同一时刻，一个cuda核只能运行一个线程，而线程作为逻辑的运行载体有其自己的ID。...这个ID和我们在linux或windows系统上CPU相关的线程ID有着不同的表达方式。比如在Linux系统上可以使用gettid方法获取一个pid_t值，比如3075。...但是cuda的表达方式是一个三维空间，表达这个空间的是一个叫block的概念。...对于上例中的各个线程的ID算法就更加复杂了，详细的计算规则可以见《CUDA（10）之深入理解threadIdx》。 为什么cuda的线程要设计的这么复杂？...那这个瓶颈重要么？我们再看下目前NV的显存带宽是多少——超过700GB/s。可以说PCIe和显存带宽差一个数量级。下图可以让我们更直观的看到问题 ?
光线追踪第一课：what&why 由于NVIDIA用于光线追踪的RT Core是Turing架构的两项技术基石之一，因此在我们深入了解Turing架构之前，最好先讨论清楚什么是光线追踪，以及为什么NVIDIA...这些优化技术仅仅是让光线追踪可以在计算机上以相对“合理”的时间完成，当然这个“合理”是以小时或天来衡量的，这要取决于场景的复杂程度以及你所期望达到的渲染效果。...这个问题最常见的解决方案是将三角形存储在一个非常适合光线追踪的数据结构中，这种数据结构称为BVH（边界体积层次结构）。...这也是为什么使用专门的光线追踪单元进行硬件加速如此重要的原因。...与Pascal不同的是，Volta和Turing都有每个线程的调度资源，有一个程序计数器和每个线程的堆栈来跟踪线程的状态，以及一个收敛优化器来智能的将活动的同warp线程分组到SIMT单元中。
： 最开始的两个头文件 cuda_runtime.h和device_launch_parameters.h是调用CUDA的API必须包含的； global__` 和 `__device在前面的文章中讲过...，不再赘述； 在addKernel函数中，使用了threadIdx.x，这是将Block中的线程按一维排列进行计算；包括getGloablIdx_1d_1d函数中的blockIdx.x blockDim.x...，因此设置为0； 使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间，这个函数跟C中的malloc函数很像，但这个是指在GPU（即显存）中分配一块空间，那参数值中为什么是两个*呢？...我们先来看这个函数的原型： cudaError_t cudaMalloc (void **devPtr, size_t size ); 所有的CUDA API返回值都是CUDA中定义的一个错误代码...size>>>表示线程的索引方式，具体可参考另一篇文章《CUDA核函数与线程索引方式》 在学习过程中，如果遇到怎么都不能理解的东西，可以先把这种用法记住，等后面写的多了，自然也就理解了 上面这个程序是学习
但实际中，如何在CUDA中实现光线追踪本身和AD还是一个难点。...AD 一个简化算法，用于优化这个graph，减少AD对内存的消耗 相关工作 Coherent and vectorized rendering 这里，谈到了MC方法，比如光线追踪path tracing...直观可以理解为假设3D打印的材料的extinction（该参数决定光线在材质中的衰减率）相同，只有颜色(albedo)这个参数会变化。...其实，我也有类似的问题，如果有机会，我一定要问问为什么非要在Linux下开发，VS不香吗？...第二，我对C++语法的学习停滞在十年前，读这篇论文时有很多涉及到C++和CUDA方面的知识盲区，这些年，随着CPU Cache硬件方面的优化，SIMD等并行技术的推广，还有C++标准的快速发展，真的有必要系统化的重学
最近，有相当多的人想知道如何选择机器学习的GPU。以现状来说，深度学习的成功依赖于拥有合适的硬件。当我在构建我的个人深度学习盒时，我查看了市场上所有的GPU。...在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器的见解。 为什么深度学习需要GPU？ 哪个GPU规格很重要，为什么？ 在选择GPU时要注意什么？ GPU的性价比； 关于预算的建议。...GTX 1080 Ti 规格 VRAM:11 GB 储存带宽:484 GB /秒 处理功率:3584核@ 1582 MHz(~ 5.67 M CUDA核心时率) Nvidia价格:700美元 这张显卡是我目前使用的...这是一个很好的高端选择，它有大量的内存和高流通量。 如果你能负担得起，我推荐这个GPU。它对计算机视觉或Kaggle竞赛非常有用。...这个价格有相当大的VRAM，但稍微慢一些。如果你能以一个好的价格买到二手的该显卡，那就去买吧。
本文备注/经验分享： Error Checking—— 所有的Runtime函数都返回错误代码。但是对于异步函数来说，返回的代码不会报告设备上将来可能发生的错误。...该错误代码只会报告host上发生的，任务开始执行之前的错误----这一般都是参数验证方面的。...例如说，用户要求使用了200KB的shared memory, 或者要求使用3000个线程的block，这些是做不到的，会立刻在跟随的cudaGetLastError()出错。...此时将随时可能发生第二步的错误，例如kernel中途访存挂了，这个时候因为时机已经错过去了，那么只能由后续的其他无关调用（例如你分配一段显存）来报告。...很多新人都不知道这点，导致无法定位错误位置（他们会定位到其他不相关的后续位置，例如这个楼主），而现在，你通过阅读本章节，已经能成功的识别这种情况了。
假设我想要读取我的逻辑表示中位置张量 [0,1] 的元素。我该如何将这个逻辑位置转译为物理内存中的位置？...在上图中，我用蓝色表示第一个维度，用红色表示第二个维度，以便你了解该步幅计算中的索引和步幅。进行这个求和后，我得到了 2（零索引的）；实际上，数字 3 正是位于这个邻接数组的起点以下 2 个位置。...在最抽象的层面上，当你调用 torch.mm 时，会发生两次调度： ? 第一次调度基于设备类型和张量布局：比如是 CPU 张量还是 CUDA张量，是有步幅的张量还是稀疏的张量。...我们对扩展的理念也会影响张量本身的数据布局。对于我们的张量结构，我们真正想要的一件事物是固定的布局：我们不想要基本操作（这个说法很常见），比如「一个张量的大小是多少？」来请求虚调度。...即使你并不想马上就开始写代码，也仍有很多其它有用的工作值得去做，比如改善文档（我很喜欢合并文档 PR，它们都很赞）、帮助我们重现来自其他用户的 bug 报告以及帮助我们讨论问题跟踪器上的 RFC。
假设我想要读取我的逻辑表示中位置张量 [0,1] 的元素。我该如何将这个逻辑位置转译为物理内存中的位置？...在上图中，我用蓝色表示第一个维度，用红色表示第二个维度，以便你了解该步幅计算中的索引和步幅。进行这个求和后，我得到了 2（零索引的）；实际上，数字 3 正是位于这个邻接数组的起点以下 2 个位置。...我们对扩展的理念也会影响张量本身的数据布局。对于我们的张量结构，我们真正想要的一件事物是固定的布局：我们不想要基本操作（这个说法很常见），比如「一个张量的大小是多少？」来请求虚调度。...我们的问题跟踪器是个开始的好地方：https://github.com/pytorch/pytorch/issues。...即使你并不想马上就开始写代码，也仍有很多其它有用的工作值得去做，比如改善文档（我很喜欢合并文档 PR，它们都很赞）、帮助我们重现来自其他用户的 bug 报告以及帮助我们讨论问题跟踪器上的 RFC。
本文备注/经验分享： CUDA Array—— CUDA Array是一种为纹理拾取优化过布局的存储，具体存储布局对用户来说是不透明的。...CUDA Array是普通的数组么？这个不是普通的数组的。普通的数组布局是知道的（一个元素接着一个元素，先行，再列），而这个的布局NV不告诉你的。你只需要知道是一种优化过的秘密布局方式即可。...这个是和普通的数组的最大区别。如果你想知道内部的秘密，网上有第三方资料（特别是AMD的资料）可以告诉你内部的真实情况。...所以说将读取到未定义的结果），换句话说，一个（设备端）的线程，如果想安全的读取到一些texture或者surface的内容，那么必须是之前通过cudaMemcpy*()系列函数，或者是之前的kernel...而不是同样的一次kernel调用期间，被这个线程自己，或者其他线程改写过。
硬核进一步完成了物理上的布局布线、包括仿真验证等步骤，提供设计阶段的最终产品掩膜版图。 从软到硬，购买IP核后需要完成的工序越少，可调整空间也越小。...以英伟达最新发布的Hopper为例，一个全功能GPU架构，光是运算部分就包括用于图像渲染的流处理器、用于数据计算的张量单元、再加上光栅化处理单元(ROPs)、光线追踪单元等。...最后，一款GPU能否成功走入市场也不光是硬件的事，配套的编程接口和软件支持也很重要。 像英伟达能成为GPU市场上的霸主，除了硬件性能强大，CUDA计算平台生态也是一大原因。...AMD对应推出的ROCm开放计算平台，短时间内也难以撼动CUDA的统治地位。 像摩尔线程、壁仞科技这样的国产GPU创业公司，还有很长的路要走。 国产GPU，为何是现在？...ps.加好友请务必备注您的姓名-公司-职位哦~ 点这里关注我，记得标星哦～ 一键三连「分享」、「点赞」和「在看」 科技前沿进展日日相见~
系统，用于高性能计算 AGX片上系统，用于自动驾驶的AI计算 在CUDA这个开发框架之上，也整合了针对不同领域的库，包括： Rtx: 图形渲染 Hpc: 高性能计算 AI: 深度学习加速 Dr: 自动驾驶...在推广RTX显卡方面，世界上两个最大的主流商业游戏引擎Unreal虚幻以及Unity都支持了新的光线追踪功能。数个AAA级游戏大作也在游戏中开始支持实时的光线追踪。...另外，也有开发者提出能否公开RTX的调用接口让开发者对其进行创新的使用。另外十分激动人心的是主题演讲上公开的经典游戏雷神之锤II使用RTX添加现代光线追踪效果的demo。源代码也会在一个月内公开！...在V100卡上，使用tensor core的kernel在名字内会包含s884，可以用这个简单的办法来确认系统是否使用了tensor core。...同时，改进的线程调度机制也让一些并发算法如Trie查找的性能在Volta/Turing架构上大幅提高。
我觉得今天上午的几位嘉宾也讲了，在这个产业中只有合作才能真正有未来。...这是我们的小米盒子，这个产品是我们去年开始研发的，今天上午康佳的刘总问我，说小米为什么做盒子？我在这里也介绍一下。...而且这里给我印象很深刻的就是它的清晰度比较好，满意度高，最高的达到8兆的码流，如果家里带宽好的话，视频的清晰度非常高，基本上没有清晰度特差的视频。...基本上我们是按照这个来考核的，包括小米盒子在内，很多的用户用了以后觉得还挺不错，基本上我们就觉得很满意了。这就是我们小米的想法。第一，我们不想颠覆。 第二，也有人问我们怎么布局？说实话，我们也没布局。...我自己没看到小米做过什么布局，所以我也很难回答大家小米怎么布局。这是大概我想跟大家交流的。谢谢大家！ 转载声明： 本文转自 王川：小米盒子的产品观（未来电视）
比如在基于 Pancake 技术方案的 VR 眼镜中，图像源发射光线进入半反半透的镜片之后，光线在镜片、相位延迟片以及反射式偏振片之间多次折返，最终从反射式偏振片射出，因此能有效地缩小产品体积。...技术细节 这个眼镜主要由三部分组成：一个虚拟全息显示部件、一个几何相位透镜（GP lens）和一个基于瞳孔复制的波导系统。 首先来看虚拟全息显示部件。...由于波导被设计用来再现具有一定范围的瞬时光角的光场，所以整个 SLM 照明的方向可以由输入光束的方向控制。有了额外的栅极跟踪器，系统可以跟随注视，并通过简单地改变输入光束的方向来围绕视点移动。...如果没有经过精巧的设计，这是很难实现的。不过，研究人员指出，使用红外凝视跟踪器可以做到这一点，但你需要能够不断跟踪佩戴者的瞳孔大小，因为在使用眼镜时，它们会经常调整以适应不同的光线条件。...minmin-tv-cp.com/researchers-find-way-to-shrink-a-vr-headset-down-to-normal-glasses-size/ 掌握「声纹识别技术」：前20小时交给我
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