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GPU，CUDA，cuDNN的理解

ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行计算的时候每个运算单元都是执行相同的程序，而不需要太多的控制。...打个比方，GPU就像成千上万的苦力，每个人干的都是类似的苦力活，相互之间没有依赖，都是独立的，简单的人多力量大；CPU就像包工头，虽然也能干苦力的活，但是人少，所以一般负责任务分配，人员调度等工作。...可以看出GPU加速是通过大量线程并行实现的，因此对于不能高度并行化的工作而言，GPU就没什么效果了。而CPU则是串行操作，需要很强的通用性，主要起到统管和分配任务的作用。...换句话说CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。...在 CUDA 架构下，显示芯片执行时的最小单位是thread。数个 thread 可以组成一个block。一个 block 中的 thread 能存取同一块共享的内存，而且可以快速进行同步的动作。

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CUDA优化的冷知识 6 |GPU端的CUDA Event计时

我们具体看看怎么做: GPU上的计时, 是通过CUDA Event来完成的, 它可以理解成一种非常轻量的空白kernel, 只用来记录一下时间而已 (因此很多用户忧虑的, GPU上执行event的记录工作...所以在GPU上, 我们可以知道, 该工具(CUDA Event)是精确可靠的计时工具, 那么只剩下来逻辑的正确性了. 保证了后者, 你就可以得到了GPU上的正确计时, 不能保证, 则一切无从谈起....我先说一下GPU上正确的逻辑安排应当是一个什么顺序的: 假设用户已经有了1个CUDA流stream, 2个CUDA Event分别是start和end, 现在需要对该流中的1个kernel K, 进行计时...第三种方式, 则是进行事件(Event)同步, 这相当于员工同步里的细项. 特别是在该员工有连续的多个活的时候非常好用(例如老板给如花布置了活K和K2, 并要求在K完成后立刻计时)....以及, 切记任务实际上的完成记录的时间, 和你发布这一系列命令的时间毫无关系(你在半夜12点的微信上发布的好么!) 记录这两点, 大致你对GPU端的cuda event计时就没有大问题了.

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多GPU，具有Tensorflow的多进程

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。...https://www.tensorflow.org/guide/using_gpu 一个过程，很多GPU 这是最常见的情况，因为大多数深度学习社区正在进行监督学习，具有大数据集（图像，文本，声音......在这里，不谈多线程，这种方式更简单但功能也更少。多处理意味着多核。需要与要启动的进程一样多的内核（有时内核可以处理多个“线程”，因此这是最后关注的数字）。...对于GPU分配，有32个进程，4个GPU，每个16GB内存。增加每个进程的内存可以提高运行模型的进程速度。..._build_train_op() 为了强制进程使用特定的GPU，使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES，它独立于分配工作进程的主进程。

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DevOps: 每个阶段最常用的工具有哪些？

带有DevOps特性的工具列表每天都在增长，了解团队的需求对于使用正确的服务来促进新应用程序的开发非常重要。本文将按类别了解不同的 Devops 工具，以提高团队的生产力和协作。...如果没有开发团队和运维人员之间真正的合作愿望，这些工具的部署是没有用的。 Devops 文化及其好处 DevOps是“开发人员”和“运维”这两个词的组合。...在之前的文章中，我们看到传统上这些团队的利益是相反的：开发人员应该创造价值并使产品/服务更具创新性，而运营人员的目标是保持基础设施的稳定性。 Devops 文化的优势是多方面的。...您可以单独发挥每个工具的性能并使其适应您的需求：Logstash 用于规范化/发送日志，Elasticsearch 用于存储，Kibana 用于可视化。...使用 Jira，开发团队的每个成员都可以跟踪项目的进度并设置 sprint 优先级。另一方面，Trello因其在管理项目的各种任务方面的直观性和简单性而脱颖而出。

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DevOps: 每个阶段最常用的工具有哪些？

带有DevOps特性的工具列表每天都在增长，了解团队的需求对于使用正确的服务来促进新应用程序的开发非常重要。本文将按类别了解不同的 Devops 工具，以提高团队的生产力和协作。...如果没有开发团队和运维人员之间真正的合作愿望，这些工具的部署是没有用的。 Devops 文化及其好处 DevOps是“开发人员”和“运维”这两个词的组合。...在之前的文章中，我们看到传统上这些团队的利益是相反的：开发人员应该创造价值并使产品/服务更具创新性，而运营人员的目标是保持基础设施的稳定性。 Devops 文化的优势是多方面的。...您可以单独发挥每个工具的性能并使其适应您的需求：Logstash 用于规范化/发送日志，Elasticsearch 用于存储，Kibana 用于可视化。...使用 Jira，开发团队的每个成员都可以跟踪项目的进度并设置 sprint 优先级。另一方面，Trello因其在管理项目的各种任务方面的直观性和简单性而脱颖而出。

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OpenAI发布高度优化的GPU计算内核—块稀疏GPU内核

深度学习领域的模型架构和算法的发展在很大程度上受到GPU能否高效实现初等变换的限制。...其中一个问题是缺乏GPU不能高效执行稀疏线性操作，我们现在正在发布高度优化的GPU计算内核实现一些稀疏模式（附带初步研究结果）。...稀疏权矩阵与密集权矩阵相反，它具有大量值为零的项。我们希望稀疏权重矩阵作为模型的构建模块，因为矩阵乘法和稀疏块卷积的计算成本仅与非零块的数量成正比。...在使用CUDA 8的NVIDIA Titan X Pascal GPU上进行比较。相对于cuSPARSE的加速在测试的稀疏水平上事实上更大。...情感表征学习在我们的情绪神经元实验中，我们使用了近似等效参数计数的LSTM，并比较了比较了具有密集权重矩阵与块稀疏变量的模型。稀疏模型在所有情感数据集上都优于稠密模型。

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一文揭开 NVIDIA CUDA 神秘面纱

2、线程和块的架构在 CUDA 编程模型中，计算任务被进一步划分为线程，每个线程独立处理一部分数据。这些线程被组织成块，每个块中包含一定数量的线程。...（2）线程和线程块的组织：在设备代码中，计算任务被分解为多个线程，这些线程组成线程块（Block），多个线程块组成一个线程网格（Grid）。...例如：kernel>>(parameters);，其中 numBlocks 表示线程块的数量，threadsPerBlock 表示每个线程块中包含的线程数...每个线程块内部的高速缓存，其访问速度远高于全局内存，但容量较小（通常为每块 48 KB 或更少）。...共享内存是线程块内线程共享的，适合存储需要在一个线程块内频繁访问的数据。由于它存储在各自的块内，每个块内的线程可以在共享内存中快速读写数据，从而减少对全局内存的访问。

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【玩转 GPU】我看你骨骼惊奇，是个写代码的奇才

GPU架构与工作原理GPU的基本硬件架构：CUDA核心：GPU中的计算单元，也称为CUDA核心或CUDA处理器。每个CUDA核心都可以执行单独的指令，因此GPU可以同时处理多个任务。...CUDA核心概念理解CUDA线程和线程块：CUDA线程（Thread）是执行CUDA设备代码的最小单位，每个CUDA线程在GPU上独立执行。CUDA线程按照索引号进行编号，编号从0开始。...线程块的大小是有限制的，不同的GPU可能支持不同大小的线程块。在CUDA程序中，我们可以通过指定线程块的大小和数量来组织CUDA线程的执行。...并行for循环：并行for循环是一种通过将迭代任务分配给多个CUDA线程同时执行的技术。在CUDA中，我们通常使用线程块和线程来并行执行for循环中的多个迭代任务。...return 0;}在上述示例中，CUDA设备代码中的并行规约过程将大量数据按照一定的规则合并为一个结果。每个线程负责合并部分数据，然后在每个线程块内进行交叉合并，最终得到规约后的结果。

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详解每个好用的Notion块：提高你的写作效率

块，今天分享的是Toggle Heading，帮助你高效写作！...Toggle Heading：文章创作利器 Toggle Heading就是折叠标题的意思，相对比的功能就是大家常用的Heading Block（标题块）用普通的标题块不好嘛，为何需要用到这个功能呢？...此处我们先前创作「任务管理」专栏文章的过程为例子，我们的一级标题结构为「工作史即任务史」、「定义任务管理」、「任务管理框架」，每个一级折叠标题底下就是分别是几千字的创作内容，我们使用二级标题对内容进行分类分层...Heading的特性，图片中左边的目录能够识别我们创作的内容结构如何创建折叠标题块？...此处有三种创建方法，一种为块的创建，剩余两种本质上是Notion块的转换（参考实训营提出的Notion三大原则之一：万物皆块） 1、输入「/toggle heading」、「toggle」或者「Heading

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英伟达CUDA介绍及核心原理

内存模型与管理： CUDA具有独特的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存等。...并行编程模型： CUDA采用单程序多数据（SPMD，Single Program Multiple Data）模型，通过将一个计算任务分解成许多并行的“线程块”（thread blocks），每个线程块又进一步细分为多个线程...程序被分解成多个独立的线程，每个线程负责处理一小部分数据。线程被组织成线程块（Thread Block），线程块内可以实现高效的共享内存通信和同步。...每个CUDA核心可以并发执行多个线程（通常以线程束或Warp的形式），在每个时钟周期内并行处理多个指令。这种并行执行能力是CUDA实现高性能的关键。 3....- 共享内存：每个线程块独享的高速缓存，用于线程块内部线程间的高效数据共享和通信。 - 常量内存：存储在整个内核执行过程中不会改变的数据，访问速度快，适合频繁读取的场景。

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CUDA编程之GPU硬件架构

SM基本架构 GPU中的每个SM都支持数百个线程的并发执行，通常是每个GPU有多个SM，所以有可能有数千个线程并发执行。...CUDA采用了SIMT单指令多线程执行，一个指令32个线程执行，32个线程组织成warp。一个warp中的线程同一时刻执行同一个指令。每个线程有自己的指令技术计数器和寄存器，在自己的数据上执行指令。...当一个线程块分配到一个SM上时，线程块被组织成warps，SM上的warp调度器选择合适的warp执行。 ?...warp分支示意图在一个warp中所有线程都必须具有两个分支if…else….一个warp中如果有线程的条件为true，则执行if子句，其它为false的线程将等待if执行完成。...软硬件对比图通过上图可以看出，一个网格相当于一个GPU设备，网格下分成多个线程块，线程块则对应的SM，每个线程块又分为多个线程，每个线程相当于一个CUDA核。

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英伟达CUDA加速功能常见问题及内存管理策略

CUDA编程模型包括：内核函数：在GPU上执行的函数，由多个线程并行调用。线程块和网格：线程按照块的形式组织，多个线程块组成一个网格，每个块内的线程可以协作执行。...使用CUDA加速时，开发者可能会遇到多种常见问题，这些问题可以从硬件兼容性、软件配置、编程错误到性能调优等多个层面出现。...非确定性行为在某些情况下，由于并行性，相同的代码可能产生不同的结果。性能调优线程和块配置不当的线程和块配置可能影响性能。内存访问模式不连续的内存访问会导致低效的性能。...理解CUDA内存层次结构全局内存：位于GPU的显存中，容量较大，但访问速度较慢。共享内存：位于每个流多处理器SM内，访问速度较快，但容量有限。...如果数据是只读的并且访问模式具有局部性，考虑使用纹理内存。尽量减少全局内存的访问，因为它的访问速度较慢。 3.

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【AI系统】GPU 架构与 CUDA 关系

CUDA 线程层次结构CUDA 最基本的执行单位是线程（Thread），图中每条曲线可视为单个线程，大的网格（Grid）被切分成小的网格，其中包含了很多相同线程数量的块（Block），每个块中的线程独立执行...线程层次结构Ⅱ-Block：Grid 分为多个线程块（block），一个 block 里面包含很多线程，Block 之间并行执行，并且无法通信，也没有执行顺序，每个 block 包含共享内存（shared...Block 线程块只在一个 SM 上通过 Warp 进行调度，一旦在 SM 上调用了 Block 线程块，就会一直保留到执行完 kernel，SM 可以同时保存多个 Block 线程块，多个 SM 组成的...GPU 的算力峰值通常由以下几个因素决定：CUDA 核心数量：每个 CUDA 核心可以执行一个线程，GPU 的算力峰值与 CUDA 核心数量成正比。...每个核心的计算能力：不同型号的 GPU 具有不同的计算能力，通常以每个核心每个时钟周期能够执行的浮点指令数（FLOPS）为单位进行衡量。

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cuda教程

简而言之，SP是线程执行的硬件单位，SM中包含多个SP，一个GPU可以有多个SM（比如16个），最终一个GPU可能包含有上千个SP。...CUDA内存模型 CUDA中的内存模型分为以下几个层次：每个线程都用自己的registers（寄存器）每个线程都有自己的local memory（局部内存）每个线程块内都有自己的shared memory...5.使用M×N的二维线程块，每一个线程块具有P×Q个线程，即 dim3 dimGrid(M, N); dim3 dimBlock(P, Q); 这种情况其实是我们遇到的最多情况，特别适用于处理具有二维数据结构的算法...) 设备全局内存总量： 12189MB SM的数量：28 每个线程块的共享内存大小：48 KB 每个线程块的最大线程数：1024 设备上一个线程块（Block）种可用的32位寄存器数量： 65536 每个...GPU device 1: TITAN X (Pascal) 设备全局内存总量： 12189MB SM的数量：28 每个线程块的共享内存大小：48 KB 每个线程块的最大线程数：1024 设备上一个线程块

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【AI系统】GPU 架构回顾（从2010年-2017年）

一个 CUDA 程序被称作并行的 Kernel，线程分为三级，包含线程（Threads）、块（Blocks）和网格（Grid），每个层次结构对应硬件，Thread 可以共享局部内存（Local memory...），线程块使用共享内存（Shared Memory），Grid 共享全局内存（Global Memory），具有相应的每个线程专用、每个块共享和每个应用程序全局内存空间。...每个 SM 有更多活动线程块（Thread Blocks），从 16 增加到 32 有助于提高运行在小线程块上的内核使用率。...此外，每个 SM 具有 32 个双精度（FP64）CUDA Cores，使得 GPU 更有效地处理双精度计算任务。...此时不再使用 PCIe 连接 GPU，而是将多个 GPU 直接封装在同一块主板上，第二代 NVLink 每个连接提供双向各自 25 GB/s 的带宽，并且一个 GPU 可以接 6 个 NVLink，专门用于

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CUDA版本查看指南：轻松掌握你的GPU性能

摘要掌控GPU性能的第一步！是否曾经疑惑过如何查看自己的CUDA版本？了解CUDA版本不仅对深度学习项目至关重要，还关系到代码的兼容性和性能优化。...以下问题是初学者经常遇到的：如何检查当前安装的CUDA版本？ CUDA版本是否与我的驱动兼容？深度学习框架是否支持我的CUDA版本？...在本博客中，我们将逐一解答这些问题，帮助你更好地管理和优化你的GPU性能。 CUDA版本查看指南：轻松掌握你的GPU性能正文一、为什么需要知道CUDA版本？...方法3：检查安装目录通常，CUDA安装在以下路径： C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\vX.X 其中，vX.X表示CUDA版本。...添加我的微信，一起探讨更多深度学习和GPU性能优化技巧！默语博主，陪你一路成长！

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假如用多个CPU核同时控制一个GPU，并且进行运算与数据的传递，请问这能够实现么？...

我的工作站是48个CPU核，两块GPU卡，打算把CPU和GPU都用起来，我要同时做100个同样的任务，仅仅是每个任务的输入数据不同，现在是用一个CPU核与一块GPU来做，我考虑着用多个CPU核与两块GPU...GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 你的想法很不错，也的确可以实现---从CUDA 3.2开始，也就是大约7年前，CUDA就已经支持多个CPU上的线程同时控制1块GPU...想法看上去很美好，但实际上，往往你的GPU比CPU性能好的多，例如你的两张卡是GTX 1080 Ti（每个具有3584核），此时是否利用上剩下的CPU核心，往往不很重要。...需要指出的是，在一个具有48核的CPU的工作站上，和常见的对应这个级别的设备的GPU卡，稍微对GPU端的调度不及时（例如你的CPU核心用来执行CPU上的处理线程去了），所造成的性能损失，一般总是要大于你得到的来自...CPU核心上的算力带来的性能提升，所以虽然你总是可以直接上多个CPU线程（例如通过pthread_create出来的)，但无论是调度（见1，2条）还是CPU直接干活（见3条），总是不建议的。

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CUDA是什么-CUDA简介「建议收藏」

另外线程还有内置变量gridDim，用于获得grid各个维度的大小。每个block有包含共享内存（Shared Memory）,可以被线程块中所有线程共享，其生命周期与线程块一致。...线程 thread 一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行。...一个kernel可由多个大小相同的block同时执行，因而线程总数应等于每个块的线程数乘以块的数量。...所以尽管wraps中的线程同时从同一程序地址执行，但是可能具有不同的行为，比如遇到了分支结构，一些线程可能进入这个分支，但是另外一些有可能不执行，它们只能死等，因为GPU规定warp中所有线程在同一周期执行相同的指令...综上，SM要为每个block分配shared memory，而也要为每个warp中的线程分配独立的寄存器。所以SM的配置会影响其所支持的线程块和线程束并发数量。

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AI部署篇 | CUDA学习笔记1：向量相加与GPU优化(附CUDA C代码)

可以看到，每个线程有自己的私有本地内存（Local Memory），而每个线程块有包含共享内存（Shared Memory）,可以被线程块中所有线程共享，其生命周期与线程块一致。...当一个kernel被执行时，它的 Gird 中的线程块被分配到SM上，一个线程块只能在一个SM上被调度。SM一般可以调度多个线程块，这要看SM本身的能力。...那么有可能一个 kernel 的各个线程块被分配多个SM，所以 Gird 只是逻辑层，而SM才是执行的物理层。...当线程块被划分到某个SM上时，它将进一步划分为多个线程束，因为这才是SM的基本执行单元，但是一个SM同时并发的线程束数是有限的。...这是因为资源限制，SM要为每个线程块分配共享内存，而也要为每个线程束中的线程分配独立的寄存器。所以SM的配置会影响其所支持的线程块和线程束并发数量。

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tensorflow下设置使用某一块GPU、多GPU、CPU的情况

tensorflow下设置使用某一块GPU（从0开始编号）： import os os.environ["CUDA_DEVICE_ORDER"] = "PCI_BUS_ID" os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES..."] = "1" 多GPU： num_gpus = 4 for i in range(num_gpus): with tf.device('/gpu:%d',%i): 。。。...只是用cpu的情况 with tf.device("/cpu:0"):

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