英伟达CUDA指令集架构（ISA）是CUDA技术的核心部分，它定义了GPU如何理解和执行程序中的指令。尽管详细的ISA细节通常对普通开发者来说是透明的，因为大多数开发者通过高级语言（如C/C++）编写CUDA代码，了解其基本原理有助于深入理解CUDA的工作方式和优化代码。
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第60天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的40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。
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本文介绍了从入门到精通深度学习所需要学习的知识点，包括环境搭建、数学基础、神经网络、深度学习框架、计算机视觉、自然语言处理等。作者通过对比不同的深度学习框架，阐述了TensorFlow、PyTorch、Keras等框架的优点和缺点，并分析了各种框架在计算机视觉和自然语言处理等领域的应用。最后，作者探讨了深度学习领域的未来发展方向，包括模型压缩、可解释性、数据效率等，并提出了相应的挑战和研究方向。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第71天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的30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。
As discussed in detail in Multiprocessor Level, the fewer registers a kernel uses, the more threads and thread blocks are likely to reside on a multiprocessor, which can improve performance.
The read-only data cache load function is only supported by devices of compute capability 3.5 and higher.
传给CUDA编译器编译的文件里不能包含boost的头文件，会报错。例如xxCUDA.cuh中最好不要包含boost的头文件。
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
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第65天，我们正在讲解编程接口，希望在接下来的35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。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第69天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的31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。
Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来，NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能，提供标准化函数库、工具和应用程式。如今，我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性，进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合，协助统一Python CUDA 生态系统，提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础，让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是，Python
当我们在使用NVIDIA GPU Computing Toolkit的CUDA进行编译时，有时会遇到以下错误消息：
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第三天，我们将用三天时间来学习CUDA 的编程接口。希望在接下来的97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1533字，阅读时间30分钟 3. Programming Interface CUDA C provides a simple path for users familiar with the C programming language to easily write
This appendix assumes knowledge of the concepts described in CUDA C Runtime.
今年3月份有一篇文章在高性能计算这个领域算是引起了一个不小的波动英伟达的 Titan V GPU 计算故障：2+2=4，呃=4.1，不，＝4.3.....
本文是对 https://arxiv.org/abs/2108.13191 这篇论文进行解读，学习一下如何基于MLIR编译器基础设施生成高效的GPU代码。本文的阅读的先后顺序分别为：
本文章主要是记录，cuda 编程过程中遇到的相关概念，名字解释和问题；主要是是用来备忘：
一直想系统看一下某个课程系统和科学的学习下 CUDA ，感觉 CUDA-MODE 这个课程能满足我的需求。这个课程是几个 PyTorch 的 Core Dev 搞的，比较系统和专业。不过由于这个课程是 Youtube 上的英语课程，所以要学习和理解这个课程还是需要花不少时间的，我这里记录一下学习这个课程的每一课的笔记，希望可以通过这个笔记帮助对这个课程以及 CUDA 感兴趣的读者更快吸收这个课程的知识。这个课程相比于以前的纯教程更加关注的是我们可以利用 CUDA 做什么事情，而不是让读者陷入到 CUDA 专业术语的细节中，那会非常痛苦。伟大无需多言，感兴趣请阅读本文件夹下的各个课程的学习笔记。
本文介绍了如何使用cuda-gdb调试cu程序，包括编译、关闭X、使用cuda-gdb、设置断点、查看变量和寄存器、运行和调试、获取帮助等。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第72天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的28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。
【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了！本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展，我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制，但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地，使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的，而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第70天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的30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。
鉴于机器学习（ML）对编程语言、编译器和生态系统的众多需求，现在已经有很多有趣的发展。不仅 TensorFlow 和 PyTorch 等现有系统间的权衡得不到解决，而且这两个框架都包含不同的「静态图」和「eager execution」接口，但它们的形式已经比以前更加清晰。与此同时，机器学习模型基本上是可微分算法的思想（通常称为可微分编程）已经流行起来。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第75天，我们正在讲解CUDA 动态并行，希望在接下来的25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。
问：如何理解 NVIDIA 新 GPU 架构 Turing 的 Tensor Core？
Ndarry是Rust编程语言中的一个高性能多维、多类型数组库。它提供了类似 numpy 的多种多维数组的算子。与 Python 相比 Rust 生态缺乏类似 CuPy, Jax 这样利用CUDA 进行加速的开源项目。虽然 Hugging Face 开源的 candle 可以使用 CUDA backend 但是 candle 项瞄准的是大模型的相关应用。本着自己造轮子是最好的学习方法，加上受到 Karpathy llm.c 项目的感召（这个项目是学习如何编写 CUDA kernel 的最好参考之一），我搞了一个 rlib 库给 NdArray 加上一个跑在 CUDA 上的矩阵乘法。ndarray-linalg 库提供的点乘其中一个实现（features）是依赖 openblas 的，对于低维的矩阵性能可以满足需求，但是机器学习，深度学习这些领域遇到的矩阵动辄上千维，openblas 里古老的优化到极致的 Fortran 代码还是敌不过通过并行性开挂的CUDA。
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。
OpenCV是一个基于（开源）发行的跨平台计算机视觉库。CUDA是由NVIDIA所推出的一种集成技术，透过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的QuadroGPU进行计算。本文将不涉及OpenCV或者CUDA的更多介绍和使用，主要是提供了对特定版本编译时遇到问题的解决方案。
编写软件以便在当今的异构计算体系结构上高效运行是一个持续的挑战，而越来越多的处理器和加速器的选择使这一挑战变得越来越困难。帮助减轻这一挑战的一个努力是由Khronos行业协会开发的高级编程模型SYCL。SYCL构建在OpenCL(开放计算语言)之上，并且“允许使用完全标准的c++以单源代码风格编写异构处理器的代码”。
一下子，CUDA 12.0就出来啦！NVIDIA表示：此版本是多年来的第一个主要版本，它侧重于新的编程模型和通过新硬件功能加速 CUDA 应用程序。
CUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit
这份演讲是为用过 PyTorch并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
xmake是一个基于Lua的轻量级现代化c/c++的项目构建工具，主要特点是：语法简单易上手，提供更加可读的项目维护，实现跨平台行为一致的构建体验。
这份演讲是为用过 并且有心为 PyTorch 做贡献但却被 PyTorch 那庞大的 C++ 代码库劝退的人提供的。没必要说谎：PyTorch 代码库有时候确实让人难以招架。
本文介绍了Jetson TX1开发笔记（五），主要讲述了使用OpenCV3.1和CUDA7.5，在Jetson TX1上实时图像采集和处理的过程。作者依次介绍了环境搭建、OpenCV3.1编译、CUDA7.5编译、摄像头采集、图像处理、图像显示、以及创建简单的摄像头程序。在编译过程中遇到的一些问题和解决方法也进行了介绍。
默认使用 jetpack 安装的 opencv 是没有 cuda 加速的，无法充分利用 Jetson 的 GPU 性能；
选自Medium 作者：Maciej Kula 机器之心编译 参与：程耀彤、蒋思源 像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的，而且在大多数情况下，几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库，以高效地计算小批量数据上的训练。此外，作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考，是理解自动微分理念的优秀博文。 我最近开始写自己的 autodiff 程序包。这篇博客文章记录了我一路以来学到的东西，并把它当成 Julia Evans 的「穷人版」
使用 GPU 进行网络数据包内联处理是一种数据包分析技术，可用于许多不同的应用领域：信号处理、网络安全、信息收集、输入重建等。
今天这个项目来自 Dimiter Kendri，是NVIDIA Jetson 社区项目里的一个
https://www.hackster.io/dhq/descriptive-ai-camera-41481e
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集，允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计，能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元（如CUDA核心或流处理器）同时工作。
作者萌生了一个用 Rust 编写 GUI 程序的想法,由于时间不多,所以作者想法设法加快 GUI 程序的开发. 整个过程的思考值得借鉴.
__shfl_sync, __shfl_up_sync, __shfl_down_sync, and __shfl_xor_sync exchange a variable between threads within a warp.
在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西，虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置，但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境，但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚，所以老是被网上的教程绕得云里雾里，所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考。
首先说明的是，这个帖子是成功的编译了dll，但是这个dll使用的时候还是很容易出现各种问题的。
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