请问在cuda的核函数中可以按地址调用普通变量么？...如果错误的在本次kernel启动的本block中的其他线程使用，则自动得到被替换成对应的线程的对应local memory位置的值。...另外两点需要注意的： （4）在部分平台支持P2P Access的情况下，则指向一张卡的global memory的指针，可以在另外一张卡上的kernel中被使用，类似情况（1）。...但从程序的角度看，两者并无逻辑上的区别，但在使用的时候可能会导致一次或者多次的自动跨PCI-E传输（参考手册上的zero-copy memory之类的章节)....（例如可以参考Pascal具有的显存作为缓存的模式（可以看成GPU的L3 cache，或者看成GPU支持虚拟内存---例如一张3GB的卡可以使用“虚拟的“8GB的显存，并且在并非所有位置访问概率相同的情况下
在应用程序设置中进行某些更改时，我在recreate的onActivityResult中调用MainActivity。重新创建后，不调用onResume。...我也收到错误：E/ActivityThread: Performing pause of activity that is not resumed 从this问题开始，我了解到不能从onResume调用此函数...另外，使用处理程序来调用recreate可以解决问题，但会导致眨眼，对用户而言很糟糕。这可能是什么错误？没有recreate的情况下如何使用Handler？ 任何想法将不胜感激。谢谢！...最佳答案 在onResume()之前调用OnActivityResult()。...您可以做的是在OnActivityResult()中设置一个标志，您可以在onResume()中检入，如果该标志为true，则可以重新创建活动。
CUDA API包括三个，从低到高等级分别为 Thrust API Runtime API Driver API 用于CUDA的GPU是安装于主机系统中的独立设备 GPGPU运行在一个和主处理器相隔离的存储空间中...CUDA Kernel是可在主机代码中调用而在CUDA设备上运行的子程序（Kernel没有返回值） Kernel的调用时异步的，即主机仅仅把要执行的Kernel顺序提交给GPGPU，并不等待执行完成，...然后直接处理后面的其他任务 cudaThreadSynchronize() 使主机进入阻塞状态 cudaMemory() 实现阻塞式数据传输 GPU上的基本运行单位是线程 GPU上最大的可共享的内存区域成为全局内存...传输数据还要消耗时间，因此，最好让GPU工作时间能补偿传输所浪费的资源 3 注重GPGPU上的数据重用，以避免带宽限制 尽量重用数据以获取高性能 回归测试：经常用一段代码作为回归测试，测试kernel函数的正确性
all reduce 后不同 GPU 中模型的梯度均为 all reduce 之前各 GPU 梯度的均值： model = torch.nn.parallel.DistributedDataParallel...optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 在使用时，调用 torch.distributed.launch 启动器启动...optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() 在使用时，调用 horovodrun 启动器启动： CUDA_VISIBLE_DEVICES...图2：all_reduce 示意图 如上图所示，它的工作过程包含以下三步： 在调用 all_reduce(tensor, op=...)后，当前进程会向其他进程发送 tensor（例如 rank 0 会发送...在 Horovod 中，我们无法使用 torch.distributed.barrier()，取而代之的是，我们可以在 allreduce 过程中指明： def reduce_mean(tensor,
此外，输入梯度的张量并行all reduce可以与权重梯度的计算异步进行。 在使用序列并行的情况下，输入梯度的reduce scatter与权重梯度的计算异步进行。...sequence_parallel_enabled (bool required): 表示使用了序列并行， 因此在前向传播中，输入是add gather后的，在反向传播中，输入梯度是reduce...// 使用TORCH_CUDABLAS_CHECK宏调用了cublasGemmEx函数。这是cuBLAS库中用于执行混合精度矩阵乘法的函数。...// 它处理输入的张量，调整它们的维度，然后调用对应的CUDA模板函数来完成具体的操作。...const int out_dim = d_weight.size(0); // 使用DISPATCH_FLOAT_HALF_AND_BFLOAT宏来基于input_2d的数据类型调用相应的函数
新的特征 新的层和函数 torch.topk 现在支持所有 CUDA 类型，不仅是 torch.cuda.FloatTensor。...增加了 nn.ZeroPad2d 和 nn.ConstantPad2d 增加了 nn.Bilinear，计算 Y = X1 * W * X2 + b 支持所有函数的负维 使用维度参数的每个函数也允许采取负维...CUDA 支持的函数有： ? 利用这些稀疏函数，nn.Embedding 现在也在 CUDA 上支持 sparse（使用 sparse = True 标志）。...性能提升 在适当的情况下，通过使用一些 thrust primitives，cumsum 和 cumprod 在GPU上显着加快了。...通过分治法（sgesdd）在 GPU 上计算 SVD，加速了2~5倍。 常用的函数 expand 移到 C，在较小的模型中具有更好的性能。
在每一步，我们都需要确保所有线程都已写入共享数组。所以我们必须调用 cuda.syncthreads()。...重要说明：你可能很想将同步线程移动到 if 块内，因为在每一步之后，超过当前线程数一半的内核将不会被使用。但是这样做会使调用同步线程的 CUDA 线程停止并等待所有其他线程，而所有其他线程将继续运行。...，所以Numba 提供了一个方便的 cuda.reduce 装饰器，可以将二进制函数转换为归约。...为避免这种情况可以使用设备上数组作为输出调用归约： dev_s = cuda.device_array((1,), dtype=s) reduce_numba(dev_a, res=dev_s)...我们将展示一个跨不同内核使用设备函数的示例。该示例还将展示在使用共享数组时同步线程的重要性。 在CUDA的新版本中，内核可以启动其他内核。
本文是 eBPF 入门开发实践指南的第五篇，主要介绍如何使用 uprobe 捕获 bash 的 readline 函数调用。...uprobe基于文件，当一个二进制文件中的一个函数被跟踪时，所有使用到这个文件的进程都会被插桩，包括那些尚未启动的进程，这样就可以在全系统范围内跟踪系统调用。...使用 uprobe 捕获 bash 的 readline 函数调用 uprobe 是一种用于捕获用户空间函数调用的 eBPF 的探针，我们可以通过它来捕获用户空间程序调用的系统函数。...例如，我们可以使用 uprobe 来捕获 bash 的 readline 函数调用，从而获取用户在 bash 中输入的命令行。...通过这样的方式，我们就可以使用 eBPF 来捕获 bash 的 readline 函数调用，并获取用户在 bash 中输入的命令行。
本文是 eBPF 入门开发实践教程的第五篇，主要介绍如何使用 uprobe 捕获 bash 的 readline 函数调用。...uprobe基于文件，当一个二进制文件中的一个函数被跟踪时，所有使用到这个文件的进程都会被插桩，包括那些尚未启动的进程，这样就可以在全系统范围内跟踪系统调用。...使用 uprobe 捕获 bash 的 readline 函数调用uprobe 是一种用于捕获用户空间函数调用的 eBPF 的探针，我们可以通过它来捕获用户空间程序调用的系统函数。...例如，我们可以使用 uprobe 来捕获 bash 的 readline 函数调用，从而获取用户在 bash 中输入的命令行。...通过这样的方式，我们就可以使用 eBPF 来捕获 bash 的 readline 函数调用，并获取用户在 bash 中输入的命令行。
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。...range(i_start, array.size, threads_per_grid): array[i] /= val_array[0] 当内核调用和其他操作没有指定流时，它们会在默认流中运行...这是上下文管理器创建一种特殊类型的内存，称为页面锁定或固定内存，CUDA 在将内存从主机传输到设备时使用它会提高速度。...但是GPU会等到一个标准化结束后才开始下一个标准化，这样不会享受到并行化带来的提升。所以我们可以把这些任务分成不同的流。 让我们看一个规范化10个数组的例子——每个数组都使用自己的流。...在本教程中，介绍了如何使用事件准确地测量内核的执行时间，这种方法可用于分析代码。还介绍了流以及如何使用它们始终保持gpu的占用，以及映射数组如何改善内存访问。
numpy 的算法参数在更加友好的 pandas 中可以继续使用，并且我发现函数可以很容易就保持。...在 pandas 中这个参数只会在对单个标签或者列中使用 na_position：{'first', 'last'} 。默认是 'last' 。...而刚刚介绍的 TensorFlow 使用的 CUB 库是对 Thrust 的封装。所以 PyTorch 和 TensorFlow 都采用相似的排序算法实现方式。...另外，不要忘记通过 .cuda() 方法指定采用 GPU 来提高对大数据集的计算速度。 在大数据集通过 GPU 进行排序是很好的选择，但直接在 SQL 上排序也是有意义的。...CPU 上速度很快，而 TensorFlow-gpu 版本在 CPU 上使用会变慢，在 GPU 上排序更慢，看起来这可能是一个 bug； 原生的 Python inplace 的排序速度非常慢，对比最快的
在第5行，将模型迁移到gpu上。cuda()函数会返回将调用该函数的对象拷贝一份到cuda memory中并返回该拷贝。如果该对象已经存在cuda memory或是正确的gpu中，则直接返回原对象。...第7行通过spawn函数在本地启动了数量等于gpu数的进程，并且每个进程中运行相同的函数train。如果一个进程异常退出，那么其他进程也会被终止。...后向传播 当所有节点上的同一编号的bucket中所有梯度均计算完成后，启动异步函数all_reduce求和。...Ring AllReduce算法分成2个阶段：Share-Reduce阶段和Share-Only阶段。 在Share-Reduce阶段结束后，每个节点上会得到一部分位置的求和结果。 ?...Worker则创建和master通信的socket，并主动连接master，在连上后获取其他进程的位置信息并报告自己的位置，然后和其他进程建立连接。
具体有如下操作： 首先，因为前向传播利用的是完整模型，所以先要使用All-gather来从其他GPU收集所有权重，具体是通过调用 _rebuild_full_params() 完成重建所有模型参数，其会利用...目的是在每个参数的梯度生成函数（下文的grad_acc）上附加一个钩子方法，以便在该参数的所有梯度计算出来后，调用该钩子。...由于多路前向操作，这个函数可以在一次前向传播之中对同一个参数进行多次调用。如果我们多次注册hook，此hook最终会被多次调用。...所以，为了得到正确的梯度，应该使用 post_hook，就是在梯度函数上直接运行 register_hook。 expand_as 的使用。...这是因为在调用 _register_post_backward_hooks 时候，还没有前向计算，所以此时 p 上的梯度函数 grad_fn 还没有生成。
在第5行，将模型迁移到gpu上。cuda()函数会返回将调用该函数的对象拷贝一份到cuda memory中并返回该拷贝。如果该对象已经存在cuda memory或是正确的gpu中，则直接返回原对象。...第7行通过spawn函数在本地启动了数量等于gpu数的进程，并且每个进程中运行相同的函数train。如果一个进程异常退出，那么其他进程也会被终止。 2....后向传播 当所有节点上的同一编号的bucket中所有梯度均计算完成后，启动异步函数all_reduce求和。...Ring AllReduce算法分成2个阶段：Share-Reduce阶段和Share-Only阶段。 在Share-Reduce阶段结束后，每个节点上会得到一部分位置的求和结果。 ? ?...Worker则创建和master通信的socket，并主动连接master，在连上后获取其他进程的位置信息并报告自己的位置，然后和其他进程建立连接。
2、紧跟着还有一个报错：本地计算机上的MySQL服务启动后停止。某些服务在未由其他服务或程序使用时将自动停止，报错如下图所示。 ?...3、之后即便我垂死挣扎，在命令行窗口中不断的重启MySQL服务，但是仍然没有戳到痛点，尝试的步骤有下图为证。 ? 4、随后想当然的硬上进入MySQL，根本就不可能，只能撞南墙，败兴而归。 ?...如果小伙伴们的原始MySQL中有重要的数据的话，不建议使用这种方法；如果觉得已经在数据库中的数据无关紧要或者不小心遇到了这个问题，那就可以大胆的使用这种方法，只不过是重头再来，具体的解决步骤如下。...首先务必使用管理员权限进入到命令行、务必使用管理员权限进入到命令行、务必使用管理员权限进入到命令行，重要的事情说三遍，不然的话就会出现“发生系统错误 5。 拒绝访问。”这样的错误，如下图所示。 ?...而且在状态栏的MySQL Notifier中也会弹出提示，如下图所示，MySQL的状态变为从停止变为启动。 ?
设置 export DISPLAY=xx.xx.xx.xx:0.0 后，每次调用图形化界面前都会有下面的提示。
Scatter 函数将数据从 device[0] 分配并复制到不同的卡，用 Replicate 函数将模型从 device[0] 复制到不同的卡，这样各个卡都有了同样的模型和不同的数据，现在就要分别调用...Scatter 函数将数据从 device[0] 分配并复制到不同的卡，用 Replicate 函数将模型从 device[0] 复制到不同的卡，这样各个卡都有了同样的模型和不同的数据，然后分别调用...使用 loss = criterion(prediction,target_var) 在默认GPU之上计算loss。 使用 loss.backward() 开始反向传播。...另外，由于模型参数仅在主GPU上更新，而其他从属GPU此时并不是同步更新的，所以需要将更新后的模型参数复制到剩余的从属 GPU 中，以此来实现并行。这就是在下一次for循环之中进行，以此循环反复。...把梯度 scatter 到其他 GPU。 模型调用 backward 计算。 把梯度归并到 GPU 0。 optimizer.step 更新模型。
从上图也可以看到，还有很多其他的软件库和中间件，包括实现c++ STL的thrust、实现gpu版本blas的cublas、实现快速傅里叶变换的cuFFT、实现稀疏矩阵运算操作的cuSparse以及实现深度学习网络加速的...实现内核启动要复杂得多，因为执行配置和内核参数必须用显式函数调用指定。 控制 对于runtime API，其在运行时，所有内核都在初始化期间自动加载，并在程序运行期间保持加载状态。...相反，runtime API自己决定为线程使用哪个上下文: 如果一个上下文通过driver API成为调用线程的当前上下文，runtime将使用它， 如果没有这样的上下文，它将使用“主上下文(primary...也就是说，如果其中一个在完成所有CUDA工作后调用cudaDeviceReset()，其他插件将失败，因为它们使用的上下文在它们不知情的情况下被破坏。...，在需要用的时候指向该目录或者使用软连接 link 到 /usr/local/cuda。
group 一次发起的所有进程构成一个group，除非想更精细通信，创建new_group world_size 一个group中进程数目，即为GPU的数量 rank 进程id，主节点rank=0，其他的在...rank=rank, world_size=world_size) launch方法 「初始化」 这里先讲用launch的方法，关于torch.multiprocessing留到后面讲 在启动后...args.world_size = int(os.environ['WORLD_SIZE']) args.local_rank = int(os.environ['LOCAL_RANK']) 首先，在使用...distributed包的任何其他函数之前，按照tcp方法进行初始化，需要注意的是需要手动指定一共可用的设备CUDA_VISIBLE_DEVICES def dist_setup_launch(args...:0显存被占据，我们需要将模型remap到其他设备 def load_checkpoint(rank, model, path): # remap the model from cuda:0 to
./20-cuda-thrust-11-3_11.3.109-1_amd64.deb ... 正在解压 cuda-thrust-11-3 (11.3.109-1) ......Setting alternatives update-alternatives: 使用 /usr/local/cuda-11.3 来在自动模式中提供 /usr/local/cuda (cuda) update-alternatives...: 使用 /usr/local/cuda-11.3 来在自动模式中提供 /usr/local/cuda-11 (cuda-11) 正在设置 cuda-toolkit-11-config-common (...-openjdk-amd64/bin/pack200 来在自动模式中提供 /usr/bin/pack200 (pack200) update-alternatives: 使用 /usr/lib/jvm/...java-11-openjdk-amd64/bin/unpack200 来在自动模式中提供 /usr/bin/unpack200 (unpack200) update-alternatives: 使用
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