在cuda内核上创建全局可访问的类实例_是否可以在堆栈上创建类的实例？_如何访问在locust中的worker实例中的环境类上设置的变量 - 腾讯云开发者社区

在深度学习和图形处理等领域，GPU相较于CPU有着数十倍到上百倍的算力，能够为企业提供更高的计算效率及更低廉的IT成本，但同时也有不少研究与开发人员对GPU云服务器有着不少困惑。以深度学习为例，如何选购腾讯云GPU云服务器并优雅地安装驱动等底层开发工具库，以及如何实现远程开发和调试Python代码呢？我们将从实践出发，提出基于腾讯云GPU实例的最佳实践，基于腾讯云GPU服务器打造远程Python/PyTorch开发环境。其实，开发者们完全可以在“本地开发一致的体验”和“服务器端更高质量资源”这二

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深度学习模型部署简要介绍

如何在GPU云服务器上编译FFMPEG

FFMPEG是目前流行且开源跨平台音视频流处理的框架级解决方案。其功能强大，从音视频记录、编解码、转码、复用、过滤到流化输出，FFMPEG的命令行工具都能高效处理。

充分利用NVIDIA Nsight开发工具发挥Jetson Orin的最大潜力

Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。

从「根」上找出模型瓶颈！康奈尔AI联合创始人发文，从第一原理出发剖析深度学习

---- 新智元报道编辑：LRS 【新智元导读】了解事物的底层逻辑才能更好地解决问题。康奈尔大学AI联合创始人最近发了一篇文章，从第一原理出发，深度剖析深度学习性能瓶颈的三座大山：计算、内存和开销。如果想提升模型的性能，你的第一直觉是问搜索引擎吗？通常情况下你得到的建议只能是一些技巧性的操作，比如使用in-place operation，把梯度设置为None，或者是把PyTorch版本从1.10.1退回到稳定版1.10.0等等。这些临时找到的骚操作虽然可以一时地解决当下问题，但要是用了以后

高效利用GPU怎能不会CUDA？英伟达官方的基础课程来了

过去十年深度神经网络已成为最重要的机器学习模型之一，创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。深度神经网络的特征注定其产生的计算量是巨大的，但也会产生大量高度并行化的工作，特别适合多核和众核处理器。深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的，一般编写专门的 GPU 内核可以解决过程中的性能损失问题，但也确实具有更高的挑战性。可以说，深度神经网络的计算潜力与 GPU 编程困难之间存在着一道鸿沟。 2007 年，英伟达发布了 CUDA 的初始版本，

双引擎 GPU 容器虚拟化，用户态和内核态的技术解析和实践分享

来源 | 经授权转载自百度智能云技术站公众号如何让硬件算力发挥最大效率，是所有资源运营商和用户非常关注的问题。百度作为一家领先的 AI 公司，拥有可能是业界最全的 AI 应用场景。在这篇文章中，将和大家分享和讨论 GPU 容器虚拟化在复杂AI场景中的解决方案和厂内的最佳实践。下面这张图片的左右两部分，在不同场合下已经多次展示过，放到这里主要想强调算力需求 —— 硬件算力的指数型增长，与真实应用场景中利用率偏低资源浪费之间的矛盾。左边的部分是 OpenAI 统计的数据，从 2012 年以来，模

比DGL快14倍：PyTorch图神经网络库PyG上线了

项目链接：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

比DGL快14倍：PyTorch图神经网络库PyG上线了

项目链接：https://github.com/rusty1s/pytorch_geometric

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

GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，也可以把GPU看成是CPU的协处理器，因此当在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。

用什么tricks能让模型训练得更快？先了解下这个问题的第一性原理

选自horace博客作者：Horace He 机器之心编译编辑：Juniper 深度学习是门玄学？也不完全是。每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销

用什么tricks能让模型训练得更快？先了解下这个问题的第一性原理

来源：机器之心本文约5200字，建议阅读10+分钟深度学习是门玄学？也不完全是。每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销，并提供了一些方式去判断当前处于哪

用什么tricks能让模型训练得更快？先了解下这个问题的第一性原理

点击上方↑↑↑“OpenCV学堂”关注我来源：公众号机器之心授权深度学习是门玄学？也不完全是。每个人都想让模型训练得更快，但是你真的找对方法了吗？在康奈尔大学本科生、曾在 PyTorch 团队实习的 Horace He 看来，这个问题应该分几步解决：首先，你要知道为什么你的训练会慢，也就是说瓶颈在哪儿，其次才是寻找对应的解决办法。在没有了解基本原理（第一性原理）之前就胡乱尝试是一种浪费时间的行为。在这篇文章中，Horace He 从三个角度分析可能存在的瓶颈：计算、内存带宽和额外开销，并提供了一些

AMP并发编程概述

在CPU上执行的代码是串行的，它的优点在于强逻辑性和强扩展性。代码必须严格按顺序执行，任何次序的错误都可能会导致程序出错。

AI那么卷，怎能不会用CUDA实现卷积操作

CUDA Toolkit 11.8 新功能揭晓

NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应

GPU 容器虚拟化新能力发布和全场景实践

本文为《大模型时代的 AI 基础设施——百度 AI 大底座》系列云智公开课“AI 算力构建”模块中第二讲《GPU 容器虚拟化新能力发布和全场景实践》的内容精华，以百度智能云资深工程师王利明的演讲视角进行了整理:

CUDA 02 - 逻辑模型

CUDA逻辑模型是异构模型, 需要CPU和GPU协同工作. 在CUDA中, host和device是两个重要概念, host是指CPU及其内存, device是指GPU及其内存. 典型的CUDA程序的执行流程如下:

【BBuf的CUDA笔记】十三，OpenAI Triton 入门笔记一

2023年很多mlsys工作都是基于Triton来完成或者提供了Triton实现版本，比如现在令人熟知的FlashAttention，大模型推理框架lightllm，diffusion第三方加速库stable-fast等灯，以及很多mlsys的paper也开始使用Triton来实现比如最近刚报道的这个新一代注意力机制Lightning Attention-2：无限序列长度、恒定算力开销、更高建模精度。当然笔者由于目前由于工作需要也需要用Triton，所以就有了这系列Triton学习笔记。本篇文章开始入门一下OpenAI的Triton，然后首先是从Triton介绍博客看起，然后对triton官方实现的vector_add和fused_softmax还有Matmul教程做一个阅读，也就是 https://triton-lang.org/main/getting-started/tutorials/ 这里的前三节，熟悉一下triton编写cuda kernel的语法。

PyTorch 模型性能分析和优化 - 第 2 部分

这是有关分析和优化在 GPU 上运行的 PyTorch 模型主题的系列文章的第二部分。在第一篇文章中，我们演示了使用 PyTorch Profiler 和 TensorBoard 迭代分析和优化 PyTorch 模型的过程以及巨大潜力。在这篇文章中，我们将重点关注 PyTorch 中由于使用急切执行而特别普遍的特定类型的性能问题：模型执行部分对 CPU 的依赖。识别此类问题的存在和根源可能非常困难，并且通常需要使用专用的性能分析器。在这篇文章[1]中，我们将分享一些在使用 PyTorch Profiler 和 PyTorch Profiler TensorBoard 插件时识别此类性能问题的技巧。

NVIDIA cuRobo：CUDA驱动，机器人舞动未来

嘿，GPUS开发者们！今天我们又要介绍一项真实的酷炫技术——cuRobo，这位速度狂魔正在为自主机器人导航领域掀起一场革命，让我们以轻松风趣的方式一探究竟。

从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

PU（图形处理单元）最初是为计算机图形开发的，但是现在它们几乎在所有需要高计算吞吐量的领域无处不在。这一发展是由GPGPU(通用GPU)接口的开发实现的，它允许我们使用GPU进行通用计算编程。这些接口中最常见的是CUDA，其次是OpenCL和最近刚出现的HIP。

硬钢百度面试！

能明显感觉到，C++面试和Java或者Go面试重点，Java/Go主要是问MySQL、Redis。

Python 失宠！Hugging Face 用 Rust 新写了一个 ML 框架，现已低调开源

近期，Hugging Face 低调开源了一个重磅 ML 框架：Candle。Candle 一改机器学习惯用 Python 的做法，而是 Rust 编写，重点关注性能（包括 GPU 支持）和易用性。

【BBuf的CUDA笔记】十二，LayerNorm/RMSNorm的重计算实现

我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题，大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关，这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣，我就研究了一下，因此也就有了这篇文章。

web前端常见面试题归纳

行内元素和块元素的区别概念块元素：默认独占一行，页面中垂直排列，宽高和内外边距可控行内元素：默认同行排列，宽高由内容决定行内元素和块元素举例块元素：

、

、、、<input> 行内元素和块元素的相互转换 display:inline;将块元素转换为行内元素 display:block;将行内元素转换为块元素 display；inline-blockl;行内块元素，既有block的宽度高度特性，也有inline的同行特性

《PytorchConference2023 翻译系列》7-深入探索CUTLASS：如何充分利用Tensor Cores

嗨，我们要开始了。我叫马修·尼斯利。我是NVIDIA的深度学习compiler PM，今天我将介绍一些针对NVIDIA Tensorcores的使用方法。首先我要讲一下Cutlass。我会给你一些背景和概述，为什么你可能会使用它，一些最新和即将推出的功能，然后我会概述一下开放平台Triton。如果你刚刚参加了上一场讲座的话那你已经是懂哥了。

入门篇-GPU知识概览

做了一段时间的 GPU 固件和驱动开发，加上平时学习的一些零散的知识，最近打算整理，将这些做成一页文章。主线任务：梳理 GPU 的知识大纲 =====> 对标 GPU入门工程师支线任务：了解 GPU 硬件工作机理支线任务：掌握 GPU 固件工作机理 =====> 对标 GPU固件工程师支线任务：了解 GPU 驱动和 GPU 固件的交互接口支线任务：掌握 GPU 驱动工作机理 =====> 对标 GPU驱动工程师支线任务：了解 GPU 驱动和 LIBDRM 的交互接口

图形驱动技术栈概览

1 说明背景1.1 近来想法1.2 几个概念2 全局视角2.1 应用场景(了解)2.2 大概原理(了解)2.3 技术图景(了解)3 用户空间3.1 OpenGL 和 libGL(了解)3.2 libXCB 和 XServer(了解)3.3 libGL 和 Mesa(了解)4 用户和内核4.1 软件构图(了解)4.2 驱动视角(待掌握)4.3 源码视角(了解)5 内核和固件5.1 工作流程(掌握)5.2 交互途径(掌握)5.3 寄存器组设计(掌握)5.4 通信协议设计(掌握)6 固件和硬件6.1 固件软件设计(掌握)6.2 软件硬件接口(了解)6.3 体系结构简介(了解)6.4 图形流水线(了解)7 参考资料

25行代码≈SOTA！OpenAI发布Triton编程语言，比PyTorch快2倍

项目负责人Philippe Tillet表示：「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。

PyTorch 2.2 中文官方教程（十二）

PyTorch 提供了大量与神经网络、任意张量代数、数据处理和其他目的相关的操作。然而，您可能仍然需要更定制化的操作。例如，您可能想使用在论文中找到的新型激活函数，或者实现您作为研究的一部分开发的操作。

《PytorchConference2023 翻译系列》6-Triton编译器

https://youtu.be/AtbnRIzpwho?si=-lB1VI-SE3hEbVT4

CentOS 7内核升级操作参考

CentOS（Community Enterprise Operating System）是Linux发行版之一，它由来自于Red Hat Enterprise Linux（RHEL）依照开放源代码规定发布的源代码所编译而成。由于出自同样的源代码，因此有些要求高度稳定性的服务器以CentOS替代商业版的Red Hat Enterprise Linux使用[1]。自从红帽公司单方面宣布终止CentOS的开发后，我们腾讯云的用户也逐步开始将应用迁移到其它操作系统上。由于CentOS 7的维护终止日期在2024年6月30日，距离当前还有一段时间，所以还有少量客户在继续使用着该版本。

一文读懂PyTorch张量基础（附代码）

本文介绍了PyTorch Tensor最基础的知识以及如何跟Numpy的ndarray互相转换。

【2021 TAAC&TI-ONE】常见问题之 Notebook 功能相关

参赛选手使用 Notebook 训练赛事任务，如何获取赛题数据？赛题数据文件 Dataset 已内置在 TI-ONE Notebook 里。参赛选手可打开内置在 Notebook 里的 Readme 文件，学习如何访问 Dataset。参赛选手使用 Notebook 参加比赛，如何提交大赛结果？参赛选手在使用 Notebook 时，可将训练结果指定路径存放在 COS 存储桶里，然后在 COS 存储桶里获取结果文件的对象地址，并在大赛官网提交。如何在两个 Notebook 实例之间迁移数据？请

CUDA&OpenCL编程7个技巧及ArrayFire如何帮助您

· 向量化代码Vectorized Code: 加速器执行向量化代码性能会很好因为计算自然地映射到硬件的运算内核上。ArrayFire函数本质上是量化的，因此，如果您使用ArrayFire，你正在编写向量化代码。 · 内存传输:避免过多的内存传输。每个casting操作在CPU存储器和加速器存储器之间来回移动数据。 ArrayFire已经做了很多自动优化，以尽量减少这些存储器之间的传输，只有在万不得已才传输数据。 · 串行对比并行运算: CPU是串行计算设备，而加速器是并行计算设备。对于小的或者并行运算，

快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

2006年，NVIDIA公司发布了CUDA（http://docs.nvidia.com/cuda/），CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 9。

PyTorch基础介绍

PyTorch既是一个深度学习框架又是一个科学计算包，她在科学计算方面主要是PyTorch张量库和相关张量运算的结果。（张量是一个n维数组或者是一个n－D数组）PyTorch是一个张量库，她紧密地反映了numpy的多维数组功能，并且与numpy本身有着高度的互操作性。Pytorch中常用包的介绍

从头开始进行CUDA编程：流和事件

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。但是在深入研究之前，我们将首先讨论CUDA流。

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