GPUArrays 有助于减少代码重复，因为它允许编写独立于硬件的 GPU 内核，这些内核可以通过 CuArrays 或 CLArrays 编译到本地的 GPU 代码。...对于大型数组，通过将计算转移到 GPU，可以稳定地将速度提高 60-80 倍。获得此加速和将 Julia 数组转换为 GPUArray 一样简单。...该表显示创建类型的实例是否可行，对于从 CPU 到 GPU 的转移，该表还说明了对象是否能通过参照进行复制或传递。 垃圾收集 当使用 GPU 时，要注意 GPU 上没有垃圾收集器（GC）。...使用 GPUArrays 可以作为在内核中分配数组的替代方法。GPUArray 构造函数将创建 GPU 缓冲区并将数据转移到 VRAM。...发生「融合」是因为 Julia 编译器会重写该表达式为一个传递调用树的 lazy broadcast 调用，然后可以在循环遍历数组之前将整个调用树融合到一个函数中。
例如，如果将数据异步复制到 GPU 以使用某个内核处理它，则复制的步骤本必须在内核运行之前完成。 但是如果有两个相互独立的内核，将它们放在同一个队列中有意义吗？不一定！...因为对于这种情况，CUDA通过流的机制来进行处理。我们可以将流视为独立的队列，它们彼此独立运行，也可以同时运行。这样在运行许多独立任务时，这可以大大加快总运行时间。...它将返回一个 threads_per_block 大小的数组，把它传递给另一个内核 single_thread_sum，single_thread_sum将进一步将其缩减为单例数组（大小为 1）。...这个内核将在单个线程的单个块上运行。最后还使用 divide_by 将原始数组除以我们计算的总和最后得到我们的结果。所有这些操作都将在 GPU 中进行，并且应该一个接一个地运行。...一般情况下，将流传递给 Numba CUDA API 函数不会改变它的行为，只会改变它在其中运行的流。一个例外是从设备到主机的复制。
唯一的区别出现在分配数组时，这会强制你决定数组是否位于CUDA或OpenCL设备上。关于这一点的更多信息，请参阅内存部分。...这个表显示了是否可以创建类型的实例，并且对于从CPU到GPU的传输，该表还指示对象是否通过引用复制或传递。...在~1000 GPU线程中的每一个线程创建和跟踪大量堆内存将很快破坏性能增益，因此这实际上是不值得的。 作为内核中堆分配数组的替代方法，你可以使用GPUArrays。...这种标记法允许你将函数应用于数组的每个元素，并使用f的返回值创建一个新数组。这个功能通常称为映射（map）。 broadcast 指的是具有不同形状的数组被散布到相同的形状。...函数都可以应用于GPUArray的每个元素，并且多个dot调用将融合到一个内核调用中。
第一个需要注意的是内核(启动线程的GPU函数)不能返回值。所以需要通过传递输入和输出来解决这个问题。这是C中常见的模式，但在Python中并不常见。 在调用内核之前，需要首先在设备上创建一个数组。...到目前2022年，还没有四维网格或更高的网格。在内核内部可以通过使用 blockIdx.x 找出正在执行的块，例如我们这个例子它将从 0 运行到 3。...下面我们对两个数组求和，这比对两个数字求和复杂：假设每个数组都有20个元素。如上图所示，我们可以用每个块8个线程启动内核。如果我们希望每个线程只处理一个数组元素，那么我们至少需要4个块。...启动4个块，每个块8个线程，我们的网格将启动32个线程。 对于多线程处理，最需要弄清楚是如何将线程下标映射到数组下标（因为每个线程要独立处理部分数据）。...在较新版本的 Numba 中可能会会收到一条警告，指出我们使用内核使用了非设备上的数据。这条警告的产生的原因是将数据从主机移动到设备非常慢， 我们应该在所有参数中使用设备数组调用内核。
由于 CUDA 流调用是异步的，CPU 可以在 GPU 执行期间进行计算（包括主机和设备之间的 DMA 内存复制）。CPU 可以查询 CUDA 事件，以确定 GPU 是否完成任务。...该示例展示了如何将 GPU 设备函数（来自 GPU 设备静态库）作为函数指针传递以供调用。此示例需要计算能力 2.0 或更高的设备。...inlinePTX 一个简单的测试应用程序，展示了 CUDA 4.0 新增功能，将 PTX 嵌入到 CUDA 内核中。...该示例还使用了 CUDA 管道接口提供的异步复制，将全局内存数据复制到共享内存，从而提高内核性能并减少寄存器压力。...将 libDevice 库与输入 NVVM IR 程序链接，验证 IR 是否符合 NVVM IR 规范，然后生成 PTX。
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。...类型不匹配 在CUDA内核调用中传递错误类型的参数。 内核调用失败 内核可能因各种原因（如越界访问）而失败，不总是立即抛出错误。...使用CUDA Streams CUDA Streams允许并行执行不同的内核和内存操作，可以重叠计算和内存传输。 8....数据布局优化 对于访问模式有规律的数据，可以采用结构化数组（SOA）而非数组结构（AOS）布局，以提高访问效率。 10....动态并行主义 CUDA 5.0引入了动态并行，允许从设备上的一个内核调用另一个内核，可以更好地利用GPU资源。 11.
如果将数组拆分为 1024 个块（或适当数量的threads_per_block）并分别对每个块求和呢？然后最后，我们可以将每个块的总和的结果相加。下图显示了一个非常简单的 2 块拆分示例。...上图就是对数组元素求和的“分而治之”方法。 如何在 GPU 上做到这一点呢？首先需要将数组拆分为块。每个数组块将只对应一个具有固定数量的线程的CUDA块。在每个块中，每个线程可以对多个数组元素求和。...虽然我们总是可以使用一个展开的数组(array2 .ravel())调用，但了解如何手动约简多维数组是很重要的。 在下面这个例子中，将结合刚才所学的知识来计算二维数组。...内核通常依赖于较小的函数，这些函数在GPU中定义，只能访问GPU数组。这些被称为设备函数（Device functions）。与内核函数不同的是，它们可以返回值。...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。
我们可以直接地将文件的内容读取到已分配的内存，然后就可以将内存的指针传递给在设备上运行的CUDA内核。然后，在等待内核处理完成之后，我们可以再次从CPU访问数据。...借助统一内存模型，程序员现在可以直接开发并行的CUDA内核，而不必担心分配和复制设备内存的细节。这将降低在CUDA平台上编程的学习成本，也使得将现有代码移植到GPU的工作变得容易。...如下图所示，将包含指针的数据结构从CPU传递到GPU要求进行“深度复制”。 ? 下面以struct dataElem为例。...这导致下面的复杂代码，这些代码只是将数据元素传递给内核函数。...现在，我们可以选择将对象传递给内核函数了。如在C++中一样，我们可以按值传递或按引用传递，如以下示例代码所示。
添加或增强的其他OpenACC特性包括缓存指令改进和Fortran模块中命名常量数组的支持。...，OpenACC区域将卸载并在GPU上执行。...如果您开发商业或生产应用程序，现在您可以使用OpenACC加速您的代码，并在任何系统上部署单个二进制文件，无论是否使用gpu。 ?...在OpenACC区域中使用C++14 Lambdas with Capture c++ lambda表达式提供了一种方便的方法，可以在调用或传递参数的位置定义匿名函数对象。...一个例子是将代码生成定制到不同的编程模型或平台。c++ 14为越来越多的lambda用例打开了大门，特别是对于多态的lambdas，所有这些功能现在都可以在OpenACC程序中使用了。 ?
内核函数用于执行这些并行执行。一旦执行了这些内核函数，控制就被传递回继续执行串行操作的主机设备。 为了方便定位threadidx等，用多维数据来表示，就有了维度。...当启动一个内核时，每个线程块的线程数量，并且指定了线程块的数量，这反过来又定义了所启动的 CUDA 线程的总数。...index 索引 CUDA 中的每个线程都与一个特定的索引相关联，因此它可以计算和访问数组中的内存位置。 举个例子： 其中有一个512个元素的数组。...因此线程标识符的值将从0到1023不等，块标识符将从0到1不等，块维度将为1024。因此，第一个块将获得从0到1023的索引值，最后一个块将获得从1024到2047的索引值。...硬件将线程块调度到一个 SM。一般来说，SM 可以同时处理多个线程块。一个 SM 可能总共包含多达8个线程块。线程 ID 由其各自的 SM 分配给线程。
将short类型转换为其他类型在Java中，可以将short类型转换为其他类型，例如int、long、float和double等。...这些转换称为“扩展转换”，因为它们将short类型的值扩展到其他数据类型中。...由于扩展转换是从低位到高位进行的，因此在转换时不需要进行类型转换。使用short类型的位运算在Java中，可以使用short类型进行位运算。...然后，我们使用ByteBuffer.wrap方法将byte数组转换为short数组，并指定字节顺序为LITTLE_ENDIAN。这是因为音频数据通常使用小端字节顺序进行编码。...使用short类型处理图像数据除了音频数据之外，short类型还可以用于处理图像数据。在Java中，可以使用javax.imageio包中的类来读取、写入和处理图像数据。
返回缓存是否已启用。初始化可以延迟，因此不会检查初始化状态。该名称保留以确保向后兼容性。...可以创建并将其传递到计算中，以建立依赖关系。已移除了单例对象 core.token，现在用户应该创建和使用新的 core.Token 对象。...您可以通过将 JAX_TRITON_COMPILE_VIA_XLA 环境变量设置为 "0" 来恢复到旧行为。...：JAX 现在会验证其找到的 CUDA 库是否至少与 JAX 构建时使用的 CUDA 库一样新。...并行 CUDA 内核跟踪现在默认启用于 NVIDIA GPU。
机器之心报道 编辑：陈萍 有人将快速可微分排序算法打包实现，性能还不错。...大部分代码是在项目「google-research/fast-soft-sort」中的原始 Numpy 实现复制而来，并配有自定义 C ++ 和 CUDA 内核以实现快速性能。...我们可以使用 Torchsort 来创建可微的斯皮尔曼等级系数函数，以便可以直接针对该指标优化模型： import torchimport torchsort def...Numba JIT 的批处理大小为 1（请参见左图），fast_soft_sort 的前向传递与 Torchsort CPU 内核的性能大致相同，但是其后向传递仍然依赖于某些 Python 代码，这极大地降低了其性能...torchsort CUDA 内核在序列长度低于 2000 时表现出色，并且可以扩展到非常大的 batch。在未来，CUDA 内核可能会进一步优化，以达到接近内置的 torch.sort 的性能。
相比之下，由于 Julia 的实现是用 Julia 编写的，因此可以轻松对从 ODE 到金融定价模型等求微分。将这些强大的工具带入模型是深度学习真正成为可微分编程的关键。...相比之下，Julia 中的 GPU 编程一直是一流的 CUDA 内核（可以很好地编写并从脚本或 notebook 中运行）。...例如，上面的代码不限于浮点数的密集数组，而是可以给出复数的稀疏数组；Julia 的常规特化机制将动态地生成一组新的 PTX 指令。...我们甚至可以将此代码进一步抽象为可利用「+」函数的「高阶内核」，从而在四行代码内创建一整套函数 map（f，x，y）。 这可以实现一些强大的技巧，即使你自己从不编写 CUDA 代码。...例如，我们可以透明地将大型广播（broadcast）表达式（例如 1 /（1 + exp（-x））及其向后传递融合到单个 GPU 内核中，从而获得显着加速。
在某些情况下，多个线程必须对同一个数组进行读写。当试图同时执行读或写操作时，这可能会导致问题，例如假设我们有一个将一个值加1的内核。...@cuda.jit def add_one(x): x[0] = x[0] + 1 当我们用一个线程块启动这个内核时，我们将在输入数组中存储一个值1。...由于我们是在GPU上进行操作，所以这里将使用数组代替字典，并且将存储所有 128 个 ASCII 字符，而不是存储 26 个字母。 在此之前，我们需要将字符串转换为“数字”数组。...在这种情况下可以将UTF-8字符串转换为uint8数据类型。...为了提高速度，我们可以在共享内存数组中计算局部直方图 共享数组位于芯片上，因此读/写速度更快 共享数组对每个线程块都是本地的，访问的线程更少，竞争就少。 这里我们假设字符是均匀分布的。
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。...通过少量的开发工作，你可以非常接近峰值性能。 简而言之，Triton是一个帮助研究人员轻松编写高性能机器学习内核的工具，无论他们是否有GPU经验。...Triton介于Cuda和Torch之间，因为你仍然可以编写自己的算法，你仍然可以控制自己的类型，你仍然需要决定是否需要以某种类型来保存中间值，你控制所有的精度。...如果你用CUDA编写同样的内核，它实际需要更多的努力。我们可以注意到一些有趣的事情。例如，你可以控制如何在计算机上分配工作。多亏了这些编程思想。...之后我将讨论，如何在典型的设备上使用triton，除了内核他还可以集成到完整的graph编译器堆栈中： Triton为你提供了一个非常容易、非常自然的从graph表示直接到实现的lowering过程，并且它实际上允许更简单的
的编译器，包括gradients、CUDA内核编译、自动批处理以及对TPU等新硬件的支持。...此外，这种方法为扩展该编译器基础结构提供了机会，可以使用更高级和特定于域的优化，例如内核融合和编译到TPU等加速器。...框架在内部提供内核，但是用户只能看到有限的一组数学运算，不能直接对GPU进行编程。 相比之下，Julia中的GPU编程一直是一流的CUDA内核（可以很好地编写并从脚本或笔记本中运行）。...例如，上面的代码并不局限于密集的浮点数组，而是可以给出稀疏的复数数组。...自动Batching 为了从这些加速器中获得最大收益，批处理程序通常会同时将前向和反向传递应用于多个训练示例。
调用时必须声明内核函数的执行参数。 7....可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在设备上执行的函数； 3.2. 可以在设备代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行设备内存读写操作； 3.3....可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在主机上执行的函数； 3.4. 不可以在主机代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行主机内存读写操作（即不能进行解引用）。...当函数返回时，我们无法确保复制操作是否已经启动，更无法保证它是否已经结束。我们能够得到的保证是，复制操作肯定会当下一个被放入流中的操作之前执行。...要牢牢记住操作放入流中的队列中的顺序影响到CUDA驱动程序调度这些操作和流以及执行的方式。 技巧 1. 当线程块的数量为GPU中处理数量的2倍时，将达到最优性能。 2.
向GPU的转移允许大规模的加速，因为GPU比CPU拥有更多的内核。 笔者觉得，对于我来说一个比较好的使用场景是，代替并行，在pandas处理比较慢的时候，切换到cuDF，就不用写繁琐的并行了。...该版本将cuStrings存储库合并到cuDF中，并为合并两个代码库做好了准备，使字符串功能能够被更紧密地集成到cuDF中，以此提供更快的加速和更多的功能。...0.10版本加入了最新的cudf :: column和cudf :: table类，这些类大大提高了内存所有权控制的强健性，并为将来支持可变大小数据类型（包括字符串列、数组和结构）奠定了基础。...0.10还用Cython取代了CFFI Python绑定，从而使C ++异常可以传播到Python异常，使更多可调整的错误被传递给应用程序。下一个版本将继续提高RMM中的异常支持。...，也可以使用docker，参考：https://github.com/rapidsai/cudf conda版本，cudf version == 0.10 # for CUDA 9.2 conda install
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