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DAY48：阅读 Atomic Functions

, 给大家带来的震撼吗)，以及, GPU上海量并行的应用, 以及, 到多卡系统, CPU-GPU交互的普及, 不使用原子操作将会越来越变得寸步难行。...我们已经恍惚间遭遇了6.0+了.从6.0开始, 原子操作性能如同本章所说, 得到了很大的提升,主要体现在应用范围的扩大, 以前只能在一张卡内使用,现在扩展到了系统内: 其他的伙伴卡(例如4卡系统), 以及...这也是AMD当年在还热心推广OpenCL的时候, 推出的OpenCL 2.0里面的一个重要的演示例子.它们的APU(类似TX2的, 也是CPU+GPU, 不过CPU是x86的, 不是arm, GPU也不是...然后本章节还说了一点:原子操作(atomic*()系列函数)本身无任何memory fence作用.(还记得memory fence吗? 之前的章节说过它的2大作用. 一个是软件(编译器)控制上的....Maxwell可以暂时使用原子交换(写入+读取旧值)来patch一下.不要旧值部分即可.不过Maxwell/Pascal+的shared memory上的原子操作性能的确得到了海量提升.在之前的版本中(

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Python CUDA 编程 - 1 - 基础概念

一台服务器上可以安装多块GPU卡，但GPU卡的发热量极大，普通的空调系统难以给大量GPU卡降温，所以大型数据中心通常使用水冷散热，并且选址在温度较低的地方。...有经验的程序员经过半天的培训，掌握一些基础概念后，能在半小时内将一份CPU程序修改成为GPU并行程序。...关于英伟达的软件栈，可以总结为： 最底层是GPU硬件，包括各类GPU显卡，DGX工作站等。 操作系统是基于硬件的第一层软件，在操作系统上我们需要安装GPU驱动。...CUDA 英伟达能在人工智能时代击败Intel、AMD等强大对手，很大一部分是因为它丰富的软件体系。这些软件工具库使研发人员专注于自己的研发领域，不用再去花大量时间学习GPU底层知识。...与相对封闭的CUDA不同，OpenCL（Open Computing Language)也是当前重要的计算加速平台，可以兼容英伟达和AMD的GPU，以及一些FPGA等硬件。

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GPU加速——OpenCL学习与实践

对于这样一个场景中的事物与OpenCL中几个概念的类比为：工作项就好比每位同学，工作组就好比一个班级，多个同学组成一个班级，多个工作项也组成一个工作组；机房里的电脑就好比处理单元，机房就好比计算单元。...多个类似机房的计算单元构成了一个OpenCL设备。 我们以核心函数来体会OpenCL中的工作项与工作组的用法。 核心函数1： clEnqueueNDRangeKernel() ?...OpenCL C 实现了C11的原子操作的子集，并且提供了非常丰富的原子操作种类，我们稍后会逐一详细讲解。...不过，OpenCL 2.0之前的原子操作接口比较简单，而且与2.0版本完全不同，所以，我们这里先介绍一下OpenCL 1.2中的原子操作内建函数。 下面介绍一下OpenCL 1.2中的原子操作。...内核参数声明的指针类型必须指向global、local和constant三种类型之一。 内核函数返回类型必须是void类型，且只能在设备上执行。主机端可以调用这个函数。

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视频编解码硬件方案漫谈

，视频应用也越来也丰富，单独靠CPU来编解码已经显得勉为其难，一种集成在显卡中gpu用来参与编解码工作已经成为主流。...一) gpu存在的形式 gpu主要驻留在显卡上，配合显卡参与显示，绘图，编解码,并行计算等工作。常见形式有以下3类。...独立显卡 2)集成在CPU中的核显，如intel的某些带核显处理器和AMD某些带核显处理器                                                                          ...专用视频加速卡 二）gpu编解码的常用技术方案 1）厂家SDK方案 对应gpu编解码，硬件厂家都有相应SDK方案，应用开发者可以直接调用厂家的SDK 来完成编解码器工作。...其次在ffmpeg中软件编解码器可以实现相关硬解加速。如在h264解码器中可以使用cuda 加速，qsv加速，dxva2 加速，d3d11va加速，opencl加速等。

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MacBook显卡不跑AI模型太浪费：这个深度学习工具支持所有品牌GPU

如果想要充分利用笔记本的并行能力，且 N 卡又配不起，那么这篇文章介绍的 PlaidML 就非常合适了。...之后 PlaidML 0.3.3 发布，开发者可以借助 Keras 在自己的 AMD 和英特尔 GPU 上完成并行深度学习任务。...OpenCL 通用并行计算开放标准并不是为 N 卡专门设计的，因此不论你的笔记本 GPU 是 AMD、 Intel，还是 NVIDIA，它都能支持。 ?...很多读者可能认为，OpenCL 的生态没有 CUDA 成熟，可能在稳定性与开发速度上都没那么快。但是，我们可以把复杂的底层机制都交给 PlaidML，我们只需要用就行了。...甚至 PlaidML 我们都不需要接触，它已经集成到了常见的深度学习框架中，并允许用户在任何硬件中调用它。

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蓝宝 PGS AMD FirePro S9170 服务器加速卡发布

AMD FirePro 全球独家代理蓝宝科技宣布，正式发布内存容量达到 32GB 的服务站加速卡蓝宝 PGS AMD FirePro S9170。...蓝宝 PGS AMD FirePro S9170 是目前双精度性能最快的单 GPU 服务器加速卡，支持 OpenCL 2.0，基于 AMD 第二代 GCN 微架构，能提供 5.24 TFLOPS/2.62...蓝宝 PGS AMD FirePro S9170 具备业界容量最大的 32 GB 内存，带宽高达 320GB/s，对于复杂的科学计算、数据分析、地震计算处理等应用，都可以从 32 GB 的庞大内存容量上显著获益...Geomechanica Inc 公司的创始人之一及董事 Omid Mahahadi 表示，该公司开发了一个基于 AMD GPU 异构计算平台的完全并行计算工具，能从捕获的大量物理数据中可靠、快速地定位油气田...PGS FirePro S9170 支持的 OpenCL 2.0 技术来增强该工具的性能。

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opencl:原子命令实现自旋锁(spinlock)的使用限制

关于原子命令的概念，opencl中原子命令的使用方法不是本文讨论的重点，而是要说说在opencl用原子命令实现的自旋锁(spinlock)的使用限制。...但是，这段代码在GPU上运行时工作组(work group)中的工作项(work-item)数目大于1的时候，是不能正常工作的，直接导致设备死锁无响应。...我们知道，一个工作组的工作项都是在同一个计算单元(CU)上运行的，对于GPU的工作项来说，读写内存是个很耗时的过程(尤其是全局内存)。...为了提高内存读写效率，同一个工作组中的每个工作项的单个的读写内存操作会被计算单元合并成整个工作组的一次内存操作。...换句话说，从计算单元(CU)的角度来看，计算单元(CU)上运行的每个处理元件(PE)的一次内存访问最终都被合并成以计算单元为单位的一次内存操作。

1.2K10

AMD MLP:基于OpenCL的深度学习工具

2) 基于开放标准实现 AMD- MLP 用OpenCL作为使用GPU进行通用计算的编程工具，来实现深度学习过程中的重要计算操作。...由于OpenCL是开放标准的异构编程工具，其被AMD、Intel及Nvidia等多个厂家所实现，因此AMD-MLP 能在不同厂家的设备上运行，软件的移植性很好。...clBlas是基于OpenCL实现的矩阵运算操作库，AMD-MLP中执行矩阵运算的地方直接用clBlas的接口实现，简化了编程。...，基于这个统一的接口，用户只需要做少量的开发工作（开发一个DNNDataProvider派生类) 识别其数据在文件中的格式并将其加载到内存即可，用户不需要关心数据在学习过程中如何被组织，传输和使用。...过长的学习时间周期，不仅影响创建一个分类或预测结果的时间，还不利于神经网络学习过程中经常需要的参数调优工作。

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OpenCV 图像处理学习手册：6~7

CUDA 是由 NVIDIA 创建并由其产生的 GPU 实现的并行计算平台和编程模型。 本章重点介绍 OpenCL 架构，因为它受到更多设备的支持，甚至包括在某些 NVIDIA 图形卡中。...IBM OpenCL 开发套件：此 SDK 在 AMD 服务器（例如 IBM Power，IBM PERCS 和 IBM BladeCenter）上支持 OpenCL。...请注意，OpenCL 支持许多计算设备，但不是全部。 您可以检查图形卡或处理器是否与 OpenCL 兼容。...OpenCL FFT：快速傅立叶变换（FFT）是许多图像处理算法需要的非常有用的功能。 因此，此功能可在 AMD 设备上实现并行处理。 可以从与前面相同的 URL 下载。...在第二部分中，说明了使用 OpenCL 安装 OpenCV 的安装过程，并使用了 AMD APP SDK。 在上一节中，有三个使用 GPU 编程的示例（第二个示例也具有 CPU 版本以便进行比较）。

1.2K30

OpenCL超级计算研讨会总结

2015元宵隔天，也是北京两会热烈提案期间，由美商AMD、港商蓝宝石科技、景丰电子于深圳北方大厦举办“GPU/OpenCL并行计算大趋势”研讨会，吸引近百位来自北京、天津、上海、南京以及深圳当地商业单位之技术人员...、部门主管参与，其中AMD资深软件经理陆璐博士展示基于Firepro高性能GPU计算卡的OpenCL/DNN（深度学习）技术与方案，成为众人最关注的焦点，此外吉浦迅科技CEO陈泳翰受邀介绍GPU并行计算的性价比...全球互联网龙头企业 Google 多年前高喊“得人工智能者的天下”的口号，为人工智能技术做出重要的战略定位（远高于大数据与云计算），带动欧美各大先进企业均纷纷跟进，大量延揽人才、投入资金资源，要在这场竞争中抢占前沿位置...关于目前人工智能计算的主流技术，AMD中国区资深软件经理陆璐博士介绍说，DNN（Deep Neural Netwrok）深度神经网络模型是目前科学界验证过最佳的离线（off-line）训练算法，基于互联网大数据基础上...而所有并行计算过程中，影响计算性能的关键，包括数据传输、单位计算性能以及资源使用率三大部分，AMD Firepro 高性能计算卡具备业界最高之位宽（512bit）、显存带宽（384GB/s）、显存容量（

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ASUS ESC4000G2再度登上Green500第一

在最新的Green 500榜单中，来自德国 Darmstadt的GSI研究中心的L-CSC集群一举夺魁，成为全球最节能的高性能GPU超级计算系统。...服务器专用计算卡再次奠定了AMD在高性能计算领域中的领导地位。...AMD和华硕正通力合作推动OpenCL应用在关键科学研究领域。我们正在致力于建设我们在高性能计算中的领导地位，成为行业计算应用、工具和技术的一个最重要的供应商。”...AMD FirePro S9150 16GB显存可以让我们在一张GPU上就可以进行大部分LQCD计算，而不需要在GPU之间或者节点之间进行数据传输，提高的计算效率。...总之，在GSI项目上华硕和AMD都达到了新的水平，揭示了华硕ESC4000 GPU G2服务器和AMD FirePro S9150 GPU的真正力量，”华硕总经理 Tom Lin 说：“我们很自豪能够为客户提供能够提供无与伦比的性能和最大的能源效率我

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异构计算综述

j) 支持CUDA的GPU集成有8个内存控制器，GPU的内存带宽通常是CPU 的十倍 1.2 GPU计算模型 内核是执行模型的核心，能在设备上执行。...在一个计算单元内可运行同一工作组中的工作项，并且该组内的工作可以并发执行在多个处理单元上。...（b）常数内存：全局内存的一部分，但工作项对其中的任意数据只能进行读操作。 （c）局部内存：对特定工作组可见，该工作组中所有工作项可以对其中的任意数据进行读写操作。...执行内核程序、读、写及复制缓冲区和同步操作等都是通过命令队列中的命令实现的。一个命令队列和一个OpenCL设备是一对一的关系。...但都有一定的限制，如_global_函数类型限定符用于声明内核函数，只能在设备上执行，从主机调用。 3.1 AMD视频稳定技术 视频是和大家息息相关高频应用。

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软件开发者谈GPU

最近几年有幸参与公司GPU芯片的软件开发工作，目前公司和个人都到了一个十字路口，趁着闲暇时间从一个软件工程师的角度梳理总结一下GPU相关知识。知识多数来自网络和个人经验。...但是目前的GPU产品尤其是Render GPU产品都将后两者功能集成到GPU中，N卡、A卡和I卡都是如此。...不过2006年ATI卖身给AMD，回过头来看显卡市场多数时候A卡都被N卡压制。 这里不得不提到2002年发布的芯片产品Mobility Radeon 9000,简称M9芯片，算是国产GPU的鼻祖。...这里说一下个人的测试经验，比如OpenCL性能，原生IMG GPU OpenCL计算单元有4个，而Intel集成GPU却有12个，可以简单理解理论上IMG GPU OpenCL计算能力只有Intel 集成...GPGPU并行计算这块主要考察OpenCL的能力，华为昇腾芯片推广自己的软件架构，猜测华为希望自己可以像NV那样推广CUDA来代替OpenCL。

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AMD 于 2015 CES 上展示多款未來運算技術

AMD 在 2015 CES 國際消費電子展上，展出多款令人眼前一亮的新產品和技術，包括一系列 APU 、 Radeon GPU 與嵌入式設計的創新，突破現代運算發展界限，並展示對未來運算的精闢見解，...AMD 2015 CES 大會重點展出多個新產品和技術，其中於新一代行動運算， AMD 於會上展出首款高效能系統單晶片（ SoC ）和新一代代號為 Carrizo 的行動 APU 。...並預計於 2015 年中上市的 Carrizo ，專為現代消費者運算習慣及 IT 部門的需要度身訂造，配合長期開機、以媒體及生產力為主的生活模式，支援新一代 API ，包含 DirectX 12 、 OpenCL...針對用戶對 4K 及 4K 以上超高解像度的需求， AMD 透過 AMD Rade on R9 系列繪圖卡及 AMD Eyefinity 技術展示 4K 遊戲，帶來 4K 及 4K 以上超高解像度的極致體驗...同時在 CES 大會上， AMD 與眾多技術合作夥伴共同為消費者及企業客戶，提供在工作或娛樂上均能享受到的超卓運算體驗，包括內置 AMD 臉部識別登入和 AMD 手勢控制技術的 Lenovo IdeaPad

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FFmpeg 硬件加速方案概览 （下）

实际上，从开放的角度而言，Intel，AMD，Nvidia这3家GPU大厂所提供的方案的Open 程度不尽相同，总的说来，其开放程度是Intel好于AMD, 而AMD又好于Nvidia。...上的VAAPI接口，以Windows平台上为例，它的基本结构框图如下： 而在FFmpeg的集成中，基本上是在Libavcode/Libavfilter内提供了一个基本的wrapper去调用Media...，更多的区别可能在于软件灵活度和开放程度的考量。...fixed mode，这种模式之下，所有的编码相关执行使用的ASIC 方式，而另一种模式则是hybrid mode，主要是通过GPU中的3D引擎的计算单元执行编码相关动作，而对应的接口则是AMD's Accelerated...顺带说一句，Rostislav Pehlivanov的这份PPT中，回顾了各种CODEC上的各种尝试，整个行业在CODEC上的努力，而其中大部分的CODEC，并未流行开来，但这些人的种种努力不该被完全忘记

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深度学习框架机器学习的开源库TensorFlow

TensorFlow 能在多架构和多核心系统上运行，也可以在分布式进程上运行，将计算密集型处理作为工作者任务分发给各个系统。...OpenCL 支持只是发展路线图中的一项，尽管一些社区项目已经在兼容 OpenCL 1.2 的 GPU（比如 AMD）上运行 TensorFlow。...基于 CPU、芯片集、管理程序和操作系统的特定组合，直通方法的开销可能会有所不同。通常，对于最新一代的硬件，开销要低得多。 一种给定的管理程序-操作系统组合仅支持特定的 NVIDIA GPU 卡。...最新版本可以在特定的较新 GPU 卡上支持 OpenCL（TensorFlow 上没有官方 OpenCL）。...最新版的 NVIDIA GRID 可以在特定的较新 GPU 卡上支持 CUDA 和 OpenCL。

1.1K10

DAY50：阅读Warp Vote Functions

ffs()之类的函数,在进行某些数据结构上的插入之类的操作的时候, 快速判断warp整体需要多少个空间, 而每个具体的warp内部的线程又在什么位置上需要操作.这种非常方便.再例如说, 像是昨天的章节中...,所提到的快速聚合原子操作(1个block或者warp整体对同样的地址上进行原子操作),NV曾经推荐过的手工操作, 现在变成编译器自动展开进行了,也是利用了这点.先选出当前有效的线程(__activemask..., 这个还没说道), __popc统计全部需要进行的原子操作数量,执行1次总体原子操作, 将原始值传播回来(shuffle), 然后继续大家上__ffs之类的确定自己的最终模拟原子操作后的位置. （2）...完全不影响你正常在GPU软件开发工作上班.但是有了, 你可以, 例如减少一些加班. 需要补充的事:(1)硬件实际上(5.X/6.X/7.X)总是将这些固定的规约操作和按位统计一体完成的....相比N卡, 等于0代价.但是很遗憾的是, 都7年过去了.至今AMD没有将它们导出到OpenCL C中.所以你依然只能看, 不能用.所以选择N卡是一个明智的选择.

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GPU 超算完整体验 —— AMD FirePro 通用计算特性

OpenCL 代码）的人来说，也未必能对厂商为什么会推出专门的超算卡有充分的认知。...我们以 AMD FirePro 为例，这个产品线最初是叫 FireGL，本是针对图形工作站为主的应用，因为图形工作站的最突出特点就是使用 OpenGL 作为图形 API。...从外观上看 S 和 W 的区别其实很简单，分别就是 S 是被动散热，而 W 则是主动散热，而且 W 是主打传统图形工作站应用的，其中要 W8X00 级别以上的产品才具备较高的浮点计算性能，往下的 W 系列显卡不强调双精度性能...and Big Ideas in Computer Structures》一文中，关于资源平衡有这样的说法： 按照上世纪 60 年代提出 的 Amdahl 法则，指令速度、内存容量、位元速率的性能平衡...到了90 年代，在科学计算领域，要实现每秒浮点操作（flops）与内存的平衡，就得做到不低于 1 flops/字节 到 1flops/8字节。

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AMD FirePro GPU的DirectGMA 功能

利用Direct Graphic Memory Access(DirectGMA）有效地在AMD FirePro GPU卡之间交换数据 在视觉计算领域中，在应用里使用各种类型的加速器是非常普遍...这就是为什么AMD，异构计算架构领导者为AMD FirePro W5X00以上的FirePro卡和一些嵌入式产品引入DirectGMA技术，可以在不同的设备，如GPUs,FPGAs之间进行数据交换。...这种机制可以用来在AMD的FirePro卡和第三个设备之间进行数据交换，或者在一个系统里多个 AMD FirePro GPU之间进行Peer-to-peer（点对点）传输。...另一个功能是为开发者提供ＡＰＩ支持，集成到他们的应用程序和工作流程中。...DirectGMA支持OpenCL™，OpenGL，DirectX®９，DirectX 10和DirectX 11，所以它让应用程序非常灵活地集成它，并获得好处。

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做空机构 Citron 6 大理由唱衰英伟达，2017年谁能问鼎 AI 芯片市场

英伟达在2016年深度学习硬件市场中占绝对统治地位，在资本市场上，英伟达的股价2016年也上扬了250%，是成长最好的股票之一。但是英伟达真的就可以在2017年超越老牌芯片制造商英特尔和AMD吗？...今年英伟达不论在市场还是股票上取得了惊人的增长。问题是，2017年这家公司能否持续这么高的增长呢？ 英伟达真的可以在2017年超过老牌芯片制造商，特别是英特尔吗？...此外，英伟达对开发者非常友好，它有大量知识储备，不仅仅提供统计帮助内容，还以开课和工作坊的形式帮助开发者重头学起。 但是，AMD已采取行动对付英伟达。...跨平台支持会带来很明显的问题，如果开发者给CUDA开发软件，那它没必要在OpenCL上面跑。类似的，OpenCL的代码不会在CUDA上跑。...他们只需要用自动转换工具，AMD系统会对他们开放的。同时，移植的应用立马提升了AMD对深度学习的吸引力。因此这对AMD和开发者是个双赢的事情。双方都从最小的人为干预中获益。

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