CUDA:将参数传递给内核是否会减慢内核的启动速度？
CUDA是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型，用于利用GPU进行高性能计算。在CUDA中，内核是在GPU上执行的函数，用于并行处理大规模数据。
在CUDA中，参数传递给内核不会显著减慢内核的启动速度。CUDA使用的是异步内核启动机制，即内核启动后会立即返回，而不会等待内核执行完成。因此，参数传递的时间不会对内核的启动速度产生明显影响。
然而，参数传递的方式可能会对内核的性能产生一定影响。在CUDA中，参数传递可以通过全局内存、共享内存、常量内存和纹理内存等方式进行。不同的传递方式具有不同的访问速度和内存带宽。因此，在选择参数传递方式时，需要根据具体情况进行权衡和优化，以提高内核的性能。
总结起来，CUDA中将参数传递给内核不会减慢内核的启动速度，但参数传递的方式可能会对内核的性能产生影响。在实际开发中，需要根据具体情况选择合适的参数传递方式，以优化内核的性能。
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浏览 388提问于2018-01-30
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Keras + Tensorflow优化档位
machine-learning、tensorflow、deep-learning、keras
我安装了Theano (TH)，Tensorflow (TF)和Keras。基本测试似乎表明它们与GPU (GTX 1070)、Cuda 8.0、cuDN5.1一起工作。
如果我以TH作为后端运行cifar10_cnn.py ，它似乎工作正常，以18s/纪元的速度运行。如果我使用TF运行它，那么，几乎所有的时间(它偶尔工作，不能重现它)，优化停止与acc=0.1后的每一个时代。似乎没有更新权重。
这是一种耻辱，因为TF后端使用的是10 s/纪元(甚至是很少的几次)。我正在使用Conda，我对Python非常陌生。如果这有帮助的话，"conda“似乎显示了一些软件包的两个版本。
如果你有
浏览 4提问于2016-12-06得票数 0
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内核参数数据驻留在哪里？
cuda、llvm、gpgpu、llvm-ir
与标题一样，在cuda程序中，内核参数在内核启动后、本地内存或GPU的全局内存中驻留在哪里？
例如，在cuda程序的LLVM IR中：
__global__ kernel(int param1):
%0 = alloca int
store param1, %0
那么，在这种情况下，%0指向哪里？本地内存还是全局内存？
此外，我看到有时内核参数被保存，并直接在寄存器中使用，而不是存储在任何内存中。这个决定是如何作出的？
浏览 1提问于2015-09-28得票数 3
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CUDA提供了三种指定内核参数的方法。
将每个参数上的N个指针数组提供给cuLaunchKernel()。
通过提供一个缓冲区，其中N个参数已打包到cuLaunchKernel()
通过使用一组cudaSetupArgument()和cuLaunch()，但我认为这种方式是不可取的。
从严格的性能的角度来看，我想知道一种方法是否比另一种更好。有没有人知道：
选项1将导致N个GPU访问，而选项2将只导致一个？
如果选项1为真，CUDA会重新访问GPU来设置参数，即使它的值没有改变，跨越几个内核调用？
在这些问题之下，我真正的问题是，我有一个内核--相当“简单”
浏览 3提问于2014-09-11得票数 1
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CUDA ptxas警告(条目的堆栈大小)
cuda、compiler-warnings
在编译CUDA代码时，我收到了以下我不理解的警告：
CUDACOMPILE : ptxas warning : Stack size for entry function
'_Z24gpu_kernel_get_3d_pointsiPK8RtmPointS1_PKfS3_P10RtmPoint3DPif' cannot be statically
determined.
内核原型是：
__global__ void gpu_kernel_get_3d_points(int count1, const RtmPoint *pPoints1,
const RtmPoint *pPo
浏览 0提问于2012-03-31得票数 3
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没有线程的GPU内核块大小/网格大小
python、cuda、gpu
我目前正在通过pycuda/cuda在gpu上编写一些数值方法，并且正在编写我自己的内核。在某些时候，我需要估计至少1000个耦合的ODE的误差，我不想复制几个超过1000个条目的向量，所以我创建了一个内核(在文章的底部)，这是一个基本的max函数。这些% (T )s和%(N)s是我在运行时进行的字符串替换，这与这个问题无关(T表示复杂数据类型，N表示耦合的ODE的数量)。
我的问题是:不需要并行计算，所以我不使用线程。当我在python中调用这个函数时，我应该指定块大小还是网格大小？
__global__ void get_error(double *max_error,%(
浏览 4提问于2016-08-02得票数 0
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CUDA OPENGL互操作性:缓慢映射
opengl、cuda、interop、pbo
我的应用程序将从openGL获取渲染结果(深度图和渲染的2D图像信息)到CUDA进行处理。
我这样做的一种方法是通过glReadPixel(...，image_array_HOST/depth_array_Host)*检索图像/深度图，然后通过cudaMemcpy(...，cudaMemcpyHostToDevice)将image_HOST/depth_HOST传递给CUDA.我已经完成了这一部分，尽管这听起来很多余。(来自GPU>CPU>GPU)。*image_ array _ host /depth_array_Host是我在主机上定义的阵列。
另一种方法是使用openGL&l
浏览 5提问于2013-04-12得票数 3
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CUDA内核和流式多处理器计算推理速度
cuda、gpu、nvidia、inference
据我所知，NVIDIA GPU的CUDA内核数量决定了它运行单个深度学习模型的速度。
因此，如果我使用NVIDIA TITAN RTX GPU在0.5秒内对一个模型运行推断，该GPU具有72个流多处理器和4608个内核，并且它使用的GPU的最大利用率约为10%，我是否可以假设使用了10%的流多处理器(大约7个)？因此，大约使用了900个CUDA核心？(我基于这个答案：)
因此，如果我降级到具有3000个CUDA内核的较低GPU，理论上它应该仍然能够以相同的0.5秒速度执行推理，对吧？
浏览 2提问于2020-01-17得票数 0
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当同时使用numba.cuda和CuPy时，为什么从GPU传输数据的速度这么慢？
python、cuda、numba、cupy
我阅读了cupy文档中关于如何同时使用cupy和numba以及如何使用cuda加速代码的示例。
我编写了一个类似的代码来测试它：
import cupy
from numba import cuda
import numpy as np
import time
@cuda.jit('void(float32[:], float32[:], float32[:])')
def add(x, y, out):
start = cuda.grid(1)
stride = cuda.gridsize(1)
for i in range(
浏览 3提问于2020-07-09得票数 0
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编译CUDA程序
cuda、parallel-processing
我正在使用数据自动化系统对一个RayTracing程序进行并行化。我有顺序代码，并编写了并行代码(内核)。
在运行程序时，我遇到以下错误(从VS2010复制)
Error 1 error MSB3721: The command ""C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v4.2\bin\nvcc.exe" -gencode=arch=compute_21,code=\"sm_21,compute_21\" -gencode=arch=compute_10,code=\"sm
浏览 3提问于2014-02-06得票数 0
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CUDA:向内核传递参数会大大减慢内核的启动速度吗？
gpgpu、cuda
这里是CUDA初学者。
在我的代码中，我当前在主机代码中的循环中多次启动内核。(因为我需要块之间的同步)。所以我想知道我是否可以优化内核的启动。
我的内核启动看起来像这样：
MyKernel<<<blocks,threadsperblock>>>(double_ptr, double_ptr, int N, double x);
因此，要启动内核，一些信号显然必须从CPU传递到GPU，但我想知道参数的传递是否会使这个过程明显变慢。
内核的参数每次都是相同的，所以也许我可以通过复制一次它们来节省时间，在内核中使用由
__device__ int N;
<
浏览 5提问于2011-06-28得票数 6
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cuda + opencv非法内存访问
c++、opencv、cuda、opencv3.0
我是库达编程的新手。
我想做的只是一个函数，它能实现矩阵的弧形。为了知道如何与OpenCV接口，我从OpenCV的双边过滤器实现( cudaimgproc)中输入了我的代码。
所以我写了atan.hpp：
#ifndef ATAN_HPP
#define ATAN_HPP
#include <opencv2/core.hpp>
#include <opencv2/core/cuda.hpp>
namespace support
{
namespace cuda
{
void atan(cv::InputArray _src,cv::OutputArray _ds
浏览 3提问于2016-01-17得票数 0
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报告CUDA加速的正确方法
cuda
我想比较在CPU上运行的串行程序和在GPU上运行的CUDA程序的性能。但我不确定如何公平地比较性能。例如，如果我将旧CPU和新GPU的性能进行比较，那么我将获得巨大的加速比。
另一个问题:如何将我的CUDA程序与论文中报告的另一个CUDA程序进行比较(两者都运行在不同的GPU上，并且我无法访问源代码)。
浏览 0提问于2012-09-26得票数 2
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降低CPU到GPU数据传输延迟的技术
optimization、memory、cuda、data-transfer、latency
我一直在寻找减少从CPU和GPU来回传输数据所导致的延迟的方法。当我第一次开始使用CUDA时，我确实注意到CPU和GPU之间的数据传输确实需要几秒钟的时间，但我并不真正关心，因为这并不是我正在编写的小程序真正关心的问题。事实上，对于绝大多数使用CPU的程序(包括视频游戏)来说，延迟可能不是什么大问题，因为它们仍然比在CPU上运行要快得多。
然而，我是一个HPC爱好者，当我看到天河一号理论峰值故障与实际LINPACK测量性能之间的巨大差异时，我开始关注我的研究方向。这引发了我对自己是否走对了职业道路的担忧。
通过使用cudaHostAlloc()函数来使用固定内存(页面锁定)内存是一种减少延迟的
浏览 10提问于2011-06-28得票数 15
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为什么numba cuda在几次召回之后跑得很慢？
python-3.x、cuda、numba、pycuda、numba-pro
我在实验如何使用numba内部的cuda。然而，我遇到了一些与我期望不同的事情。这是我的密码
from numba import cuda
@cuda.jit
def matmul(A, B, C):
"""Perform square matrix multiplication of C = A * B
"""
d=cuda.local.array((3,3),dtype=numba.float64)
i, j = cuda.grid(2)
if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]:
tmp
浏览 4提问于2018-09-10得票数 3
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调试CUDA内核
visual-studio-2010、opencv、cuda
我有一个OpenCV应用程序，带有附加的CUDA(.cu)文件，我希望使用并行NSight来调试这些文件。NSight调试工作于CUDA示例(没有OpenCV .cpp文件)，但当我试图在应用程序中启动调试器时，调试器会加载附加模块(“未加载符号”)的lots，并因此错误而崩溃：
OpenCV Error: Gpu API call (out of memory) in unknown function, file ..\.\
opencv-2.4.4\modules\core\src\gpumat.cpp, line 1415
另外，打开一个窗口："Microsoft c++调试
浏览 2提问于2013-03-27得票数 2
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库达:停止所有其他线程
cuda、backtracking
我有一个似乎可以解决的问题，那就是列举所有可能的解决方案，然后找到最好的解决方案。为了做到这一点，我设计了一个回溯算法，它枚举并存储如果找到的最佳解决方案。到目前为止效果还不错。
现在，我想把这个算法移植到CUDA。因此，我创建了一个生成一些不同的基本案例的过程。这些基本案件应在GPU上并行处理。如果其中一个CUDA线程找到了最佳解决方案，那么所有其他线程--当然--都可以停止工作。
所以，我想要的是:找到最优解决方案的线程应该停止运行我的程序的所有CUDA线程，从而完成计算。
在快速搜索之后，我发现线程只有在同一个块中才能进行通信。(所以我认为阻止其他线程是不可能的。)
我能想到的唯一方法是
浏览 1提问于2010-09-17得票数 3
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在有限的预算下学习GPU编程的GDDR5和DDR3？
gpu、memory、cuda
如果这里不是这个问题的地方，请(请)告诉我
我希望学习GPU编程，但作为一名大学生，我的预算相当有限。我想知道我是否应该购买一个使用GDDR5内存的稍微贵一些的GPU，或者DDR3内存是否足够。
我可以看到一些潜在的利弊：
除了低端的GPU外，几乎所有的GDDR5都是标准的，所以我会得到一些可以转移到最流行的卡的经验。
然而，用DDR3内存学习只会帮助我提高效率吗?这样我的技能就能在高端GPU上转化成更好的编程能力(可能会有更多的困难)。
有什么建议或智慧吗？
请注意，我不希望这张卡用于游戏目的(虽然我很乐意以这样的身份使用它，但这将是一个愉快的副产品，让它在身边学习编程)。我也不太关心能够在
浏览 0提问于2016-01-25得票数 4
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为什么维度的顺序在性能上会产生很大的差异？
cuda、parallel-processing
要启动一个CUDA内核，我们使用dim3来指定维度，我认为每个维度的含义都是对用户的选择，例如，它可能意味着(宽度、高度)或(行，cols)，它的含义是相反的。
因此，我对SDK中的CUDA示例做了一个实验:3_成像/卷积分离，在内核函数中简单地去掉了.x和.y，并反转了用于启动内核的块和线程的维数，因此含义从dim(宽度，高度)/idx(x，y)变为dim(行，cols)/idx(行，/idx)。
结果是相同的，但性能下降，原来的大约26毫秒，而修改的一个约40毫秒在我的机器(SM 3.0)。
我的问题是，有什么不同？(行，行)对数据自动化系统不可行吗？
我只修改了convolutionRo
浏览 1提问于2014-11-13得票数 0
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微信小程序人脸与身份证照片对比登录,后端做什么？
官方文档、小程序·云开发
微信小程序前端和后端分别要做些什么 ? 所有需要的东西有哪些 ? (请尽量详细点)
标题：人脸识别 - 智能图像服务 - 产品文档 - 帮助与文档 - 腾讯云
地址：https://cloud.tencent.com/document/product/641/12397
浏览 2457提问于2018-01-24
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