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【知识】详细介绍 CUDA Samples 示例工程

simpleTextureDrv 使用纹理的简单示例。这个示例使用了新的 CUDA 4.0 内核启动驱动 API。...此示例在存在 GTX 200 类 GPU 时使用双精度硬件。该示例还利用 CUDA 4.0 功能支持使用单个 CPU 线程控制多个 GPU。...simpleD3D10Texture 展示了如何与 Direct3D10 纹理进行互操作的简单程序。程序创建了一些由 CUDA 内核生成的 D3D10 纹理（2D、3D 和立方图）。...simpleD3D9Texture 展示了 Direct3D9 纹理与 CUDA 互操作性的简单程序。程序创建了一些由 CUDA 内核写入的 D3D9 纹理（2D、3D 和立方图）。...SLID3D10Texture 展示了使用 SLI 与 CUDA 互操作的 Direct3D10 纹理的简单程序。程序创建了一个由 CUDA 内核写入的 D3D10 纹理。

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英伟达CUDA介绍及核心原理

例如，CUDA C/C++中包含了`__global__`函数（即计算内核）来定义在GPU上运行的函数，以及`cudaMalloc`、`cudaMemcpy`等函数来管理设备内存。 2....内存模型与管理： CUDA具有独特的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存等。...- 常量内存：存储在整个内核执行过程中不会改变的数据，访问速度快，适合频繁读取的场景。 - 纹理内存：优化了对二维或三维数据结构的读取，支持硬件级别的纹理过滤和地址计算。...- 设备端代码（CUDA内核）：使用NVIDIA提供的CUDA编译器（nvcc）编译，生成针对GPU架构的PTX中间码，最终由GPU驱动程序实时编译为具体的机器码（SASS）并在GPU上执行。 6....- 动态并行ism：利用CUDA动态并行特性（如`cudaLaunchKernel`）在GPU上动态生成和执行新的内核，实现更精细的负载平衡和任务调度。

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CUDA-入门（转）

一般通过标识符global修饰，调用通过>>，用于说明内核函数中的线程数量，以及线程是如何组织的。 3....调用时必须声明内核函数的执行参数。 7....特点：常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据。变量的访问限制为只读。NVIDIA硬件提供了64KB的常量内存。...常量内存的数据将缓存起来，因此对相同地址的连续读操作将不会产生额外的内存通信量。 纹理内存 1. 位置：设备内存 2. 目的：能够减少对内存的请求并提供高效的内存带宽。...是专门为那些在内存访问模式中存在大量空间局部性的图形应用程序设计，意味着一个线程读取的位置可能与邻近线程读取的位置“非常接近”。如下图： ? image 3.

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深度学习模型部署简要介绍

这样比每次只处理一个数据要快的多。使用stream则可以增加更多的并行性。stream也可以和线程一起使用。...1、线程层次结构 CUDA C++对C++进行了扩展，允许程序员定义C++函数，称为CUDA kernel。...kernel是用__global__声明指定的，在给定的内核调用中，执行该内核的CUDA线程数量是用新的>执行配置语法指定的。多个线程组成线程块，而多个线程块进一步组成线程网格。...2、内存层次结构 设备内存可以分为全局内存，共享内存，常量内存和纹理内存。每个线程都有私有的本地内存。每个线程块都有共享内存，对该块的所有线程都是可见的，并且与该块具有相同的生命周期。...全局、常量和纹理内存空间针对不同的内存使用情况进行了优化。纹理内存还为一些特定的数据格式提供了不同的寻址模式，以及数据过滤。更详细的内容可以参考相关课程《自动驾驶中的深度学习模型部署实战》。

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深度学习模型部署简要介绍

这样比每次只处理一个数据要快的多。使用stream则可以增加更多的并行性。stream也可以和线程一起使用。...1、线程层次结构 CUDA C++对C++进行了扩展，允许程序员定义C++函数，称为CUDA kernel。...kernel是用__global__声明指定的，在给定的内核调用中，执行该内核的CUDA线程数量是用新的>执行配置语法指定的。多个线程组成线程块，而多个线程块进一步组成线程网格。...2、内存层次结构 设备内存可以分为全局内存，共享内存，常量内存和纹理内存。每个线程都有私有的本地内存。每个线程块都有共享内存，对该块的所有线程都是可见的，并且与该块具有相同的生命周期。...全局、常量和纹理内存空间针对不同的内存使用情况进行了优化。纹理内存还为一些特定的数据格式提供了不同的寻址模式，以及数据过滤。更详细的内容可以参考相关课程《自动驾驶中的深度学习模型部署实战》。

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GTC 2024 | 使用NVIDIA GPU和VMAF-CUDA计算视频质量

CPU 上的图像在计算时会被迅速上传至 GPU，而 GPU 上的图像可从 NVENC/NVDEC 或 CUDA 内核等来源获得。...VMAF-CUDA 可以作为 VMAF-CPU 即插即用的替代。在实际的计算过程中，单个流程并不会占用全部的 GPU 资源，因此可以同时执行这些操作，更有效地利用资源。...VMAF-CUDA的优势 VMAF-CUDA 可在编码过程中使用。NVIDIA GPU 可以在独立于 NVENC 和 NVDEC 的 GPU 内核上运行计算任务。...这一过程将计算资源闲置，同时在 GPU 上进行转码，并将数据保存在 GPU 内存中。VMAF-CUDA 可以利用这些闲置资源计算分数，而无需中断转码，也无需额外的内存传输。...但是，有了 VMAF-CUDA，他们可以在每次转码后评估 Snapchat Memories，并以极小的开销使用优化设置重新编码。

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Threejs进阶之十二：Threejs与Tween.js结合创建动画

start()方法，启动动画，tween引擎就可以计算从开始动画点到结束动画点之间值，来产生平滑的动画效果tween.js的核心方法.to()方法控制补间的运动形式及方向 .to() , 当tween启动时...，Tween.js将读取当前属性值并 应用相对值来找出新的最终值.start(time) 方法补间动画启动的方法， .start 方法接受一个参数 time , 如果加入这个参数,那么补间不会立即开始直到特定时刻才会开始...回调函数.onStart（）补间动画开始时执行,只执行一次new TWEEN.Tween().onStart((obj)=>{}) , 补间开始时执行,只执行一次, 当使用 repeat() 重复补间时,不会重复运行..., 当通过 onStop() 显式停止补间时执行，但在正常完成时并且在停止任何可能的链补间之前执行补间,onStop((obj)=>{}) obj 补间对象作为第一个参数传入.onUpdate() 每次更新时执行...new TWEEN.Tween().onUpdate((obj)=>{}) , 每次补间更新时执行，返回实际更新后的值， onUpdate((obj)=>{}) obj 补间对象作为第一个参数传入.onComplete

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图形驱动技术栈概览

wikipedia - Graphics 3）合成和显示：合成是(应用程序)将各个 buffer 数据合成一帧，然后写到 Frame Buffer，显示(驱动程序)是将 Frame Buffer 中的数据送往显示，刷新到屏幕...参考 内核官方文档。...进入内核态 DRM 的 GEM 实现 需要与图形硬件交互，发送数据和命令，到对应的缓冲区或硬件 需要分配和管理显存，例如 纹理，颜色，深度等 buffer 4.3 源码视角(了解) 其实要实现既定的功能...5.1 工作流程(掌握) 通过系统启动时和运行时的两个场景，大概理解下驱动和固件之间的交互过程 GPU 驱动初始化 GPU 固件，并启动固件 驱动准备好顶点数据，流水线配置，命令队列，写到内存或者显存上...GPU 上以 CUDA 线程的形式存在，编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个线程组，硬件上有一个多线程 SIMD 处理器与之对应，在 GPU 内部有多个多线程的 SIMD 处理器。

2.1K21

如何轻松了解深度学习模型中使用了混合精度？

在识别出瓶颈之后，可以使用nsight计算对单个内核进行分析。 Nsight Compute Nsight Compute是CUDA应用程序的下一代交互式内核分析器，可从CUDA 10.0工具包获得。...它通过用户界面和命令行工具为内核提供了详细的性能指标和API调试。 您可以收集关于每个执行的内核的低级统计信息，并比较多个运行。它可以直接在命令行上打印结果，或者将结果存储在报告文件中。...protobuf报告的输出文件 –metrics 指定要收集的指标 sm_uu inst_executed_pipe_hmmafp32_sum metric显示执行了hmma指令，在每次内核启动时捕获...Nvprof and NVVP nvprof和nvvp分析工具已被CUDA开发人员广泛用于分析。 您可以在VisualProfiler中分析应用程序。探查器最初显示时间线。...此外，nvprof还支持tensor_precision_fu_utilization度量，它显示了模型每个内核中TensorCore的利用率水平。这个指标首先出现在9.0版CUDA工具包中。

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DAY15：阅读CUDA C runtime之纹理内存

每次纹理拾取, 需要对纹理对象API提供一个纹理对象, 或者对纹理引用API提供一个纹理引用，纹理引用是老API，纹理对象是新API。OpenCL中相对CUDA的, 只有纹理对象。...纹理引用有很多缺点, 例如只能全局变量, 不能作为参数之类的。 后来CUDA从某个版本起, 加入了纹理对象这一套，但以前的老代码还是兼容的, 老纹理引用的也能用。用不用都可以。反正手册上两个都有。...因此现在你无论是直接读取, 还是用纹理读取, 都能享受到。但纹理的其他特性, 例如CUDA Array的元素安排方式所带来的加速,纹理自动边界处理, 自动坐标映射, 自动值映射,这些就享受不到了。...很多人普通访存需要判断是否越界, 很麻烦，特别是一个很大很大的图片, 或者矩阵，边界处的那些线程数量其实很少，但是为了防止越界, 每个线程都要判断一下自己是否在合理的范围内，用纹理读取可以直接黑上, 越界不会挂...纹理读取不会越界，但会产生各种自动处理效果。默认的是钳位模式， 越界后持续返回最后的合法的边界值。也就是你看到的拉伸效果。

81630

DAY18：阅读纹理内存之Layered Textures

3.2.11.1.3. 16-Bit Floating-Point Textures The 16-bit floating-point or half format supported by CUDA...CUDA C does not support a matching data type, but provides intrinsic functions【内联函数】 to convert to and...Layered Textures—— 这个等于纹理数组(某种意义上)，和普通的3D的CUDA Array不同。这个层和层之间是独立的。插值的时候不跨层。...而层的坐标是整数的，例如: 第3层, 第2层图片，而不会像是普通的2D(相比1D的layered的)或者3D纹理(相比2D的Layered)那样，虽然大家都是2个坐标和3个坐标。...，这首先暗示里这个纹理不同, 最后一个坐标不是纹理内部的坐标, 也不能用来插值，其次说明不存在层次间的关系, 没有第1.5层之类的说法。

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详解TWEEN.JS 补间动画

如果使用tween.start（2000），补间将在2秒后运行，但当动画停止后，在下次启动时也会立即执行。 .stop() 停止动画。对于已经结束和未开始的动画，stop()方法无效。...必须接受一个参数： K：缓动过程，或补间所处时间有多长，允许的值在[0，1]的范围内； 必须根据参数返回一个值 不管修改多少个属性，easing函数在每次更新时只调用一次，然后将结果与初始值以及这个值和最终值之间的差值....onUpdate(callback) 在tween每次被更新后执行。 .onComplete(callback) 在tween动画全部结束后执行。...groupB.removeAll(); // 只移除tweenB TWEEN.removeAll(); // 只移除tweenC 通过管理补间组，每个组件都有可以处理创建、更新和销毁自己的一组补间，并且不会与其他补间相互影响...---- 高级补间 相对值： 在使用to()方法时，也可以使用相对值，当tween启动时，Tweenjs将读取当前属性值并应用相对值来找出新的最终值，但是相对值必须使用引号（“”），否则该值被视为绝对值

3.7K21

深度学习-在ubuntu16.04安装CUDA9.1-总结(问题完全解决方案)

我们在用很多深度学习的框架，TensorFlow、Pytorch、caffe，都需要cuda的底层运算库，在windows上安装cuda库是比较容易的事情，但是在...linux上,麻烦那就大了。...解决方案有先后顺序 解决方案 1 禁用"nouveau" driver 首先将nouveau添加到黑名单blacklist.conf中，这样在linux启动时，就不会加载nouveau。...和ubuntu16.04中4.10-4.13的内核不兼容，根据官方推荐使用4.4.0内核，如果你发现你的内核不是4.4.0（uname -r）那么必须更换内核才可以继续往下走，更换方法： https:/...内核相关headers也必须都有才可以正确安装，当然如果你的内核够新，那么上面第一个命令可能不适合你，也可能会遭遇上述第3个方案中说的那个问题。...安装cuda9.1 安装步骤和9.0相仿，具体可以看我之前写的这篇： https://oldpan.me/archives/pytorch-gpu-ubuntu-nvidia-cuda90 总结 linux

2.3K50

从头开始进行CUDA编程：原子指令和互斥锁

在前三部分中我们介绍了CUDA开发的大部分基础知识，例如启动内核来执行并行任务、利用共享内存来执行快速归并、将可重用逻辑封装为设备函数以及如何使用事件和流来组织和控制内核执行。...我们还将学习如何利用这些操作来创建互斥锁，互斥锁是一种编码模式，它允许我们“锁定”某个资源，以便每次只由一个线程使用它。可以说这两个概念是任何多线程的基础。...Numba CUDA支持对整数和浮点数的各种原子操作。但是很久以前(CUDA compute 1.x)，浮点数原子并不存在（需要注意）。因此如果我们需要另一种方式来实现浮点数的原子操作。...上面的代码相很直接：有一个内核，它锁定线程的执行，直到它们自己可以获得一个解锁的互斥锁。然后它将更新x[0]的值并解锁互斥锁。在任何情况下x[0]都不会被多个线程读或写，这实现了原子性!...（让内核启动内核）、复杂的同步（例如，warp-level、协作组）、复杂的内存保护（我们在上面提到过）、多 GPU、纹理和许多其他主题。

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入门篇-GPU知识概览

设置显示参数 : 包括分辨率、刷新率、电源状态（休眠唤醒）等。 GEM提供内存管理方法，主要负责显示buffer的分配和释放。...GPU 设备驱动程序是系统内核态的一个模块（这个系统运行在 CPU 上），而 GPU 固件是一个独立的系统（这个系统运行在 GPU 上）。...3.1 工作流程(掌握) 通过系统启动时和运行时的两个场景，大概理解下驱动和固件之间的交互过程 GPU 驱动初始化 GPU 固件，并启动固件 驱动准备好顶点数据，流水线配置，命令队列，写到内存或者显存上...4.1 固件软件设计(掌握) 以下内容不便详细展开 软件系统模型 命令解析模型 4.2 软件硬件接口(了解) 使用 NVIDIA 的 CUDA 框架可以让程序员直接在 GPU 上运行 C程序，这样的程序在...GPU 上以 CUDA 线程的形式存在，编译器和硬件将 CUDA 线程聚合成一个线程组，硬件上有一个多线程 SIMD 处理器与之对应，在 GPU 内部有多个多线程的 SIMD 处理器。

1.7K50

使用 DPDK 和 GPUdev 在 GPUs上增强内联数据包处理

一旦所需的资源可用，每个步骤都必须内联进行，而不会阻塞任何其他等待的组件。 您可以清楚地识别两种不同的流程： 数据流：优化网卡和GPU之间通过PCIe总线的数据（网络数据包）交换。...拆分 CPU 线程以通过 GPU 处理数据包 这种方法的一个缺点是为每个突发的累积数据包启动一个新的 CUDA 内核。 CPU 必须为每次迭代的 CUDA 内核启动延迟付出代价。...这种快速解决方案的问题在于它存在风险并且不受 CUDA 编程模型的支持。 GPU 内核无法被抢占。如果编写不正确，持久内核可能会永远循环。...index++; } 为简单起见，假设应用程序遵循 CUDA 持久内核场景( CUDA persistent kernel scenario)，CUDA 内核上的轮询端将类似于以下代码示例： /* CUDA...每次迭代有 32 个数据包，持久内核可以跟上峰值吞吐量，而每次迭代的单独启动仍然有太多的控制平面开销。对于每次迭代 64 和 128 个数据包，两种方法都能够达到峰值 I/O 吞吐量。

20110

从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

使用CUDA进行并行化编程 CUDA网格 当内核启动时它会得到一个与之关联的网格，网格由块组成;块由线程组成。下图2显示了一维CUDA网格。图中的网格有4个块。...网格中的块数保存在一个特殊的变量中，该变量可以在内核中通过gridDim.x直接访问，这里x是指网格的第一维度(在本例中是唯一的维度)。二维网格也有通过y还有三维网格z变量来访问。...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。 每个块都有一定数量的线程，保存在变量blockDim.x中。...线程索引保存在变量 threadIdx.x 中，在这个示例中变量将从 0 运行到 7。...因此当GPU内核被启动时，CPU将简单地继续运行后续指令，不管它们是启动更多的内核还是执行其他CPU函数。

1.2K30

ElasticSearch 集群分片内部原理

倒排索引的不变性 不需要锁 可被内核的文件系统缓存，停留在内存中，大部分请求会直接请求到内存，不会落到磁盘上 filter缓存，在索引的生命周期始终有效。...但是每次提交的一个新的段都fsync 这样操作代价过大。...把数据从内存刷新到硬盘中，我们不能保证数据在断电或程序退出时之后依然存在 即时每秒刷新，也不能实现近实时搜索。...在每次操作是均进行日志记录 整个流程是如下的操作 一个文档被索引之后，就会被添加到内存缓冲区，并且 追加到了 translog - 刷新（refresh）使分片处于缓存被清空，但是事务日志不会的状态...当ES启动时，会根据最后一个提交点去恢复已知的段 translog 也可供用来提供实时的CRUD。但我们进行一些CRUD操作时，它会首先检查translog任何最近的变更。

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