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浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。 区别一:缓存管理方式的不同 •GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 区别二:指令模型的不同 • GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU:采用 MIMD - 多指令多数据类型。 用通俗易懂的话来说,GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟,而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。 区别三:硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。 • 故 GPU 的数据吞吐量非常大,倾向于进行数据并发型优化;而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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2.3 tensorflow单机多GPU并行

GPU并行 有时候想要把所有GPU用在同一个模型里,以节省训练时间,方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行gpu并行有模型并行和数据并行,又分为同步和异步模式。 单机多卡一般采用同步的数据并行模式:不同gpu共享变量,不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。 tensorflow中的GPU并行策略是(下图,全网都是这个图): 每个GPU中都存有一个模型,但共享所有需要训练的变量。 * gpu_nums,例如单gpu的为32,有4块gpu,则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。 注意事项 多gpu并行训练速度会提升,但不是完全线性的,因为gpu之间的通信需要时间。

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    GPU编程(四): 并行规约优化

    前言 之前第三篇也看到了, 并行方面GPU真的是无往不利, 现在再看下第二个例子, 并行规约. 通过这次的例子会发现, 需要了解GPU架构, 然后写出与之对应的算法的, 两者结合才能得到令人惊叹的结果. ---- 未优化并行规约 如果按照常规的思路, 两两进行进行加法运算. 每次步长翻倍即可, 从算法的角度来说, 这是没啥问题的. 但是没有依照GPU架构进行设计. ? ); /* 释放显存空间 */ cudaFree( d_a ); cudaFree( d_partial_sum ); return(0); } ---- 优化后并行规约 不过GPU确实算力太猛, 这样看还不太明显, 有意放大数据量会更加明显. ?

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    keras 多gpu并行运行案例

    一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时,推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model,可以分为两种情况,一是数据并行,二是设备并行。 二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。 ) 具体来说,该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。 EarlyStopping 没有此类问题 二、设备并行 设备并行适用于多分支结构,一个分支用一个gpu并行运行案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

    Mariana技术团队考虑到上述问题,在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中,选择了数据并行的技术路线,完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。 本文描述了多GPU加速深度神经网络训练系统的数据并行实现方法及其性能优化,依托多GPU的强大协同并行计算能力,结合数据并行特点,实现快速高效的深度神经网络训练。 图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图 多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group 图3 2 GPU数据并行系统框架示意 GPU Worker Group: 数据并行的承载体 数据并行以Worker Group为基本组织形式,调度来源于CPU,计算资源来源于GPU卡。 在数据并行的场景下,将每颗GPU绑定一个Worker Group,即形成8路数据并行并行化训练配置。

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    GPU并行计算之向量和

    Do you have a CUDA-capable GPU installed?") 的API,由于我这里只有一个GPU,因此设置为0; 使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间,这个函数跟C中的malloc函数很像,但这个是指在GPU(即显存)中分配一块空间,那参数值中为什么是两个 Do you have a CUDA-capable GPU installed?") 看到这里,可能很多同学有疑惑,觉得GPU的计时有问题,因为如果使用GPU计算的话,还要把数据先传到GPUGPU处理完成后子再传回给CPU,这两个传输时间也应该算进去。 后面,我们还会对GPU代码做一步步的优化。

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    并行计算Brahma :LINQ-to-GPU

    Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库,现在Brahma有一个有一个GPU的提供者(主要是GUGPU),它能够在任何类别的处理器上运行 也就是说Brahma是一个并行计算(重点放在GPGPU )的框架,使用LINQ进行流转换工作(LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU)。 由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线,使得用流处理器处理非图形数据成为可能。 Msdn杂志上的并行计算方面的文章: 并行编程方面的设计注意事项 解决多线程代码中的 11 个常见的问题 在多核处理器上运行查询 9 种可重复使用的并行数据结构和算法

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    GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

    ,即加速比与任务中不可并行部分的大小成正比,如果完全不可并行,即P = 0,则speed rate = 1,即不加速;如果完全可以并行,即P = 1, 则$speed rate = \infty$, 即加速无穷大倍 $$2. speed rate = \frac{1}{\frac{P}{N} + S} $$ 其中N是处理器个数,P是可以并行的部分,S是不可以并行,只能串行的部分。 可以看到,当N趋近无穷时,speed rate 只取决于S,即不可并行部分是系统的瓶颈所在。 GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下: ? 图中绿色的为ALU(运算逻辑单元,Arithmetic Logic Unit), 可以看出GPU相比CPU,多了很多ALU,而且ALU占据了内部空间的绝大部分,所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。 下图是一个GPU核的结构,图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文,所以,只是一种SIMD结构。 ?

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    python pycuda进行GPU编程(并行编程 38)

    GPU ? image.png CPU是被设计用来处理复杂任务的,而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务(原来是被用来生成3D图形中的三角形),而且GPU有上千个ALU(算术逻辑单元),而CPU通常只有8个。 而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了,所以GPU加速程序很有必要。 CUDA编程有越来越复杂的趋势,但pyCUDA则大大简化了这个过程,并且拥有GPU加速的享受,所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图: ?

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    Udacity并行计算课程笔记-The GPU Programming Model

    总结起来相比于CPU,GPU有如下特点: 有很多计算单元,可以在一起执行大量的计算 显示并行计算模型(explicitly parallel programming model),这个会在后面深度讨论 cudaMemcpy) 3.在GPU上分配内存,在C语言中该命令是malloc,而在cuda中则是cudaMalloc 4.在GPU上调用以并行方式计算的程序,这些程序叫做内核。 四、A CUDA Program 典型的GPU算法流程: CPU在GPU上分配存储空间(cudaMalloc) CPU将输入数据拷贝到GPU(cudaMemcpy) CPU调用某些内核来监视这些在GPU 上处理这个数据的内核(kernel launch) CPU将GPU计算得到的结果复制回CPU(cudaMemcpy) 五、定义GPU计算 GPU能做的事是: 有效的启动大量线程 并行的运行上面启动的大量线程 ,而不是运行一个有很多并行工作的线程,也不是运行一个线程更加快速。

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    PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

    link-web@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/86441879 编辑 极市平台 以下都在Ubuntu上面进行的调试, 使用的Ubuntu版本包括14, 18LST 1.单机多卡并行训练 1.1.torch.nn.DataParallel 我一般在使用多GPU的时候, 会喜欢使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来限制使用的GPU个数, 例如我要使用第 _bsz, *args, **kwargs): self.gpu0_bsz = gpu0_bsz super(). 举个例子, 比如你在3个GPU上面跑代码, 但是一个GPU最大只能跑3条数据, 但是因为0号GPU还要做一些数据的整合操作, 于是0号GPU只能跑2条数据, 这样一算, 你可以跑的大小是2+3+3=8, , 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练 在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu

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    【他山之石】PytorchTensorflow-gpu训练并行加速trick(含代码)

    第二个参数num_parallel_calls控制在CPU上并行和处理数据,将不同的预处理任务分配到不同的cpu上,实现并行加速的效果。 最佳策略: 将 prefetch(n)(其中 n 是单步训练使用的元素数/批次数)添加到输入pipeline的末尾,以便将在 CPU 上执行的转换与在GPU上执行的训练并行。 如果要处理远程存储的数据并/或需要反序列化,使用 parallel_interleave 转换来并行从不同文件读取(和反序列化)数据的操作。 当cpu和gpu并行程度较大时,可以发现gpu的利用率不仅不会周期跳变(实际上出现较低利用率时往往说明训练并行度很差, 会有较长时间停留在这个最低利用率上),随着最低利用率的上升,峰值利用率也会稍有降低 (这可能是gpu内部的并行因输入数据时域上的均匀而“节省”了峰值算力) 但要注意在前处理比较复杂的情况下,设置太大的prefetch会导致gpu运行完数据后,因cpu仍在预处理下一批数据而导致的gpu空闲

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    AMD的GPU究竟在并行优化上有什么优势?

    一直以来TOP500上都是NVIDIA Tesla和Intel MIC的天下,AMD的异军突起,有人问:AMD到底在并行优化上有哪些优势?那我来说上一二。

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    Python使用pycuda在GPU并行处理批量判断素数

    借助于扩展库pycuda,可以在Python中访问NVIDIA显卡提供的CUDA并行计算API,使用非常方便。 import pycuda.driver as drv import numpy as np from pycuda.compiler import SourceModule #编译C代码进入显卡,并行判断素数 set(filter(None, dest))) print(time.time()-start) #上面的代码中把1也算上了,这里减去 print(result-1) 测试结果:在4核CPU、640核GPU

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    Python使用pyopencl在GPU并行处理批量判断素数

    扩展库pyopencl使得可以在Python中调用OpenCL的并行计算API。 OpenCL(Open Computing Language)是跨平台的并行编程标准,可以运行在个人电脑、服务器、移动终端以及嵌入式系统等多种平台,既可以运行在CPU上又可以运行于GPU上,大幅度提高了各类应用中的数据处理速度 import pyopencl as cl import pyopencl.array from pyopencl.elementwise import ElementwiseKernel #判断素数的C语言版GPU a_np中数字的平方根取整后加1 b_np = np.array(list(map(lambda x: int(x**0.5)+1, a_np))).astype(np.int64) #把数据写入GPU

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    【Udacity并行计算课程笔记】- Lesson 4 Fundamental GPU Algorithms

    不仅是这个例子,Scan在GPU运算中还有很多应用,例如GPU快速排序中也许要用到Scan运算,所以Scan非常的重要。 [v1vrmkjak8.png] II.Sort 排序在GPU应用中有不少挑战,大多数的算法都是串行的,或者说通常以串行方式体现。 之前介绍过并行计算评估标准有Step和Work,所以下面计算这两个标准复杂度。 [image.png] 但是上面的方式并不适用于GPU并行计算,所以怎么办呢?此时需要借鉴上面的内容: 如下图示,通过scater运算可以得到每个元素指定的输出索引。 该算法特别适用于GPU并行计算。 在介绍双调排序之间需要先介绍什么是双调序列。双调序列是指先单调递增后单调递减 或 先单调递减后单调递增的序列。

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    Tensorflow入门教程(九)——Tensorflow数据并行GPU处理

    这一篇我会说Tensorflow如何数据并行GPU处理。 如果我们用C++编写程序只能应用在单个CPU核心上,当需要并行运行在多个GPU上时,我们需要从头开始重新编写程序。 因其具有符号性,Tensorflow可以隐藏所有这些复杂性,可轻松地将程序扩展到多个CPU和GPU。 例如在CPU上对两个向量相加示例。 ? 同样也可以在GPU上完成。 ? 但是如果我们有两块GPU并且想要同时使用它们,该怎么办呢?答案就是:将数据进行等份拆分,并使用单独GPU来处理每一份拆分数据。 ? 让我们以更一般的形式重写它。 ? 我们想要在多个GPU上训练神经网络,在训练期间,我们不仅需要计算正向传播,还需要计算反向传播(梯度),但是我们如何并行梯度计算呢?事实证明,这很容易,我们对每个GPU上算出的梯度求平均。 上面就是用2块GPU并行训练来拟合一元二次函数。

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    Udacity并行计算课程笔记-The GPU Hardware and Parallel Communication Patterns

    二、GPU Hardware 1.问题导向 线程是如何有效地一致访问内存 子话题:如何利用数据重用 线程如何通过共享内存通信部分结果 2.硬件组成 ? ),anyway...开心就好,管他叫什么名字~ GPU的作用是负责分配线程块在硬件SM上运行,所有SM都以并行独立的方式运行。 3.程序员与GPU分工 另外需要注意的是程序员负责定义线程块,而GPU则负责管理硬件,因此程序员不能指定线程块的执行顺序,也不能指定线程块在某一特定的 SM上运行。 有如上好处的同时,自然也就有局限性: 对于哪个块在哪个SM上运行无法进行任何假设 无法获得块之间的明确的通信 4.GPU Memory Model ? GPU中的同步有如下几种: Barrier(屏障) 顾名思义,就是所有线程运行到这个点都需要停下来。 ?

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    Udacity并行计算课程笔记- Fundamental GPU Algorithms (Reduce, Scan, Histogram)

    本周主要内容如下: 如何分析GPU算法的速度和效率 ​​3个新的基本算法:归约、扫描和直方图(Reduce、Scan、Histogram) 一、评估标准 首先介绍用于评估GPU计算的两个标准: step 而接下来的课程的目的则是学会如何优化GPU算法。 ? 二、3个新的基本算法 2.1 Reduce 2.1.1 Reduce运算基本介绍 下图展示的是reduce运算。 ? 为更好说明用下图进行解释说明(图片来源:CUDA系列学习(五)GPU基础算法: Reduce, Scan, Histogram ? 如图示,上部分是Reduce,不再赘述。 而且现如今的GPU能够锁定特定的内存地址,因此其他的线程就无法访问该地址。 ? 多好,并行线程数都被限制到histogram个数N,也就是最多只有N个线程并行

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    GPU并行计算和CUDA编程(1)-CPU体系架构概述

    今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》(课程主页:http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/),觉得老师讲得非常清晰,举了很多恰当的例子 CPU是串行处理器,而GPU并行处理器。 CPU适合处理通用型的问题,如指令执行和数值计算并重,相当于是一个”通才”;而GPU适合运算密集和高度并行的任务,相当于是一个”专才”,将数值并行运算速度发挥到极致。 在讨论GPU之前,先来看看CPU的体系架构的一些内容。 一些概念 CPU的指令分3类,分别是算术、访存和控制。 CPU内部的并行性 CPU内部也有并行计算,体现在下面3个层次: 指令级,如超标量就是通过增加流水线达到并行效果。 数据级,如矢量运算。

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