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浅析GPU计算——cuda编程

在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中,我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...比如一个浮点数相乘逻辑,理论上我们可以让其在CPU上执行,也可以在GPU上执行。那这段逻辑到底是在哪个器件上执行的呢?cuda将决定权交给了程序员,我们可以在函数前增加修饰词来指定。...关键字 执行位置 __host__ CPU __global__ GPU __device__ GPU         一般来说,我们只需要2个修饰词就够了,但是cuda却提供了3个——2个执行位置为...结合上面的代码,我们假设GPU中有大于N*N个空闲的cuda核,且假设调度器同时让这N*N个线程运行,则整个计算的周期可以认为是一个元的计算周期。...而目前最高配的GPU只有5120个cuda核,那这些线程是如何在cuda核上调度的呢?这儿要引入一个叫做warp的概念,它是一个线程集合。

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    使用GPU服务器搭建深度学习环境(CUDA+CUDNN)

    a1) 这里可以看到我的显卡是Tesla T4 我们需要前往英伟达官网查看所支持该显卡的驱动版本 Official Drivers | NVIDIA 1.png 2.png 下载驱动文件 并上传到服务器中...在英伟达官网下载对应版本的CUDA CUDA Toolkit 11.0 Download | NVIDIA Developer 4.png 进行如图所示选择 并且复制到服务器内运行 下载完成之后记得赋予文件.../cuda-11.0/bin${PATH:+:${PATH}} export LD_LIBRARY_PATH=/usr/local/cuda-%11.0/lib64${LD_LIBRARY_PATH:....png 三、安装CUDNN 在官网下载对应版本的cudnnNVIDIA cuDNN | NVIDIA Developer 将其通过FTP传送到服务器内 并进行解压 cudnn-11.0-linux-x64...-v8.0.3.33.tgz 完成解压后将会得到一个CUDA文件夹 将里面的lib64与include复制到您之前安装CUDA的目录中去 之后输入 cat /usr/local/cuda/include

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    GPU高性能编程CUDA实战(二)

    前言 在上一篇文章中:CUDA8.0+VS2015+Win10开发环境搭建教程中已经介绍了CUDA工程的配置与安装。本篇文章是对CUDA工程的配置作进一步介绍与补充说明。...CUDA工程的建立(两种方法) 第一种方法: 这种方法在上一篇文章中作了简单介绍,但是尚有不足,此处补全。 按照常规方式,新建一个win32控制台程序,新建一个main.cpp源文件。...右键点击工程——>「生成依赖项」——>「生成自定义」(选择cuda生成)。 ? ? 接下来实施「三步走战略」配置「附加包含目录」、「附加库目录」以及「附加依赖项」。...注:对于CUDA Samples,有的电脑安装后的路径会隐藏,我们可以在「开始」按钮处查找,见下图。 ? 第二步:配置「附加库目录」。 ? 第三步:配置「附加依赖项」 ?...InitCUDA()) { return 0; } printf("HelloWorld,CUDA has beeninitialized.

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    CUDA学习笔记-CPU与GPU交互

    锁页的意思就是一块内存地址不在操作系统的统一管理之内,使用权移交给别的设备 所以对于写CUDA的程序来说,无时不刻不在构建并发程序 这个图是GPU通过锁页内存直接访问CPU的内存空间 这个东西我有点不太明白...我看了很久的书也没有看懂.先GPU把要操作内存的这些命令(有很多)先存储起来.CPU将这些GPU的这些命令写入到一个供GPU命令消耗的缓冲区.在这个区域里面.GPU先运行以前缓存进来的命令.这个命令缓存区内的命令的状态都不太一样...,命令的前缘由CPU 构建此时没有准备好供GPU来执行.中间的命令已经Ok了.直接GPU就可以执行....而且CUDA可以重用已经执行过程序的内存 就好像是循环的,前面用,后面补....然后在一个CUDA的程序运行的期间,CPU要执行几千个机器周期 上面的图是说了两种程序的受限的情况.就是CPU等GPU还是GPU等CPU.在未来写程序的时候,如果知道是什么受限型的程序未来的优化空间就很大

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    Python CUDA 编程 - 3 - GPU编程介绍

    实际上,CUDA并行算法和上面的流程基本相似,就是设计核函数,在存储上合理分配数据,告知GPU以一定的并行度执行配置来并行计算。核函数的设计与所要解决的问题本身高度相关。...主机与设备 在CUDA中,CPU和主存被称为主机(Host),GPU和显存(显卡内存)被称为设备(Device),CPU无法直接读取显存数据,GPU无法直接读取主存数据,主机与设备必须通过总线(Bus)...从硬件来看,Thread运行在一个CUDA核心上,多个Thread组成的Block运行在Streaming Multiprocessor(SM),多个Block组成的Grid运行在一个GPU显卡上。...内存分配 前文提到,GPU计算时直接从显存中读取数据,因此每当计算时要将数据从主存拷贝到显存上,用CUDA的术语来说就是要把数据从主机端拷贝到设备端。...参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/cuda-intro.html

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    CUDA优化的冷知识 6 |GPU端的CUDA Event计时

    这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 (CUDA C最佳实践指南) 大家可以访问: https://docs.nvidia.com/cuda/...我们具体看看怎么做: GPU上的计时, 是通过CUDA Event来完成的, 它可以理解成一种非常轻量的空白kernel, 只用来记录一下时间而已 (因此很多用户忧虑的, GPU上执行event的记录工作...这种记录几乎完全不占用GPU的处理能力. 所以在GPU上, 我们可以知道, 该工具(CUDA Event)是精确可靠的计时工具, 那么只剩下来逻辑的正确性了....我先说一下GPU上正确的逻辑安排应当是一个什么顺序的: 假设用户已经有了1个CUDA流stream, 2个CUDA Event分别是start和end, 现在需要对该流中的1个kernel K, 进行计时...记录这两点, 大致你对GPU端的cuda event计时就没有大问题了.

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    CUDA—使用GPU暴力激活成功教程密码

    大家好,又见面了,我是你们的朋友全栈君 GPU支持大规模的并行加速运算,胜在量上,CPU处理大量的并行运算显得力不从心,它是胜在逻辑上。...利用显卡加速的应用越来越多,但如果说GPU即将或最终将替代CPU还有点言过其实,二者最终将优势互补,各尽所能。 使用显卡的无脑并行运算激活成功教程密码是一个不错的选择。...这里选择一种简单的情况,限定密码是6位纯数字,并且不限定输入次数,这种 情况下可以使用GPU暴力激活成功教程,当然仅供娱乐,并无任何实际的应用价值。...#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include #include <iostream...Do you have a CUDA-capable GPU installed?")

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    pytorch安装GPU版本 (Cuda12.1)教程: Windows、Mac和Linux系统下GPU版PyTorch(CUDA 12.1)快速安装

    注意:在进行安装之前,请确保您的系统满足PyTorch(CUDA 12.1)的硬件要求,并已安装相应的GPU驱动程序和CUDA Toolkit。...教程目录 Windows系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) Mac系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) Linux系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA...步骤3:安装CUDA Toolkit 从NVIDIA官方网站下载并安装与您的GPU兼容的CUDA Toolkit(版本12.1)。...Mac系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 确保您的Mac计算机搭载了支持Metal的GPU。访问苹果官方网站查找GPU的兼容性列表。...Linux系统上安装GPU版本PyTorch(CUDA 12.1) 步骤1:检查GPU兼容性 确保您的Linux计算机搭载了兼容的NVIDIA GPU

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    AI部署篇 | CUDA学习笔记2:矩阵乘法与GPU优化(附CUDA代码)

    实现矩阵乘法 获得 C 矩阵的计算方法都是相同的,只不过使用的是矩阵 A、B 不同的元素来进行计算,即不同数据的大量相同计算操作,这种计算是特别适合使用GPU来计算,因为GPU拥有大量简单重复的计算单元...在 GPU 中执行矩阵乘法运算操作: 在 Global Memory 中分别为矩阵 A、B、C 分配存储空间; 由于矩阵 C 中每个元素的计算均相互独立,NVIDIA GPU 采用的 SIMT (单指令多线程...thread 对应矩阵 C 中1个元素的计算; 执行配置 (execution configuration)中 gridSize 和 blockSize 均有 x(列向)、y(行向)两个维度,其中, CUDA...别有洞天之 Warp GPU 编程中最重要的概念之一是 warp,每个 warp 包含 32 个 thread,而 GPU 的指令发射是以 warp 为最小单元的。...矩阵乘法的 CUDA 实现、优化及性能分析

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    caffe+GPU︱AWS.G2+Ubuntu14.04+GPU+CUDA8.0+cudnn8.0

    国服亚马逊的GPU实例G2.2xlarge的python+caffe的安装过程,被虐… 一周才装出来… BVLC/caffe的在AWS安装的官方教程github: https://github.com...一、安装NVIDIA Drivers 1、Drivers的安装包下载 AWS中原本就有一套NVIDIA drivers,之前的有点老了,好像是340.46的,那么现在就需要根据实例的GPU配置,重新设置一个...TypeError: constructor returned NULL 这个错误的原因在于ssh连接服务器时候,import pyplot因为没有图形界面所导致的故障.两个办法: 办法一:直接在ssh...连接服务器的时候,添加-X的标记 ssh 192.168.0.1 -X 以上参考博客:http://nfeng.cc/2016/03/28/caffe-python-gtk-error/ 当然AWS...tensorflow/g3doc/get_started/os_setup.md TF_BINARY_URL=https://storage.googleapis.com/tensorflow/linux/gpu

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