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...
第四章 CUDA C并行编程 这一章开始体现CUDA并行编程的魅力。 编程和CPU编程的最大区别也就在这里体现出来了，就是数组求和竟然不要循环！ GPU的逻辑结构如下图所示： ? 十一章 多GPU 这章主要看了是第一节零拷贝内存，也十分好理解就是，在CPU上开辟一片内存，而GPU可以直接访问而不用复制到GPU的显存里。 目前global函数必须由CPU调用，并将并行计算任务发射到GPU的任务调用单元。随着GPU可编程能力的进一步提高，未来可能可以由GPU调用。
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他在 yCon 和 PyData 会议上教授 Python 编程，这几年一直在英国从事关于数据科学和高性能计算方面的咨询工作。 实现高性能 Python 代码的障碍在哪里？性能问题有哪些种类？ 计算机编程可以被认为是以特定的方式进行数据的移动和转换来得到某种结果。然而这些操作有时间上的开销。 因此，高性能编程可以被认为是通过降低开销（比如撰写更高效的代码）或改变操作方式（比如寻找一种更合适的算法）来让这些操作的代价最小化。 图 1-3 各种常见界面的连接速度（图片来自 Leadbuffalo） 1.2 将基本的元素组装到一起 仅理解计算机的基本组成部分并不足以理解高性能编程的问题。 理想计算模型和 Python 虚拟机 为了更好地理解高性能编程的要素，让我们来看一段用于判断质数的简单代码样例： import mathdef check_prime(number): sqrt_number
快速开始 本文介绍如何使用GPU服务器提交一个渲染作业，高效率完成blender的动画图片渲染，并导出渲染图片。 tencent.com) 注意，创建存储桶这一步操作记得将地域改为与CVM同地区，保证在内网传输文件，不仅省下了流量费，而且节省了服务器的上传带宽，哪怕没有开通公网IP都可以进行上下载 步骤3 服务器选型 参考 GPU 本次测试使用的是GN7vw机型，搭载NVIDIA Tesla T4 GRID驱动 image.png image.png 如果是自己的镜像没有GRID图形驱动，将无法使用渲染OpenGL功能，请安装驱动：GPU ，解压打开 按照提示运行即可 image.png 方案3：blender直接渲染（纯原生） 设置好所有参数之后，直接在工具栏-渲染-渲染图像（或者渲染动画） image.png 总结 优缺点 腾讯云GPU
Python语言是一种脚本语言，其应用领域非常广泛，包括数据分析、自然语言处理、机器学习、科学计算、推荐系统构建等。 本书共有12章，围绕如何进行代码优化和加快...
本文介绍GPU编程的一些重要概念。 GPU编程 GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同，举皮皮鲁老师的一个例子： 以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算 将GPU计算结果拷贝回主机端，得到计算结果 Thread层次结构 在进行GPU并行编程时，需要定义执行配置来告知以怎样的方式去并行执行核函数。 Block大小设置 不同的执行配置会影响GPU程序的速度，一般需要多次调试才能找到较好的执行配置，在实际编程中，执行配置[gridDim, blockDim]应参考下面的方法： Block运行在SM上， 这种方法对编程者来说非常方便，不必对原有的CPU代码做大量改动。 参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/cuda-intro.html
目录 前言 GPU架构 GPU处理单元 概念GPU GPU线程与存储 参考 最后 ---- 前言 之前谈了谈CUDA的环境搭建. 这次说一下基本的结构, 如果不了解, 还是没法开始CUDA编程的. ---- GPU架构 GPU处理单元 ? GPU处理单元 从这张GPU概念内核图开始讲起, 会发现和CPU内核是不同的, 少了三级缓存以及分支预测等等. 但是增加了ALU, 扩大了上下文存储池. 这一点在GPU编程上是要特别注意的, 也就是Host与Device. ? HOST-DEVICE 在CUDA架构下, 显示芯片执行时的最小单位是thread. 想做GPU编程, 不懂结构也是不行的. 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
话不多说，让我们一起学习 Go 高性能编程的技法吧。 常用数据结构 1.反射虽好，切莫贪杯 标准库 reflect 为 Go 语言提供了运行时动态获取对象的类型和值以及动态创建对象的能力。 Go 作为一门追求高性能的后台编程语言，当然也不例外。 Go Language Specification 中 Size and alignment guarantees 描述了内存对齐的规则。 我们以一个简单的线程安全单向链表的插入操作来看下无锁编程和普通加锁的区别。 通过它我们可以轻松实现并发编程。但是当我们无限开辟协程时，将会遇到致命的问题。 go-proverbs github/dgryski/go-perfbook High Performance Go Workshop - Dave Cheney atomic 的原理与使用场景 极客兔兔.Go 语言高性能编程
项目简介 Forward 是一款腾讯平台和内容事业群（PCG）研发的 GPU 高性能推理加速框架。 因此，我们有理由相信 Forward 有广大的需求和落地场景，尤其是在日后 GPU 资源日渐丰富的情况下，更是前景可期。 接口简单易用：直接导入已训练好的 Tensorflow(.pb) / PyTorch(.pth) / Keras(.h5) 导出的模型文件，隐式转换为高性能的推理 Engine 进行推理加速。
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。 GPU。 () { return 1; } __global__ void run_on_gpu() { printf("run_on_cpu_or_gpu GPU: %d\n", run_on_cpu_or_gpu cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰的默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉的规则成为默认的规则，可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。 cuda是一个GPU编程环境，所以它对__device__修饰的函数进行了比较多的优化。比如它会根据它的规则，让某个__device__修饰函数成为内联函数（inline）。
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。 CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务） 编程框架： C++ AMP：Accelerator Massive Parallelism ：C++ 三种异构编程框架，对比来看：CUDA和OPENCL 比 C++ AMP 更接近于硬件底层，所以前两者性能较好，C++ AMP 相对前两者 具有较高的易编程性； 三种框架的选择： 看重易用性：C++ AMP ， Windows 平台，C++ 本身也是一个开放的标准，目前只有微软自己做了实现； 看重NvidiaGPU卡上的高性能：CUDA；有大厂的直接支持，CUDA的开发环境也非常成熟，拥有很多函数库的支持； 编程语言越接近底层硬件，运行速度越快。
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： ?
前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级 结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq. 其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
首先,在讲述高性能IO编程设计的时候,我们先思考一下何为“高性能”呢,如果自己来设计一个web体系服务,选择BIO还是NIO的编程方式呢? NIO编程伪代码 while(true){ // 调用select() int rs = select(); // 如果rs没有对应的就绪事件个数，继续select ,调用accept以及read方法都需要进行等待就绪状态才能进行下一步操作,而NIO则是面向单线程处理多连接的编程方式(严格意义上是基于事件编程),通过轮询以及就绪事件的遍历来处理就绪事件,相比BIO在实现上会更为复杂些 对于EDA的NIO而言,相比上述事件设计是运用相同的思路,但是具体实现的技术方案略有不同,EDA的NIO技术实现是基于Reactor模式,现展开NIO编程的Reactor模式进行分析. Reactor技术演进 在文章开头部分讲述到实现高性能的目标,通过对比NIO与BIO的编程设计分析,我们基本上都会基于NIO模式来设计一个高性能的web服务,而一般地,对于NIO服务设计具备高性能的目标
GPU的硬件架构 GPU的整体架构图 GPU实际上是一个流处理器簇 Streaming Multiprocessors（SM）的阵列。如下图所示： ? GPU（G80/GT200）卡的组成模块图 需要指出，每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，Maxwell都是128 相同架构的GPU包含的SM数量则根据GPU的中高低端来决定。 SM基本架构 GPU中的每个SM都支持数百个线程的并发执行，通常是每个GPU有多个SM，所以有可能有数千个线程并发执行。 参考 CUDA编程指南3.0 [【CUDA】学习记录（3）-硬件结构]https://www.jianshu.com/p/2fbd02311266
gpu对于机器学习是必不可少的。可以通过AWS或谷歌cloud轻松地启动这些机器的集群。NVIDIA拥有业内领先的GPU，其张量核心为 V100和 A100加速哪种方法最适合你的神经网络? 此外，仅仅使用带有GPU和张量核心的机器并不能保证最高性能。那么，作为一个机器学习架构师，应该如何处理这个问题呢?当然，您不能是硬件不可知论者。您需要了解硬件的功能，以便以最低的成本获得最大的性能。 图4:Roofline 模型 内存层次结构为提高性能提供了关键优势:1)它们隐藏了CPU、GPU、内存组件之间的延迟差异，2)它们利用了程序局部性。 为了让gpu持续地忙碌，数据块必须快速地输入gpu。这是由数据传输带宽和GPU处理数据的速度决定的。这个性能度量由Roofline 模型中的ops:字节比率捕获(图4)。 作为一名机器学习架构师，在您寻求提高性能的过程中，您将不可避免地面临是否要从Volta升级到Ampere并支付更高的成本的决定。为此，必须使用Roofline模型确定神经网络是算术界限还是内存界限。
前言 之前在第三章对比过CPU和GPU, 差距非常大. 这一次来看看GPU自身的优化, 主要是shared memory的用法. ---- CPU矩阵转置 矩阵转置不是什么复杂的事情. printf( "\n" ); logM( out ); #endif free( in ); free( out ); return(0); } ---- GPU 实现 简单移植 如果什么都不考虑, 只是把代码移植到GPU: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #define GPU参数 之前的最短耗时是0.001681s. 数据量是1024*1024*4(Byte)*2(读写). 所以是4.65GB/s. 利用率就是32%. GPU存储架构 ---- 最后 但是44%也就是达到了及格线, 也就是说, 还有更深层次的优化工作需要做. 这些内容也就放在后续文章中了, 有意见或者建议评论区见~ ----
高性能编程的含义是通过编写更为高效的代码或者改变操作方式，也就是找到更合适的算法去降低时间上的开销。 计算机的模型可以分为三种，分别是计算单元（CPU，GPU），存储单元（硬盘，内存之类的）还有它们之间的连接。 #一个简单计算质数的代码，按照其实还有更好的优化方法，具体请看《编程珠玑》 import math import time def check_prime(number): sqrt_number
然而实际上kernel buffer是用来提高性能的。在进行读操作的时候，kernel buffer起到了预读cache的作用。
CPU vs GPU ? CPU vs GPU CPU ? CPU架构示意图 追求单线程的最高性能，对延迟敏感，指令级并行 大量的晶体管用于缓存而非计算单元，而缓存并不 提供原生/峰值计算能力 CPU有强大的ALU，时钟频率很高,但由于散热、晶体管尺寸等影响，近年来 原生计算能力百倍于主流CPU的高性能处理器 硬件多线程、高存储器带宽、高延迟 对存储器带宽的要求高于延迟 通过并发访存及线程切换掩盖存储器访问延迟 总的来说，CPU擅长处理逻辑复杂、串行的计算任务；而 GPU异构编程模型 主流的GPU异构编程: AMD (OpenCL) 不支持CUDA，主要通过OpenCL开发 NVDIA (CUDA/OpenCL) 相比于OpenCL，CUDA更容易使用，效率也更高 参考 CUDA编程指南3.0 [【CUDA】学习记录（3）-硬件结构]https://www.jianshu.com/p/2fbd02311266
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