我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第30天，我们正在讲解性能，希望在接下来的60天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计273字，阅读时间15分钟 5.3.1. Data Transfer between Host and Device Applications should strive to minimize data transfer between the host and the device. On
在选择电脑配件首先要确定用途，根据用途选择硬件。没有最好的，适合自己的才是最好的。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第89天，我们正在讲解Unified Memory Programming，希望在接下来的13天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。
常见的图优化技术包括常量折叠、公共子表达式消除、代数化简、算子融合等技术，接下来将分别简单介绍其原理。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第29天，我们正在讲解性能，希望在接下来的71天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计363字，阅读时间15分钟 5.3. Maximize Memory Throughput The first step in maximizing overall memory throughput for the application is to minimize data transfe
3.项目生生成成功 .cu文件就是跑在GPU上面的文件。文件夹里面是自动生成的一些要依赖的库文件你可以不用管
IMX6ULL的LCD控制器名称为eLCDIF(Enhanced LCD Interface，增强型LCD接口)，主要特性如下：
机器之心发布 机器之心编辑部 这应该是业界第一款完整支持 Transformer、GPT 等多种模型高速推理的开源引擎。 2017 年 Google 提出了 Transformer [1] 模型，之后在它基础上诞生了许多优秀的预训练语言模型和机器翻译模型，如 BERT [2] 、GPT 系列[13]等，不断刷新着众多自然语言处理任务的能力水平。与此同时，这些模型的参数量也在呈现近乎指数增长（如下图所示）。例如最近引发热烈讨论的 GPT-3 [3]，拥有 1750 亿参数，再次刷新了参数量的记录。 如此巨大
应用程序和驱动程序之间传递数据时，可以通过read、write函数进行。这涉及在用户态buffer和内核态buffer之间传数据，如下图所示：
本文通过在荔枝派上实现一个 hello 驱动程序，其目的是深入的了解加载驱动程序的运作过程。
机器之心专栏 机器之心编辑部 Transformer 已经成为众多 NLP 任务以及部分 CV 任务的主流模型，但由于硬件资源匮乏，很多高校实验室或者公司都无法训练很大的模型，而降低批处理大小等措施又会导致训练时间成倍增加。针对这一痛点，字节跳动推出了 LightSeq 训练加速引擎，对 Transformer 训练的整个计算过程进行了优化，最多可以实现 3 倍以上的加速。 如今，NLP 和 CV 领域的大部分任务都将 Transformer 作为基础模型。而早在 2019 年 12 月，字节跳动就开源过
2、在系统设置窗口右侧，点击“显示”（显示器、亮度、夜间模式、显示描述）。
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第26天，我们今天开始讲解性能，希望在接下来的74天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计304字，阅读时间5分钟 注意：最近涉及到的基础概念很多，所以我们备注的内容也非常详细，希望各位学员认真阅读 5. Performance Guidelines 5.1. Overall Performance Optimization Strategies Performance optim
早期内存通过存储器总线和北桥相连，北桥通过前端总线与CPU通信。从Intel Nehalem起，北桥被集成到CPU内部，内存直接通过存储器总线和CPU相连。
每个外设，例如: 显示器有对应的显卡，显卡里面有相关的寄存器，通过往这些寄存器中设置对应的值，就可以控制该外设工作起来了。
大模型越来越火，不少手里有卡的伙伴给鹅提“需求”：用自己的卡能不能组建大模型算力集群？
显示设备例如 LCD，在 Linux 中用 Framebuffer 来表征， Framebuffer 翻译过来就是帧缓冲，简称 fb，在 /dev 目录下显示设备一般表示成这样：/dev/fbn，应用程序通过访问这个设备来访问 LCD，实际上应用程序通过操作显存来操作显示设备，显存由驱动程序设置。说白了，我们要在 linux 下操作屏幕进行显示那么直接对 /dev/fbn 进行操作即可。
嵌入式开发的过程中，很多时间都是要和硬件设备打交道，通过程序控制硬件的具体行为，这些往往是单片机延续下来的开发模式，在目前复杂的嵌入式系统中，很多都需要借助设计模式来进行开发，比如文件系统，网络，图形，算法等等，这些如果能够利用软件模拟器进行开发，可以大大的减少上板调试的时间。减少硬件连接的烦恼，在家也能随时分析软件代码。
本篇详细的记录了如何使用STM32CubeMX配置 STM32F767IGT6 的 LTDC 外设驱动 TFT-LCD （RGB）屏幕。
我们知道，linux系统中用户空间和内核空间是隔离的，用户空间程序不能随意的访问内核空间数据，只能通过中断或者异常的方式进入内核态，一般情况下，我们使用copy_to_user和copy_from_user等内核api来实现用户空间和内核空间的数据拷贝，但是像显存这样的设备如果也采用这样的方式就显的效率非常底下，因为用户经常需要在屏幕上进行绘制，要消除这种复制的操作就需要应用程序直接能够访问显存，但是显存被映射到内核空间，应用程序是没有访问权限的，如果显存也能同时映射到用户空间那就不需要拷贝操作了，于是字符设备中提供了mmap接口，可以将内核空间映射的那块物理内存再次映射到用户空间，这样用户空间就可以直接访问不需要任何拷贝操作，这就是我们今天要说的0拷贝技术。
嵌入式Linux操作系统具有：开放源码、所需容量小（最小的安装大约需要2MB）、不需著作权费用、成熟与稳定（经历这些年的发展与使用）、良好的支持等特点。因此被广泛应用于移动电话、个人数码等产品中。嵌入式Linux开发主要包括：底层驱动、操作系统内核、应用开发三大类。需要掌握系统移植（Uboot、Linux Kernel的移植和裁剪、根文件系统的构建）、Linux驱动及内核开发（字符设备驱动、块设备驱动、网络设备驱动）应用开发由于博主能力有限所了解的也不多。
GPU的存储单元分为两大类： 板子上芯片周围的显存颗粒(on board)，读取速度相对慢，如下图中的local memory，global memory，constant memory，texture memory。 在GPU芯片内部(on chip)，读取速度相对快，如下图中 下图中的箭头双向表示可以读写，单向表示只能读。这些memory可以进一步细分： R/W可读可写memory： registers、local memory：线程私有memory，每个线程私有访问。 shared memory：一个block内的线程都可以访问，可以数据共享通信。 global memory：每个线程都可以读写。 R 只读memory：constant memory，texture memory是每个线程都可以读。 global memory，constant memory，texture memory和主机之间都可以通信读写，通常显卡说明书写的显存大小，就是global memory
这一板块来讲述控制台方面的知识，我分为两部分，一部分是本文要讲述的控制台的输入输出，另一部分是交互程序 $shell$ 这在下篇讲述。控制台的输入部分在键盘那儿讲了一点儿，当初说了怎么从键盘获取输入，但是没有讲述怎么处理，本篇来补齐。这个顺序是稍微乱了点，但影响不大，$xv6$ 这个系列也接近尾声了，我后面会查漏补缺好好整理一番。
如何继续提升速度？降低计算精度是比较直接的方法。2017 年以来，fp16 混合精度技术 [2] 获得了广泛应用。在对模型效果无损的前提下，将模型训练和推理的速度提升了 50% 以上。而为了维持模型效果，更低精度的方法（例如 int8）通常需要使用如下传统方案：
近年来，Transformer 已经成为了 NLP 和 CV 等领域的主流模型，但庞大的模型参数限制了它的高效训练和推理。于是字节跳动在 2019 年 12 月和 2021 年 6 月分别推出了高效推理和训练引擎 LightSeq，大大加速了 Transformer 系列模型的训练和推理，也打通了 Transformer 从训练到推理的整个流程，极大优化了用户使用体验。最近，LightSeq 训练引擎相关论文[1]，被录用难度极高的超算领域国际顶会 SC22 接收，得到了学术界的广泛认可！
本系列的文章，可以让你明白，一个View最终是如何显示到屏幕上的，从应用层到硬件抽象层。对分析app的卡顿，掉帧等 有很大帮助。
本文知乎作者Phoenix Li，https://zhuanlan.zhihu.com/p/122943688。未经授权，不得转载。
自研 AngelPTM 大模型训练框架上线公有云，助力降本增效 最近 ChatGPT 凭借其强大的语言理解能力、文本生成能力、对话能力等在多个领域均取得了巨大成功，掀起了新一轮的人工智能浪潮。ChatGPT、GPT3、以及 GPT3.5 都是基于 Transformer 架构堆叠而成，研究发现随着训练数据量和模型容量的增加可以持续提高模型的泛化能力和表达能力，研究大模型成为了近两年的趋势。国内外头部科技公司均有布局，发布了若干千亿规模以上的大模型，如下图所示： 近几年 NLP 预训练模型规模的发展，模型已
各位童鞋，好久不见~ 今天开工大吉，先给大家讲个相亲的故事： 女孩：你有车吗？ 男孩摇头。 女孩：你有房吗？ 男孩摇头。 “什么都没有也好意思来相亲”，女孩很失望，转身欲离开。 “等等”，男孩从口袋
大家好，我是来自PPTV的王斌。接下来我将围绕以下几个话题，为大家分享有关全平台硬件解码的渲染与优化的实践经验。
今年最为火爆的产业无疑就是AIGC，也就是以AI为主导的生成式内容，包括ChatGPT、AI画图、AI作诗等功能。可以说，只能玩游戏而不支持AIGC的显卡已经不符合时代的需求。如今NVIDIA 在AI时代一飞冲天，可能会让很多同学误认为只有NVIDIA显卡才支持Stable Diffusion这类的AI应用。但事实上，还有一家厂商对于AI的投入力度并不逊于NVIDIA，而且在多年前就开始布局AI，它就是芯片巨头Intel公司。
豆瓣成立于 2005 年，是中国最早的社交网站之一。在 2009 到 2019 的十年间，豆瓣数据平台经历了几轮变迁，形成了 DPark + Mesos + MooseFS 的架构。
Management PCI-Express Runtime D3 (RTD3) Power Management是一种用于管理PCI-Express设备的低功耗模式的技术RTD3是一种睡眠状态，当PCI-Express设备处于空闲状态时，可以将其置于低功耗模式，以减少能源消耗和热量产生。英伟达™（NVIDIA®）图形处理器有许多省电机制。其中一些机制会降低芯片不同部分的时钟和电压，在某些情况下还会完全关闭芯片部分的时钟或电源，但不会影响功能或继续运行，只是速度较慢。然而，英伟达™（NVIDIA®）GPU 的最低能耗状态需要关闭整个芯片的电源，通常是通过调用 ACPI 来实现。这显然会影响功能。在关机状态下，GPU 无法运行任何功能。必须注意的是，只有在 GPU 上没有运行任何工作负载的情况下才能进入这种状态，而且在试图开始工作或进行任何内存映射 I/O (MMIO) 访问之前，必须先重新开启 GPU 并恢复任何必要的状态。
dogecoin近期在具有如此大影响力的情况下，是否会促使黑灰产团队和疯狂的投机者们对公有云服务器开始疯狂挖币行为，影响公有云服务器安全和可用性呢？为此，研究一下狗狗币的挖矿模式。
👉腾小云导读 随着ChatGPT的兴起，人们越来越重视大参数规模训练模型的重要性。但是在不断增加参数规模的情况下，模型所需的算力和存储需求也在不断提高。为了减少训练大模型所需的成本，腾讯推出了 AngelPTM 训练框架。鉴于最近大模型的火热趋势，我们决定将内部成熟落地的 AngelPTM 框架推广给广大公有云用户，以帮助广大开发爱好者实现业务降本增效。 👉看目录，点收藏 1 AngelPTM技术原理简介 1.1 ZeRO-Cache 优化策略 1.2 统一视角存储管理 1.3 统一视角存
============= 1.触摸屏原始数据解析 ===================
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
2020 开年，ZILLIZ 与 InfoQ 筹备了以异构计算为专题的一系列文章。此篇文章作为异构计算专题的开篇，整体性的介绍了异构计算的定义、场景与局限性。在后续的专题文章中，我们将深入不同的 AI 应用场景进一步解释异构计算的优势。
金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。
3.5. Mode Switches GPUs that have a display output dedicate some DRAM memory to the so-called primary surface, which is used to refresh the display device whose output is viewed by the user. When users initiate a mode switch of the display by changing th
AI大模型部署到本地很耗资源，需要很大的内存和硬盘，很多电脑都满足不了要求。而且部署过程很复杂，非专业人士很难上手。
在深度学习和计算机图形学等领域，使用GPU进行加速已经成为常见的做法。然而，GPU的显存是一种有限的资源，我们需要时刻关注显存的使用情况，以避免显存溢出导致的程序错误。NVIDIA提供了一个命令行工具nvidia-smi，能够实时查看GPU的状态和显存使用情况。本文将介绍如何使用nvidia-smi命令在终端实时刷新GPU显存。
包括外设和主机，外设有：显示器、扫描仪、键盘、鼠标等,主机有：CPU、主板、内存、硬盘（包括机械硬盘和固态硬盘）、各种板卡（显卡、声卡、网卡等）、电源、机箱还有其它存储设备，比如 U 盘、移动硬盘等
日前，ARM发布了最新的Mali GPU：Mali-G52和Mali-G31。ARM表示，Mali-G52在“性能密度”方面比一年前推出的G51提高了30％。而在GPU能效方面，将提高15％。虽然数据
BitmapData类专门用于位图处理，与Bitmap的不同点在于，它使用指针直接修改内存，而Bitmap是使用SetPixel()方法间接修改颜色，因此其效率远远超过SetPixel()
关键词：M2芯片；Ultra；M1芯片；UltraFusion；ULTRAMAN；RTX4090、A800;A100；H100；LLAMA、LM、AIGC、CHATGLM、LLVM、LLM、LLMs、GLM、NLP、ChatGPT、AGI、HPC、GPU、CPU、CPU+GPU、英伟达、Nvidia、英特尔、AMD、高性能计算、高性能服务器、蓝海大脑、多元异构算力、高性能计算、大模型训练、大型语言模型、通用人工智能、GPU服务器、GPU集群、大模型训练GPU集群、大语言模型
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经常有人会说支持DDR2的主板存在偷工减料的现象。事实上这是由于DDR2内存中使用了一项新的ODT技术，它可以在提高内存信号稳定性的基础上 节省不少电器元件。主板终结是一种最为常见的终结主板内干扰信号的方法。在每一条信号传输路径的末端，都会安置一个终结电阻，它具备一定的阻值可以吸收反 射回来的电子。但是目前DDR2内存的工作频率太高了，这种主板终结的方法并不能有效的阻止干扰信号。若硬要采用主板终结的方法得到纯净的DDR2时钟信 号会花费巨额的制造成本。
SD目前最大的问题还是显存占用问题，特别是个别视频插件，包括最近出的Stability videoAI，更是将显存占到了极致，再加上4090的禁售，这对硬件玩家很不友好,那么对此我总结了市面上最具性价比的6种解决方式，让你在Tensor RT的基础上利用LCM再搭配FO，将你的硬件利用率拉满的同时体验SDXL！！！
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