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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

多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

DNN数据并行导论典型应用分析：语音识别语音识别是深度神经网络获得成功的一个应用范例。语音识别应用，简单来说由声学模型建模，语言模型建模以及解码三部分构成。...其中声学模型用来模拟发音的概率分布，语言模型用来模拟词语之间的关联关系，而解码阶段就是利用上述两个模型，将声音转化为文本。...因此相较于其他方法，深度神经网络可以更为准确地模拟声学模型和语言模型。这里将深度神经网络应用于语音识别中的声学模型建模。...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...模型训练实验性能实验环境为一台搭载8核心Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHz的服务器，内存为48GB，服务器安装了6块NVIDIA Tesla K20c

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GPU并行计算之向量和

0], c[1], c[2], c[3], c[4]); // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling...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...CUDA核函数与线程索引方式》在学习过程中，如果遇到怎么都不能理解的东西，可以先把这种用法记住，等后面写的多了，自然也就理解了上面这个程序是学习CUDA最开始接触的程序，就跟刚开始学习任何一门编程语言时...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GPU，GPU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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C#数据并行和任务并行

C# 并行任务——Parallel类一、Parallel类 Parallel类提供了数据和任务的并行性；二、Paraller.For() Paraller.For()方法类似于...C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。...使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。...四、Parallel.Invoke() Parallel.Invoke()方法，它提供了任务并行性模式。...Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；

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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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C#并行与多线程——Parallel并行

并行Parallel 在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。先说下StopWatch，这个类主要用于测速，记录时间。...很直观的看出，使用Parallel.Invoke()之后，Run1和Run2是并行执行的，一共用时3s（3000ms左右），而直接运行Run1和Run2则耗时5s。...Parallel.For实际上是并行执行了循环，因为内部只是一个单纯的累加，因此效率差异明显，但是并非所有的场景都适合使用并行循环。修改一下上面的方法。...."); } 改为操作一个全局变量的累加，这个时候由于并行请求，需要等待调用内存中的全局变量num，效率反而降低。...同样的，由于并行处理的原因，For的结果并不是按照原有顺序进行的： public void ParallelForCW() { Parallel.For(0, 100, i => { Console.Write

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C#：数据并行

数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。...简单的并行for循环 Parallel.For(0, length, i => { //do something about i }); 并行foreach循环...break和continue 在使用并行for的时候，普通的break和continue在这里并没有太大作用。...i, d); Thread.Sleep(1000); } }); 使用Stop的时候，系统将通知其他的并行线程在可能的时候尽快停止...复杂一点的并行：带有线程局部变量 public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive, Func

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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。...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。...另外threadIdx是c语言中的struct，它有3名成员，分别是 .x,.y,.z 。如果该线程是第一个线程，则threadIdx.x返回的值是0。

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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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【Linux笔记】Linux下编译C语言程序

在上一篇笔记中有分享Linux下的vi/vim编辑器的使用方法（【Linux笔记】Vi/Vim编辑器），现在我们就可以使用vi/vim编辑器编写C代码了。那么写完代码该怎么进行编译呢？...关于在Windows命令行下编译C程序的方法可查看往期笔记：【C语言笔记】windows命令行下编译C程序、【C语言笔记】使用notepad++、MinGW来开发C程序。...首先，使用命令gcc -v查看当前的Linux发行版是否有安装gcc编译器（PS：本文使用的Linux发行版是红帽6）： ? 使用vi/vim编辑器写代码并保存为hello.c： ?...在Linux下进行C语言编程的学习可能会增加学习的成本，但是从长远来看仍然是有必要的。...若不想安装Linux系统，也想适应一下Linux环境，则可参考往期笔记：【C语言笔记】Windows下体验Linux环境。

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Golang语言 -并行程序

go在设计的时候，就有针对并行的语法 —-channel 和goroutine 前者可以很方便的进行消息和数据传递，在取数据和拿数据的时候可以不用关心底层实现，用 <- 进行赋值这里必须加time.sleep...这里和linux 线程编程很像。...i := rand.Int()%10 c += i fmt.Println("i write",c) ch <- c } } func...int ,4) go write() go read() time.Sleep(1000000) } wordcount 代码实现，知道hadoop的都应该知道这个，并行计算...感觉自己写的程序还不是很规范，思路很多都局限于之前写C的思路。

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linux下的C语言开发

大家好，又见面了，我是全栈君在很多人的眼里，C语言和linux常常是分不开的。这其中的原因很多，其中最重要的一部分我认为是linux本身就是C语言的杰出作品。...当然，linux操作系统本身对C语言的支持也是相当到位的。...作为一个真正的程序员来说，如果没有在linux下面用C语言编写过完整的程序，那么只能说他对C语言本身的理解还相关肤浅，对系统本身的认识也不够到位。...如果还没有过Linux编程经验的朋友可以首先在自己的pc上面安装一个虚拟机，然后就可以在shell下面编写自己的C语言代码了。...如果你看到了，那么恭喜你，你已经可以开始linux的c语言编程之旅了。当然，我们不会满足于这么简单的打印功能。

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Linux下C语言操作MySQL

MySQL有以下特性: (1) 使用C和C++编写，并使用了多种编译器进行测试，保证源码的可移植性。 (2) 支持多线程,利用CPU资源，支持多用户。...MySQL数据库的安装安装MySQL数据库需要三个软件包: (1)服务器 (2)客户端 (3) 开发库－如果用C或C语言开发，就得安装开发库。...MySQL-server-5.5.8-1.rhel5.i386.rpm MySQL-client-5.5.8-1.rhel5.i386.rpm MySQL-devel-5.5.8-1.rhel5.i386.rpm 在Linux...MySQL数据库的基本操作 --查看linux系统下是否装有： cd /etc/init.d/mysqld/ --启动MySQL : /etc/init.d/mysqld start --进入MySQL...C语言操作MySQL数据库代码1： /*******************************************************************************

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

TensorFlow的queue_runner：这种方法是使用Python实现的,其性能受限于C++ multi-threading ，而tf.data API使用了C++ multi-threading...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。...当cpu和gpu的并行程度较大时，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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C++ GPU && CPU

20 21 int a [] = {1 ,2, 3,4 ,5, 6,7 ,8, 9,10 }; 22 23 array_viewav( 10,a ); //GPU...计算结构，av存储到GPU显存，根据数组初始化 24 25 // restrict 定向到GPU 26 27 // 直接操作AV,(index)操作每一个元素 28...cout << av[i ] << endl; 38 39 } 40 41 42 43 cin.get (); 44 45 46 47 } 48 49 对于GPU...和CPU的各自优势： GPu优势在于多点计算效率高，并发计算 CPU的优势在于单点计算效率高 1 #include 2 #include 3 #...std::cout << a << end ; 15 } 16 }; 17 18 int main () { 19 int str [] = { 'a','b' ,'c'

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