本文介绍了Jetson TX1开发笔记（三）：开发利器-Nsight Eclipse Edition。通过使用NSight开发工具进行交叉编译，生成可执行文件，用于在TX1平台上进行深度学习等任务。
Assertion is only supported by devices of compute capability 2.x and higher. It is not supported on MacOS, regardless of the device, and loading a module that references the assert function on Mac OS will fail.
如果您使用NVIDIA Visual Profiler或nvprof命令行工具，那么现在是时候转换到更新的工具了:NVIDIA Nsight工具。
Formatted output is only supported by devices of compute capability 2.x and higher.
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
一开始非常纠结在TX2上怎么写CUDA和opencv的程序，总不能在VIM里敲吧，也许是个神器，但现在可能真的没有时间学习，好在发现了Nsight Eclipse这个好东西，这个IDE可以提供编辑器及调试器的功能，不仅可以写程序，还可以远程直接连接到TX2上进行编译。要说的是，这个在主机上安装Jetpack的时候就已经默认安装了，并且安装了cuda和CUDNN，以及OPENCV。 首先做一些准备工作：
高 校校园，太平洋吹来暖湿的季风，学霸和学妹正在疯长，又到了大学生们最忙碌的季节——写论文。在导师眼中，GPU能为学生发毕业论文带来好运，值得为它冒险。现代社会，驱动的安装和CUDA环境的配置更加便捷
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NVIDIA是GPU（图形处理器）的发明者，也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
混合精度在计算方法中结合了不同的数值精度。NVIDIA Volta架构和Turing架构的GPU引入了TensorCore，它在单精度数学管道上提供了显著的吞吐量加速。通过将梯度张量和激活张量上的存储需求和内存流量减半，可以以较低的精度对深度学习网络进行训练，以实现高吞吐量。以下Nvidia工具可以让您分析您的模型是否最大限度地利用TensorCore。
有一天，QQ群里有人求助，说CUDA程序执行后没有反应！！ 不过这个问题太常见了，经常被问及到 面对这个情况，让我们来说说 CUDA调试正确的打开方式！ 1 请依次逐API返回值进行检查，看看他们是否
NVIDIA Nsight系统是一种低开销的性能分析工具，旨在为开发人员提供优化软件所需的见解。该工具中可视化了无偏活动数据，以帮助用户调查瓶颈，避免推断出假阳性，并以更高的性能提升可能性进行优化。用户将能够识别问题，例如GPU饥饿，不必要的GPU同步，不足的CPU并行化，甚至是目标平台上所有CPU和GPU上出乎意料的昂贵算法。它旨在跨多种NVIDIA平台扩展，例如：大型Tesla多GPU x86服务器，Quadro工作站，启用Optimus的笔记本电脑，带有Tegra + dGPU multi-OS的DRIVE设备以及Jetson。NVIDIA Nsight Systems甚至可以提供有关PyTorch和TensorFlow等深度学习框架的行为和负载的宝贵见解；允许用户调整其模型和参数以提高整体单GPU或多GPU利用率。
在Win 10 安装 CUDA 11.1 时出现安装失败的提示，经检查发现是Nsight Visual Studio Edition安装失败，本文记录跳过安装的方法。 错误信息 📷 解决方案 在安装时选择自定义 关闭 Nsight VSE 安装选项即可 📷 目前没发现什么副作用 参考资料 https://bbs.csdn.net/topics/398305834
NVIDIA 开发工具的最新更新可帮助用户调试、分析和优化 CUDA 应用程序。该视频简要概述了其中几个新功能。这包括 Nsight Systems 中的网络分析和多报告平铺以及 Nsight Compute 中的占用计算器和注册依赖跟踪。OptiX 开发人员还提供了一些新功能，例如使用 Nsight Compute 改进的分析、加速结构查看器以及 Compute Sanitizer 中的新支持。本视频中介绍的功能可帮助 CUDA 开发人员了解他们的应用程序并创建最佳版本。 注意：视频最后，NVIDIA特
什么是Jetson TX1 Jetson TX1是NVIDIA第二代嵌入式平台开发者套件，虽然只有信用卡大小，但Jetson TX1 GPU模块的浮点运算能力却达到1 Teraflops，相比Jets
NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。 支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第7天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的93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566字，阅读时间15分钟 这几章节都在讲CUDA C Runtime，前面我们已经讲解了初始化、设备显存、共享内存、锁页内存，今天我们要讲解异步并发执行。这部分内容也是相当多，我们将再分3天时间来梳理 3.2.5. Asy
就是这个软件是目前，英伟达官网里面最强大的调试器。但是只使用于最强大的GPU，但是最新的GPU价格不亲民。所以我只能就此作罢了~
之前按照NVIDIA公布的JetPack Roadmap，今年NVIDIA第一节度（也就是2-4月份）就要推出JetPack 5.0： 眼看Q1过半，我们终于等来了——JetPack 4.6.1的发布！ JetPack 4.6.1 是对 JetPack 4.6 的小更新，包括 TensorRT 8.2.1、DLA 1.3.7、VPI 1.2 以及生产质量 python 绑定和 L4T 32.7.1 它还增加了对 Jetson AGX Xavier 64GB模组 和 Jetson Xavier NX 1
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
Nvidia®nsight™Systems是一个系统范围的性能分析工具，旨在可视化应用程序的算法，帮助您确定最大的优化机会，并在任何数量或大小的CPU和GPU（从大型服务器到我们最小的SOC）上进行有效的调整以扩展。
我最近购入了一个TX1，然后安装系统的话是要用一个Ubuntu下 的工具安装，然后体验了一下这个工具，感觉真的很不错。
一下子，CUDA 12.0就出来啦！NVIDIA表示：此版本是多年来的第一个主要版本，它侧重于新的编程模型和通过新硬件功能加速 CUDA 应用程序。
新手，刚接触CUDA编程，搭好了环境，想用nsight来调试，在vs里面，在核函数里面设置了断点，用CUDA Debugging，但断点就是不生效，电脑左下角会弹出Night 连接成功，程序跑完后，Night会提示Disconnected 整个电脑环境： 显卡: GF GTX1050 CPU: i3-4170 3.70GH 硬盘: 2T 软件：VS2013 + CUDA9.1 + Nsight 5.4 GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 这个
JetPack 5.1 是一个生产版本，增加了对 Jetson Orin NX 16GB 生产模块的支持。它还支持 Jetson AGX Orin 32GB、Jetson AGX Orin 开发者套件、Jetson AGX Xavier 系列、Jetson Xavier NX 系列以及 Jetson AGX Xavier 开发者套件和 Jetson Xavier NX 开发者套件。（注意看清楚，Jetson NANO，Jetson TX2NX是不支持的！！）
NVIDIA发布 JetPack 5系列第一个生产版本JetPack 5.0.2。该版本包括带有 Linux Kernel 5.10 的 Jetson Linux 35.1 BSP，为这些系统运行基于 Ubuntu 20.04 的系统。有很多新功能！ NVIDIA官方介绍说：JetPack 5.0.2 生产版本取代了仅用于开发目的的 JetPack 5.0/5.0.1 开发者预览版。JetPack 5.0.2 是 Jetson AGX Orin 的第一个生产版本。JetPack 5.0.2 包括 带有 Li
25 Best Developer Tools You Can’t Do Withoutshanebarker.com
问：为什么DLA和GPU一起使用时运行速度会变慢，即使DLA模型全部是在DLA中转换的？
Jetson生态系统中的最新生产版本——JetPack 5.1.2已正式发布，为Jetson AGX Orin工业模组和其他Jetson Xavier与Orin系列模组带来了一系列新功能和改进。此次发布进一步展现了NVIDIA为开发者和各行各业提供尖端技术的承诺。
https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-sdk-60dp
今天这个部分讲完后，下期将开始讲解 Texture and Surface Memory 3.2.9. Error Checking All runtime functions return an error code, but for an asynchronous function (see Asynchronous Concurrent Execution), this error code cannot possibly report any of the asynchronous errors
目前版本的cuda是很方便的，它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等，而不用你自己去挨个安装，这样也避免了版本的不同步问题。 1 cuda5.5的下载地址，官方网站即可： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。 2 VS2010这个没什么说的了，网上各种的免费资源，下载一个不需要钱的就行。 3 Cuda的安装：（win7版32bit） 安装cuda 3.1 cuda的安装
对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容 安装cuda9.0之后，电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新，NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。卸载时候要注意了，别动这2个。
Visual Profiler 是是一个图形化的剖析工具，可以显示你的应用程序中CPU和GPU的活动情况，利用分析引擎帮助你寻找优化的机会。 可以说 Visual Profiler 在CUDA程序开发
| 导语 腾讯机智团队在今年的GTC大会上做了介绍机智平台的报告，本文总结了GTC的一些主要内容以及笔者和同事的见闻。 概述 GPU Technology Conference：GPU技术大会是并行计算和人工智能公司英伟达在美国加州硅谷中心圣荷西举办的年度技术大会。自2009年开办以来已经举办十届，成为并行计算方面全世界最盛大的技术会议之一。在GTC上进行研究成果的汇报代表了计算加速领域工作的广泛同行认可以及领先水平。 主题演讲 本次GTC十周年的主题演讲包括英伟达GPU在图形学，数据科学和嵌入式领
CUDA6.0发布，包含了很多CUDA发展以来最具创新的功能。其中最重要的5个功能： 支持统一内存; 支持Tegra K1移动/嵌入式SOC芯片; XT和Drop-In library interfaces; 在Nsight Eclipse 版本远程开发； 优化了许多CUDA开发工具。 更多.....
NVIDIA GTC2022期间，NVIDIA发布了一下信息： -使用NSight工具套件在NVIDIA JetsonAGX Orin上进行本机开发： -NVIDIA如何用Jetson AGX Orin打造下一代机器人： -使用Graph Composer，一种新的低代码编程工具，可增强 DeepStream 用户体验 更多： 【NVIDIA GTC2022】NVIDIA Jetson 软件: 将 NVIDIA 加速技术带到边缘
最近因为工作需要，学习了一波CUDA。这里简单记录一下PyTorch自定义CUDA算子的方法，写了一个非常简单的example，再介绍一下正确的PyTorch中CUDA运行时间分析方法。
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统：Windows 10 显卡型号：Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动：391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 📷 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
Graph Composer 使用低代码方法和可视化编程，允许用户使用 DeepStream 插件创建实时计算机视觉管道并使用容器部署它们——所有这些都无需编写任何代码。视频将带您完成使用 Graph Composer 开发、测试和部署视频 AI 应用程序的过程。我们将介绍如何使用扩展、如何利用预训练模型或使用您自己的模型、最佳开发实践等 更多关于Graph Composer ： 更多： 【NVIDIA GTC2022】关于Jetson AGX Orin产品你不知道的关键点都在这里 【NVIDIA GT
NVIDIA Nsight™ 工具是由一组功能强大的库、SDK 和开发工具组成，跨越桌面系统和NVIDIA嵌入式产品，使开发人员能够构建、调试、分析和开发利用最新加速计算硬件的软件。
简单的来讲这个是一种调试器，调试GPU使用。是搭配VS使用的，但是坑比较多，我记录一篇~
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?为了以最低的
NVIDIA Jetson AGX Xavier是Jetson平台的高端产品，这是一台用于自主机器的人工智能计算机。在一个紧凑的100x87mm模块中，GPU的性能最高可达到32兆字节(top)的峰值计算。Jetson AGX Xavier为计算密度、能源效率和可部署到边缘的人工智能推理能力设置了一个新的标准，使具有端到端自主能力的下一级智能机器成为可能。Jetson专注于性能、效率和可编程性，利用深度学习和计算机视觉为世界上许多最先进的机器人和自主机器背后的人工智能提供动力。Jetson AGX Xavier是为机器人、无人机和其他需要最大限度计算的自动机器而设计的，这些机器在边缘运行现代人工智能工作负载，并解决制造、物流、零售、服务、农业等领域的问题。Jetson AGX Xavier也适用于智能城市应用和便携式医疗设备。
这里的host端就是指CPU，device端就是指GPU；使用__global__声明的核函数是在CPU端调用，在GPU里执行；__device__声明的函数调用和执行都在GPU中；__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。
通过前两章对于triton的简单介绍，相信大家已经能够通过从源码来安装triton，同时通过triton提供的language前端写出自己想要的一些计算密集型算子。这章开始，我们通过构建一套比较标准的batch gemm的benchmark，来看看目前这些主流的代码生成工具，高性能模板库，与厂商提供的vendor library的差距。因为只有明确了目前的差距，后期关于针对性的优化才能做到点上。这一章，我将使用一个batch的gemm作为例子，来看看triton目前对其的优化能力。选batch gemm的原因是因为目前的LLM中不可避免会有对应的attention操作，而attention操作中，核心的计算密集型算子就是batch的gemm，如果你能够对batch的gemm有一个很好的优化思路，那么在MLSys中大部分的算子优化类的工作对你来说将不会显得那么无从下手。
需要提下学习CUDA的目的,就是为了加速自己的应用,相比于CPU-only的应用程序,可以用GPU实现较大加速,当然程序首先是计算密集型而非IO密集型
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