1.Nvidia为什么引入CUDA最近实验室已经有不少豪在入手本本了,因为学霸居多,所以大家一般都会说对显卡要求不高,不玩大型游戏,只是CPU不能差,Intel I7.3G的主频…… 其 实现在CPU的时钟频率4GHz已经基本极限了,在这个极限点上,CPU会产生大量的热量,产生热量的原因是随着时钟频率的提升,电力功耗增大.事实上, 在电压不变的情况下,一个CPU的电力功耗大约是它时钟频率的3次方,更糟糕的是,如果CPU产生的热量增加,那么即使时钟频率不变,根据硅材质的特 点,CPU的功耗也会进一

环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to

原文链接 第十节:CUDPP, 强大的数据平行CUDA库Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第9节,我探讨了如何使用CUDA拓展

原文链接 第九节:使用CUDA拓展高等级语言 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第八节,我探讨了使用CUDA利用库.在本小节,

子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自己写开发库- -那我不得不佩服你很有时间,想必也不会有很多人想自己在去实现一个CUDA吧,呵呵,虽然实现一个也不是太难).前面我们讲到了一些简单的CUDA的C语言扩展的规则,下面就具体来讲解CUDA给我听哦买提供了多少方便的API函数.在开发CUDA的时候,CDUA也给我们提供了一套完整的API函数

title: [CUDA 基础]4.2 内存管理 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA内存管理 - CUDA内存分配和释放 - CUDA内存传输 - 固定内存 - 零拷贝内存 - 统一虚拟寻址 - 统一内存寻址 toc: true date: 2018-05-01 21:39:47 Abstract: 本文主要介绍CUDA内存管理,以及CUDA内存模型下的各种内存的特点. Keywords: CUDA内存管理,CUDA内存分配和释放,CUDA内存传

正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数.但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错. 因而C++的类和CUDA结合使用需要进行一层封装,借用两个数组相加的例子说明,主要过程如下: 本项目包括4文件,如上图所示,分别为:add.h.add.cpp.kernel.cuh.kernel.c

00 想说的 深度学习的环境我配置了两个阶段,暑假的时候在一个主攻视觉的实验室干活,闲暇时候就顺手想给自己的Ubuntu1804配置一个深度学习的环境.这会儿配到了anaconda+pytorch+cuda,但是记忆里是显卡始终配不好. 1 torch.cuda.is_available() 2 >> False 3 # 表示显卡不配套 当时我以为就崩了. 确实是崩了,应该是navigator出现了一些问题. 事实上根据后续的回忆,是当时的自己对这些东西没有一个清楚的认识,pytorch装好就

Mac OS X 背后的故事 作者: 王越  来源: <程序员>  发布时间: 2013-01-22 10:55  阅读: 25840 次  推荐: 49   原文链接   [收藏]   作者王越,美国宾夕法尼亚大学计算机系研究生,中国著名 TeX 开发者,非著名 OpenFOAM 开发者. Mac OS X 背后的故事(一)力挽狂澜的Ellen Hancock Mac OS X 背后的故事(二)Linus Torvalds的短视 Mac OS X 背后的故事(三)Mach之父Avie Tev

最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的uff_custom_plugin例子的分析和介绍. 本例子展示如何使用cpp基于tensorrt python绑定和UFF解析器进行编写plugin.该例子实现一个clip层(以CUDA kernel实现),然后封装成一个tensorrt plugin,然后生成一个动态共享库,用户可以动态的在python中链接该库,将该plugin注册到tensorrt的plugin registry中,并让UFF解析器能够使用. 该例子还是有些知识点

1.安装显卡驱动 2.安装CUDA 3.安装cuDNN 下载: 根据显卡类型以及操作系统,选定CUDA版本和语言设置,下载对应的显卡驱动. 驱动下载地址 安装 $ sudo ./NVIDIA-Linux-xxxxxx.run –no-opengl-files –no-x-check 注: 1)选用下载的驱动名替代上述驱动名称: 2)–no-opengl-files:表示只安装驱动文件,不安装OpenGL文件.这个参数不可省略,否则会导致登陆界面死循环: 3)–no-x-check:表示安装驱动时

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

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原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c

算法设计:直方图统计 直方图频数统计,也可以看成一个字典Hash计数.用处不是很多,但是涉及CUDA核心操作:全局内存.共享内存.原子函数. 1.1  基本串行算法 这只是一个C语言练习题. #define MAXN 1005 #define u32 unsigned int __host__ void count(char *hist_data, u32 *bin_data) { ; i < MAXN; i++) bin_data[hist_data[i]]++; } 1.2 基于数据分解的并

值得学习的C语言开源项目   - 1. Webbench Webbench是一个在linux下使用的非常简单的网站压测工具.它使用fork()模拟多个客户端同时访问我们设定的URL,测试网站在压力下工作的性能,最多可以模拟3万个并发连接去测试网站的负载能力.Webbench使用C语言编写, 代码实在太简洁,源码加起来不到600行. 下载链接:http://home.tiscali.cz/~cz210552/webbench.html - 2. Tinyhttpd tinyhttpd是一个超轻量型

最近又有新的项目要做了,这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题,所以最近一直在学习CUDA的编程问题,昨天安装软件完毕,运行第一个程序的时候还是遇到很多问题.所以这里给大家一起分享一下, 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧. 安装 你需要的软件有四种: 其中,cuda的devdriver是不用安装的,当然,你可以下载最新版本安装一下. 然后就是下载,注意,你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配,例如,我的手提是64位的,VS也是64位的,所以我下载的软件都是64位的.(如果

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5b.html 一个grid中的所有线程执行相同的内核函数,通过坐标进行区分.这些线程有两级的坐标,blockId和threadId,由CUDA runtime system指定.grimDim.x标识block在x维度上的数目,gridDim.y标识block在y维度上的数目.例如, 在启动内核时指定: dim3 dimBlock(4,2,2); dim3 dimGrid(2,2,1); Kerne