1.gpu解码器的基本调用流程 要做视频流解码,必须要了解cuda自身的解码流,因为二者是一样的底层实现,不一样的上层调用 那cuda的解码流程是如何的呢 在https://developer.nvidia.com/nvidia-video-codec-sdk  下载 Video_Codec_SDK_8.0.14 解压开来 在sampls里面有几个针对不同场景应用的小例子,如果不知道自己该参考哪一个,就需要去看开发文档,doc里面有一个 NVENC_VideoEncoder_API_ProgGu

device管理 NVIDIA提供了集中凡是来查询和管理GPU device,掌握GPU信息查询很重要,因为这可以帮助你设置kernel的执行配置. 本博文将主要介绍下面两方面内容: CUDA runtime API function NVIDIA系统管理命令行 使用runtime API来查询GPU信息 你可以使用下面的function来查询所有关于GPU device 的信息: cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp *prop,

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

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(上) 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备.但是,每个库都与其它库区别对待.例如: Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列. RAPIDS库(cuDF,cuML等)使用Rapids Memory Manager分配设备内存. CuPy包括 用于设备和固定内存的内存池实现. 该NBEP的目的是描述一个插件接口,该接口使Numba的内部存储器管理可由用户替换为外部存储器管理器.使用插件接口时,

10. 执行配置优化 ● 一个 SM中,占用率 = 活动线程束的数量 / 最大可能活动线程束的数量.后者保存在设备属性的  maxThreadsPerMultiProcessor  分量中(GTX1070为例,该值为2048).较高的占用率不代表计算效率很高,但是较低的占用率意味着内存延迟严重,还有改进的空间. ● 寄存器有效性是决定占用率的几个因素之一.寄存器读取比内存读取的延迟低很多,但是寄存器组(register file)数量有限,硬件上被整个 SM 上的所有线程共享,软件上一次只能给一

title: [CUDA 基础]4.0 全局内存 categories: - CUDA - Freshman tags: - 全局内存 - CUDA内存模型 - CUDA内存管理 - 全局内存编程 - 全局内存访问模式 - 全局内存数据布局 - 统一内存编程 - 提高内存吞吐量 toc: true date: 2018-04-28 09:43:50 Abstract: 本文为学习CUDA编程的第四章的概要,主要介绍第四章研究的对象 Keywords: 全局内存,CUDA内存模型,CUDA内存管理

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S

低层级GPU虚拟内存管理引论 Introducing Low-Level GPU Virtual Memory Management CUDA应用程序越来越需要尽可能快速高效地管理内存.在CUDA 10.2之前,开发人员可用的选项数量仅限于CUDA提供的类似malloc的抽象. CUDA10.2为虚拟内存管理引入了一组新的API函数,使您能够构建更高效的动态数据结构,并更好地控制应用程序中的GPU内存使用.在这篇文章中,我们将解释如何使用新的API函数并浏览一些实际的应用程序用例. 在很多应用程

CUDA刷新器:CUDA编程模型 CUDA Refresher: The CUDA Programming Model CUDA,CUDA刷新器,并行编程 这是CUDA更新系列的第四篇文章,它的目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和初级或中级开发人员的优化. CUDA编程模型提供了GPU体系结构的抽象,它充当了应用程序与其在GPU硬件上的可能实现之间的桥梁.这篇文章概述了CUDA编程模型的主要概念,概述了它如何在通用编程语言如C/C++中暴露出来. 介绍一下CUDA编程模型中常用的两个关键词:主

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(下) Numba依赖 向库中添加EMM插件的实现自然会使Numba成为库的依赖项,而以前可能没有.为了使依赖关系可选,如果需要的话,可以有条件地实例化并注册EMM插件,如下所示: try: import numba from mylib.numba_utils import MyNumbaMemoryManager numba.cuda.cudadrv.driver.set_memory_manager(MyNumbaMemoryManager) excep

CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ----------------------------------------------------------------------------------------- 转载自http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/42436727 本

你需要一个管家,随手召唤的那种,想吃啥就吃啥. ——设计一个全局线程管理器 一个机器学习系统,需要管理一些公共的配置信息,如何存储这些配置信息,是一个难题. 设计模式 MVC框架 在传统的MVC编程框架中,通常采取设立数据中心的做法,将所有配置信息存在其中. 同时,将数据中心指针共享至所有类,形成一个以数据为中心,多重引用的设计模式. 如图,以MFC默认编程思路为例: 这种编程框架,虽然思路清晰,但是需要将共享指针传来传去,显得相当赘余. 全局静态框架 这是一种新手程序员经常习惯干的事. 不设立

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情

转自:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529331 cuda 初学大全 1 硬件架构CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device. 2 并行模型Thread:并行基本单位Block:相互合作的一组线程.可以彼此同步,快速交换数据,最多可以512个线程Grid:一组Block,有共享全局内存Kernel:在GPU上执行的程序,一个Kernel对应一个Grid Block和Thread都有各自的ID,记作blockIdx(

一.利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作. 基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作. 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定义的操作时(Open

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th

CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的thread可以彼此同步,快速交换数据,最多可以同时512个线程.Grid     :一组Block,有共享全局内

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

流:CUDA流很像CPU的线程,一个CUDA流中的操作按顺序进行,粗粒度管理多个处理单元的并发执行. 通俗的讲,流用于并行运算,比如处理同一副图,你用一个流处理左边半张图片,再用第二个流处理右边半张图片,这两个流中的代码同时执行,加快了处理速度. 事件:记录CUDA事件是CUDA流中应用程序跟踪进度的一个方式. 通俗的讲,事件用来对算法计时,你再算法开始前设置一个事件,在算法结束后设置一个事件,两个事件的时间差就是算法执行时间. SM: 流处理器族

CPU和GPU内存交互 在CUDA编程中,内存拷贝是非常费时的一个动作. 从上图我们可以看出:1. CPU和GPU之间的总线bus是PCIe,是双向传输的. 2. CPU和GPU之间的数据拷贝使用DMA机制来实现,非常容易理解,为了更快的传输速度. 虚拟内存(virtual memory) 我们都知道,虽然在运行速度上硬盘不如内存,但在容量上内存是无法与硬盘相提并论的.当运行一个程序需要大量数据.占用大量内存时,内存就会被“塞满”,并将那些暂时不用的数据放到硬盘中,而这些数据所占的空间就是虚拟内