文章目录前言1. 线程2. 代码实现总结学习资料 前言今天学习了CUDA编程中关于线程的知识，这里做下笔记并分享给大家。1. 线程CUDA并行执行具有分层结构。每次内核启动时可被切分成多个并行执行的块，每个块又可以进一步被切分成多个线程，这也就是我们常说的内核函数配置参数：块数以及每个块的线程数。并行执行的方式有多种，可以启动多个并行的块，每个块启动1个线程；也可以启动1个块，这个块启动多个线
“The number of transistors on an integrated circuit doubles every two years.” – Gordon E. Moore著名的摩尔定律。下面是摩尔定律的可视化分析图： 串行性能的扩展已经结束：不能继续再扩展处理器 （没有10GHz的芯片）不能继续再增加能源的消耗（不能把芯片融化）能够继续增加晶体管的
我们已经看到了通过单指令的数据流（Single Instruction Multiple Data，SIMD)的方式进行数据并行，GPU性能取得了巨大的提升。但我们还没有看到任务并行的效果，后者是指多个互相独立的内核函数同时执行。例如，CPU上的一个函数可能正在计算像素的值,而另外一个函数则可能正在从Internet上下载东西。GPU也提供这种能力，但不如CPU灵活。在GPU上是通过使用CUDA流
由于不同的项目需要，服务器需要安装多个不同版本的cuda方便程序运行，在此做个记录本人电脑之前已经成功安装了cuda10.2的版本，现在需要新增一个cuda10.1的环境比如我要新安装cuda-10.1，就下载CUDA Toolkit 10.1,下载以后是一个.run文件二、给予安装文件权限并安装chmod +x cuda_10.1.105_418.39_linux.run
./cuda_10
零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
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2023-09-18 13:44:30
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动机1. 由于不同项目需要的环境需求不同，要使不同项目都能在同一台电脑上正常运行，需要多个环境共存且互不影响；2. 可以优雅地解决恼人的 cuda 版本问题：以往的经典做法是在物理机上安装多个版本的 cuda，通过修改环境变量的方式实现 cuda 的版本切换，为此我开发过一个方便 cuda 版本切换的小工具：https://github.com/MuGeminorum-Archive/CUDA_V
第五章 线程协作5.1 目标 了解CUDA C 中的线程了解不同线程之间的通信机制了解并行执行线程的同步机制5.2 并行线程块的分解 add<<<N, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c);
尖括号中：N---开启了N个线程块；1---每个线程块中创建1个线程。
共启动的线程数量：
N个线程块*1个线程/线程块 = N个并行线程
前言OpenMMLabb不同订单库需求不同的cuda版本，一直没找到一个完全完整靠谱的教程，这是我参考几个博客完成测试的全过程记录，方便以后操作，无任何商业用途，如有侵权，请联系删除。注：Ubuntu22.04系统，已安装CUDA11.7版本，现在安装CUDA11.3版本 选择指定的CUDA版本，选择你的系统架构版本。【11.3-11.7】注意：芯片架构不懂的可以点击查看解释：Architetur
本节主要讲述在模型训练时利用gpu对训练进行加速首先我们需要知道gpu不是我们想调用就可以直接调用的，我们需要安装一个cuda工具包以及其对应的cudnn（cuDNN 是用于配置深度学习使用），当我们安装好这两个时才能利用机器学习来进行训练，其次我们的gpu驱动要足够新，他会对版本更低的cuda工具包进行兼容，但更高的不行（不需要降级gpu驱动），最后便是最复杂的问题：版本对应，可以去官网，我使用
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2023-07-31 23:37:10
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笔者测试环境VS2019。基本介绍原书作者引入Julia Sets意在使用GPU加速图形的绘制。Julia Set 是指满足下式迭代收敛的复数集合\[Z_{n+1}=Z_{n}^2+C
\]环境配置跑这个例子的主要困难应该在于配置环境。这个程序依赖于openGL中的glut库。由于VS2019的整个软件架构发生了很大变化，一些链接库和头文件的位置都发生了改变，因此一些文章中的配置方法失效了。首先我
本篇主要介绍两个GPU之间的数据传输。将测试以下3种情况：两个GPU之间的单向内存复制；两个GPU之间的双向内存复制；内核中对等设备内存的访问。实 现 点 对 点 访 问首先，必须对所有设备启用双向点对点访问，如以下代码所示：inline void enableP2P(int ngpus){
for(int i = 0; i < ngpus; i++){
cudaSet
安装及配置过程一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本2.官网下载并安装对应版本CUDA3.配置环境变量4.测试CUDA安装是否成功二、下载安装cuDNN1.官网下载对应版本cuDNN一、下载安装CUDA Toolkit1.查看操作系统版本及支持CUDA版本1）查看系统版本uname -a 2）查看系统支持CUDA版本 图中标红处说明此系统支持CUDA最高版本为：
CUDA是建立在NVIDIA的GPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 10并行计算首先我们先谈一谈串行计算和并行计算。我们知道，高性能计算的关键是利用多核处理器进行并行计算。当我
一、并发性 由于“易并行”不需要或者只需要少许线程间或线程块间通信，所以CUDA是很理想的并行求解平台。它用基于片上资源的、显式的通信原语来支持线程间通信。但是块间通信只有通过按顺序调用多个内核程序才能实现，而且内核间通信需要用到片外的全局内存。块间通信还可以通过对全局内存的原子操作实现，当然使用这样方法会受到一定的限制。&n
1下载三个安装包 cudatoolkit_4.2.9_linux_64_sles11.0-suseserver11sp1.run（这个要注意所使用的系统版本） gpucomputingsdk_4.2.9_linux.run devdriver_4.2_linux_64_295.41.run ...
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2012-05-21 23:05:00
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目录1. Anaconda的简介、安装及配置1.1 Anaconda简介1.2 Anaconda安装1.2.1 安装包的下载1.2.2 软件安装1.3 Anaconda使用操作简介1.3.1 软件的简单操作介绍1.3.2 notebook简单的操作介绍1.4 Anaconda的一些配置1.4.1 为Anaconda添加国内镜像源1.4.2 notebook默认工作路径的修改2. GPU深度学
CUDA安装教程，以Windows10系统为例：CUDA.exe安装查看电脑的支持的CUDA版本，按照如下教程：首先找到这个图标，也就是nvidia控制面板，然后打开：然后点击左下角系统信息再点击“组件”，查看NVCUDA64.DLL的CUDA支持版本，在这我们支持CUDA 11.2版本。再到官网下载CUDA对应的版本。官网链接如下https://developer.nvidia.com/cuda
Cuda并行编程学习时候需注意的一些基本概念 1、Cuda的编程风格：spmp（单程序多数据）的并行编程风格。 2、在多GPU下，cudaMemcpy()不能用于GPU之间的数据复制 3、cudaMemcpy（）传输的数据类型有四种： （1） 主机-主机 （2） &n
CUDA编程——简介参考了很多大神的内容，并非完全原创，只是为了查漏补缺，记录自己的学习过程。个人水平有限，错误难免，欢迎讨论。CUDA（Compute Unified Device Architecture），是由Nvidia推出的通用并行计算架构。 开发人员现在可以使用类C语言来为CUDA™架构编写并行程序！1 CUDA编程CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上，即CPU和GPU，二者有各自
在一个计算节点内或者跨多个GPU节点实现跨GPU扩展应用。CUDA提供了大量多GPU编程的功能，包括：在一个或多个进程中管理多设备，使用统一的虚拟寻址(Unifined Virtual Addressing)直接访问其他设备内存，GPUDirect，以及使用流和异步函数实现的多设备计算通信重叠。在本章需要掌握的内容有以下几个方面： 1. 在多G
