cpu的处理计算机的核心为cpu，它是计算机的运算和控制核心集成电路中的晶体管数量也在大幅度增长，大大的提升了cpu的性能根据摩尔定律，集成电路芯片中所集成的晶体管数量每隔18个月就翻一翻过于密集的晶体管虽然提高了cpu的处理性能，但也带来了单个芯片发热过高和成本过高的问题但是近年来受限于材料技术的发展，芯片中晶体管的数量增长已经放缓也就是说，程序已经无法简单的依赖硬件的提升来提高运行速度多核cp
1.前言并行计算，是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。在当下，CPU速度提升遇到一定的瓶颈，而GPU速度很高，也在不断的去帮CPU承担更多的计算。GPU的更新换代也非常快，成为可以更好提高我们电脑性能，运行速率的。2.结构 从上图结构我们可以看出，CPU的计算单元（ALU）较复杂，但是个数较少；GPU的计算
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2023-10-14 00:15:07
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主要参考博文：应用特点：GPU并行吞吐量大，适合大数据并行处理；CPU适合逻辑处理和串行计算，适合多任务并行处理；GPU工作模式 1）CPU 具有独立的内存和寄存器,GPU也具有独立的显存和寄存器。CPU作为主控制器,CPU和 GPU 协同处理任务,GPU主要处理可以高度并行的数据处理任务,CPU则负责逻辑处理和串行计算相关任务。2）GPU上的程序被称为内核函数,也叫kernel。kernel是并
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2023-09-20 06:58:11
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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
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2024-01-11 11:40:20
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前言 CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，也是今后要努力学习的方向。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，为将来深入学习 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
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2023-09-11 15:12:50
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前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？ 本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格：
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2024-03-25 18:55:45
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可
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2023-09-26 11:17:00
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“内容归纳” 应用程序和驱动程序之间的传输完成之前，阻塞型操作有： 1、上传数据的图形API调用； 2、显卡驱动程序中着色器编译；一、什么情况下使用：多线程渲染最适合于编译着色器或上传数据至显卡驱动器时CPU资源有限的应用程序。原因有2:主线程不会阻塞 从根本上说，一直到应用程序和驱动程序内存之间的传输完成之前，上传数据的图形API调用一定会被阻塞。此外，在许多显卡驱动程序中着色器编译
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2024-05-30 18:01:55
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下面这图是的们的讲解例图：两者的渲染差距；左边为GPU，右边为CPU。GPU具有高并行结构：高并行结构就是可以并行处理逻辑运算或者图形数据。（就相当于田径比赛，你跑你的，我跑我的，都是独立的，互不干扰）。先看右边CPU的图， 一个超大的Control（控制器）和一个超大的Cache（寄存器/缓冲区）。还有四个ALU（ 逻辑运算单元）；而左边的GPU的图， Control和Cache很小，但是有非常
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2024-05-09 17:05:40
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计算机的并行处理技术概括起来主要有以下三种形式：1.时间并行 时间并行指时间重叠，在并行性概念中引入时间因素，让多个处理过程在时间上相互错开，轮流重叠地使用同一套硬件设备的各个部分，以加快硬件周转而赢得速度。 时间并行性概念的实现方式就是采用流水处理部件。这是一种非常经济而实用的并行技术，能保证计算机系统具有较高的性能价格比。目前的高性能微型机几乎无一例外地使用了流水技术。2.空间并行 空
最近在了解GPU架构这方面的内容，由于资料零零散散，所以准备写两篇博客整理一下。GPU的架构复杂无比，这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同，显卡型号的不同，GPU的架构也有差别，但是大体的设计基本相同，原理的部分也是相通的。下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本，从降低延迟的角度，来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的。有关
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2024-04-30 19:26:10
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2014-11-22 实在是找不到英文版了，而现在的工作中又有这样的迫切的需求，就只能买中文版的了。年初的时候，学习了一本《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》，对CUDA多少还算是有一点了解，当时我买那本书，是想通过书学习GPU的架构、历史和特征，就像CPU一样，从架构到缓存，到汇编，都去了解一番。 不过，还不知道我们的项目该
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2024-05-24 06:19:34
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一、并发与并行：无论是并行还是并发，在用户看来都是“同时”运行的，不管是进程还是线程，都只是一个人物而已，真正干活的是CPU，CPU来做这些任务，而一个CPU同一个时刻只能执行一个任务一 并发：是伪并行，即看起来是同时运行。单个cpu+多道技术就可以实现并发，（并行也属于并发）你是一个cpu，你同时谈了三个女朋友，每一个都可以是一个恋爱任务，你被这三个任务共享
要玩出并发恋爱的效果，
应该是你先跟
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2024-05-21 18:47:57
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大纲什么是并发编程？进程，线程和时间片交织和竞争条件线程安全策略1：监禁策略2：不可变性策略3：使用线程安全数据类型策略4：锁定和同步如何做安全论证总结什么是并发编程？并发并发性：多个计算同时发生。在现代编程中无处不在：网络上的多台计算机中的多台计算机在一台计算机上运行的多个应用程序一台计算机上的多个应用程序计算机中的多个处理器（今天，通常是单个芯片上的多个处理器内核）一个CPU上的多核处理器并发
CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程 GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可
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2024-04-27 13:40:38
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本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。
前言 本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。并行计算中需要考虑的三个重要问题 1. 同步问题 在操作系统原理的相关
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2024-03-22 13:42:20
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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。 利用multi_gpu_model实现keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=
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2024-03-16 01:09:30
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1、CPU线程 一个CPU核在一个时刻只能运行一个线程指令，CPU的多线程机制通过操作系统提供的API实现，是一种软件粗粒度多线程。当一个线程中断，或者等待某种资源时，操作系统就保存当前线程的上下文，并装载另外一个线程的上下文。所以，切换线程的代价十分昂贵，通常要数百个时钟周期。
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2024-04-03 16:17:58
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CUDA调动硬件 CPU遇到的瓶颈： 时钟频率墙：硬件不能越来越小，可以做，但是不能用，因为会产生散热问题存储器：单位面积的存储东西越来越多，存储器的速度和大小并不会又很快的提升，不能满足处理器的发展。GPU应运而生：只能向多核及并行系统发展，顺势而生的GPU---Graphics Processing Unit 流多处理器(stream multi
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2024-05-04 19:07:07
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