OpenCL和CUDA虽然不是同一个平级的东西,但是也可以横向比较!
对OpenCL和CUDA的异同做比较:
• 指针遍历
OpenCL不支持CUDA那样的指针遍历方式, 你只能用下标方式间接实现指针遍历. 例子代码如下:
// CUDAstruct Node { Node* next; }
n = n->next;// OpenCL
struct Node { unsig
CUDA高性能并行计算学习笔记1----认识CUDACUDA C基础函数类型限定符执行配置运算符五个内置变量变量类型限定符转载链接 CUDA C基础CUDA C是对C/C++语言进行拓展后形成的变种，兼容C/C++语法，文件类型为”.cu”文件，编译器为”nvcc”，相比传统的C/C++，主要添加了以下几个方面：函数类型限定符执行配置运算符五个内置变量变量类型限定符其他的还有数学函数、原子函数、
#学习率很重要，lr=2e-5训练集准确率0.99，lr=1e-3,训练集准确率0.6,loss降不下来。
#lstm的sequence是变长的，注意测试设置batch合理大小，确保不爆内存
import gluonnlp as nlp
import mxnet as mx
from mxnet.gluon.block import HybridBlock
from mxnet.gluon imp
0 九天毕昇深度学习平台九天毕昇是中国移动推出的一站式人工智能学习和实战平台，具有模型训练、比赛打榜、求职刷题等功能，其中最强大的功能是使用GPU训练深度学习模型。但是云服务器上训练模型与本地服务器训练模型的环境还是有一定差别，这导致我们在九天毕昇平台上复现论文代码的时候会出现各种各样意想不到的问题。本文整理了在九天毕昇平台上训练模型可能出现的一些问题及解决方案。1 python库版本运行一份代码
1、深度学习的实用层面1.1 训练、验证、测试集对于一个需要解决的问题的样本数据，在建立模型的过程中，我们会将问题的data划分为以下几个部分：训练集（train set）：用训练集对算法或模型进行训练过程；验证集（development set）：利用验证集或者又称为简单交叉验证集（hold-out cross validation set）进行交叉验证，选择出最好的模型；测试集（test se
PyTorch学习笔记2—win10下pytorch-gpu安装以及CUDA安装记录1.Cuda的下载安装及配置2.CUDNN的下载及配置3.pytorch-gpu的安装3.1 使用Anaconda安装3.2 使用PyCharm安装3.3 测试 本篇是pytorch学习笔记系列第二篇，这一篇将记录我在windows10操作系统下安装CUDA、CUDNN、和pytorch-gpu的一些步骤1.Cu
概念 CUDA —— 由NVIDIA推出的通用并行计算架构 —— 该架构使GPU能够解决复杂的计算问题 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
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2023-07-23 21:44:21
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最近在两篇博文的帮助下，成功配置了Cuda以及Cudnn，实现了深度学习GPU加速。由于这两篇博文没有将Cuda和Cudnn的安装有效的整合在一起，所以这篇博客的目的就是结合两篇博文以及自身安装过程中所遇到的困难和积累的经验，为实现深度学习下GPU加速扫清障碍。1.实验环境 我的操作系统是wi
GPU架构针对软硬件的架构组件是不同的概念，软件的架构是为了方便cuda编程而设计，GPU显卡会根据代码自动调用相应的硬件组件，先介绍软件层面的架构，即CUDA架构。CUDA架构众所周知，cuda可以做并行加速计算，具体怎么并行运算还要从其架构说起。首先，CUDA的程序分为两个部分，host端和device端，host端代码实在cpu上执行，device端代码则是在显卡芯片上执行。host端主要负
1 环境/技术简介1.1 程序运行环境1) server端计算机操作系统：Ubuntu 18.04.5 LTS运行环境：VSCode或Bash终端2) client端计算机操作系统：Ubuntu 16.04 LTS运行环境：VSCode或Bash终端1.2 硬件配置1) server端计算机CPU：Intel CoreTM i7-8700K CPU @ 3.70GHz×12GPU：NVIDIA T
常量内存：CUDA C 可以使用全局内存，共享内存和常量内存常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据，64kb常量内存的声明方法和共享内存是类似的，在变量前加上 __constant__ 修饰符，常量内存不需要先定一个指针，然后使用 cudaMalloc() 来为指针分配 GPU 内存，当我们将其修改为常量内存的时候，不在需要调用 cudaMalloc() 函数或者 cudaFree()
在Win10上从零安装GPU加速版本的Pytorch更新Nvidia驱动安装CUDA安装cuDNN用pip安装torch验证Pytorch是否安装成功 本文在参考另外两篇文章的基础上，汇总讲解了Windows10系统 Python如何从零开始安装可以使用GPU加速的Pytorch版本。 能够使用GPU加速的前提是电脑安装了Nvidia显卡，全部的安装包加起来大概4-5GB。 这篇文章参考了
近日服务器出现如下故障：在线人数80多的时侯，登陆服务器发现CPU利用率并不怎以高，内存也还剩余很多，但是远程连接上服务器后就是很卡很卡。时不时还掉线。但是之前服务器曾经经历过200多人同时在线的情况，那个时候也只是CPU利用率偶尔占用有点高，所以那时侯就把数据库迁移到单独的一台服务器上了。为什么会出现这种情况呢？到控制台查看服务器监控情况，cpu正常范围，内存也在正常范围，问题出在了带宽上，居然
（1）CUDA与opencl:虽然两者抱着相同的目标：通用并行计算。但是CUDA仅仅能够在NVIDIA的GPU硬件上运行，而OpenCL的目标是面向任何一种Massively Parallel Processor，期望能够对不同种类的硬件给出一个相同的编程模型。由于这一根本区别，二者在很多方面都存在不同。跨平台性和通用性，这一点上OpenCL占有很大优势（这也是很多National Laborat
本人以前编译opencv4.2版本的DNN模块支持CUDA加速成功了，后来时隔一年，编译opencv4.4版本DNN模块使用CUDA加速一直编译失败，那叫个酸爽，如果看到此博客的你也在为编译opencv4.4版本的DNN模块使用CUDA加速而痛苦时，静下心来，按照我提供的思路一步一步走下去，你会成功的。CUDA安装与配置根据自己的GPU选择合适的CUDA版本，我的是GeForce GTX 1080
在CUDA 程序中获取GPU 设备属性#include <memory>
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h>
int main()
{
int device_Count = 0;
cudaGetDeviceCount(&device_Count); // 一个函数返回支持CUDA 的数量。
这两天看到Vasily Volkov牛人的ppt，对如何更有效的使用GPU做通用计算提出了增加线程级并行以外的另一种方法---增加指令级并行，受益匪浅。刚好也没找到中文版本，就翻译过来与大家交流下，有错误请各位牛人指正，所有的实验结果和图片均出自原ppt。请参考《Better Performance at Lower Occupancy》后面两个案例有时间会放上来...
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上次看到lv某人使用yaourt，发现无比强大，我yaourt之后，发现cuda在里面，觉得有搞头，于是在一台xw9000的工作站上安装了cuda。虽然这台机器cpu有点多，内存也稍微有点大，但我们都看不上，而主要是用其中的显卡进行GPU计算。闲言少叙，下面是正式过程。 NVIDIA的显卡上，cuda装好opencl就自然有了，所以装cuda=装opencl，回头AMD的怎么装我会另行发贴。1.
在本教程中，您将学习如何将 OpenCV 的“dnn”模块与 NVIDIA GPU 结合使用，以将对象检测（YOLO 和 SSD）和实例分割（Mask R-CNN）的速度提高 1,549%。 上周，我们发现了如何配置和安装 OpenCV 及其“深度神经网络”（dnn）模块以使用 NVIDIA
P31 GPU加速_2想要在GPU上运行，只需要定义几处，跟 第一种方法 需要修改的位置是一样的：不同之处在于：在最前面，需要加第20行：如果使用gpu，就用“cuda”，如果使用cpu，就直接用“cpu”：使用GPU加速的第二种方法： .to(device)：先定义：device = torch.device(“cpu”)在损失函数、网络模型两个位置，可以简略地写：如62和66行，不必再返回给原
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2023-07-23 21:41:19
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