GPGPU是通用图形处理器。由于产业游戏的推动，GPU成为专门为提升图形渲染效率的而设计的处理器芯片。随着功能的不断完善，GPU逐渐发展成为并行计算加速的通用图形处理器，即GPGPU。近年来，人工智能的发展，GPGPU由于其强大的计算能力和高度灵活的可编程性，已经成为深度学习训练和推理任务最重要的计算平台。1.1GPGPU 与并行计算机并行计算机：并行计算是一些处理单元的集合，它们通过通信和协
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
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
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
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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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
1 简介 2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的GPU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。CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序。CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Py
AIX-stream FIFO 实现CPU与FPGA数据流交互基于地址形式的交互与基于流形式的交互AXI-stream FIFO数据读写测试AXI-stream总线读写协议AXI-FIFO与CPU数据交互PS发送数据，PL读取实验 基于地址形式的交互与基于流形式的交互上周许老师说，内容我看不太懂，但是你要认真写，不然别人看不明白还不如不写。看了下,前面的确实很笼统，接下来按照许老师说的，认真写。
20180829 参考：https://www.nowcoder.com/courses/190GPU训练深度学习的强大工具，基本上，每个软件库都支持GPU。CPU需要复杂的控制逻辑来管理不同任务。且CPU设计为一个接一个的串行处理任务，而不是并行处理。并行性可以通过多核技术来获得，这些核是通用的，但需要设计为处理通用任务。用向量来实现深度学习网络，向量代数等并行计算。 通过使用并行实现，深度
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
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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并行计算随着硬件技术的发展，并行计算已经逐步走进大家的生活。你在用社交软件聊天的同时，可能需要浏览网页，播放音乐。而只能打电话的手机，已经不是大家期待的手机。这些都受益于并行计算的发展。早期的并行计算主要是在CPU上完成的。提升CPU的性能主要有以下两种方式： 1）提高处理器的时钟频率 2）
上篇文末设想的是用天灾和定向改造机制来提高排课运算的效率，结果并不尽如人意。虽然如此，我还是会把天灾和基因改造算法帖出来，抛砖引玉吧。而为了提高效率，最终采用的是基于CUDA的GPU并行计算技术，这也是个不小的坑，而且不论中文环境还是github都没有类似的样本先例，github上有两个基于CUDA的时间表算法代码，使用的是假设的损失函数做核函数，没有实际应用价值。可能时间表问题本身并不适合做GP
一、聊聊异构并行计算异构并行计算的本质是把任务分发给不同架构的硬件计算单元(比方说CPU、GPU、FPGA等)，让他们各司其职。同步工作。如同平时工作，把业务中不同类型的任务分给不同的计算资源运行。从软件的角度来讲 异构并行计算框架是让软件开发人员高效地开发异构并行的程序。充分使用计算平台资源。从硬件角度来讲 一方面，多种不同类型的计算单元通过很多其它时钟频率和内核数量提高计算能力另一方面，各种计
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。
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：
# PyTorch CPU GPU 并行训练
在深度学习任务中，训练复杂的神经网络模型需要大量的计算资源。为了加速训练过程，通常会使用图形处理单元（GPU）进行计算。然而，有时候我们可能只能使用CPU进行训练，或者希望同时使用CPU和GPU加速训练。在本文中，我们将介绍如何使用PyTorch在CPU和GPU上并行训练模型，并提供相应的代码示例。
## 并行训练原理
PyTorch提供了一种简
一、背景首先我一直有一个疑问？核函数中线程是如何执行的，他的并行性的执行机制是什么？同一个warp是并行的，不同warp间是串行的吗因此我们开始学习一下：二、CUDA与GPU名词解析首先我们要明确：SP（streaming Processor，流处理器），SM（streaming multiprocessor，流多处理器）是硬件（GPU hardware）概念。而threa
CUDA存储器模型：CUDA限定符： 思想即是将内存数据拷贝到显存，在显存上执行并行运算，将结果数据从显存拷贝回内存。CUDA内有thrust库，类似于C++ stl库。===========以下是原文=========挖坑待填。 以上是本机CUDA参数。 需要了解的概念：线程束(wrap)，共享内存，常量内存，纹理内存(?，图形学相关，略)，流，原子操作
Mat - 基本图像容器世间的图像是各种各样的，但是到了计算机的世界里所有的图像都简化为了数值矩以及矩阵信息。作为一个计算视觉库，OpenCV的主要目的就是处理和操作这些信息，来获取更高级的信息，也就是潜在的价值。因此，我们需要首先学习OpenCV是如何存储并操作图像的。Mat2001年OpenCV刚刚出现的时候是基于C语言接口而建。 为了在内存(Memory)中存放图像， 当时采用的是名为Ipl
