CUDA教程: 2.初识CUDA在上一章, 我们介绍了GPU的硬件, 这一张呢, 我们来聊聊CUDA编程的细节.说到编程细节, 无非就是包含: 环境安装, 语法风格, 实现流程(或叫做编程模型), 关键字, 编译这些事. 接下来, 我们就这些内容展开介绍.异构计算CUDA是一种异构计算的编程模型, 所谓异构计算, 就是将一个任务分开几份, 分别在不同的设备上执行. 而在CUDA编程模型中, 我们是
目录硬件模型：线程模型：内存模型：SIMT架构：Warp(并行线程组)：基本概念：warp的执行方式：SIMT与SIMD的区别：Volta架构：注意：性能优化：核心原则：实现最大化利用率：最大化存储吞吐量：最大化指令吞吐量：最小化内存抖动：学习资料：前记：呜呜呜，最近事情太多了，看了都没写，寄！-----------------------------------博主：mx硬件模型： 如上图
CUDA是什么
CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创
一、cuda简介CUDA是支持c++/c语言，一般我喜欢用c来写，他的编译是gpu部分由nvcc来进行的 一般的函数定义 void function();cuda的函数定义 __global__ void function(); 解释：在这里，这个global前缀表明这个函数在哪里执行，可以由谁来呼叫global:主机呼叫，设备执行host:主机呼叫，主机
CUDA使用介绍CUDA的设计目标CUDA Toolkit介绍固定平台安装方法整体安装简化安装方法以运行文件（Runfile）形式安装通过Conda安装器安装通过Pip安装以压缩包形式安装跨平台（Cross-Platform Environment）安装安装CUDA-Toolkit后的环境设置高级设置参考链接 CUDA的设计目标因为不同编程语言比如Python/C/JAVA等要实现并行计算需要不
error.cuh#pragma once#include <stdio.h>#define CHECK(call) \do t error_code = call
原创
2023-01-16 11:06:40
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&1 安装
cuda7.5文件：链接：http://pan.baidu.com/s/1bU2zIQ 密码：nvyw &2 环境变量注意：CUDA_PATH是安装好cuda7.5之后会默认创建的，ProgramData是隐藏目录，要修改其属性，使其可见。
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA S
#include <math.h>#include <stdlib.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace std;const double EPSILON = 1.0e-15;const double a = 1.23;const double b = 2.34;con
原创
2023-01-16 03:03:36
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安装torch113、cuda116并运行demo【Transformer】
引用出自Bookc的博客，链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction...
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2016-09-09 23:40:00
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一个 GPU 包含多个 Streaming Multiprocessor ，而每个 Streaming Multiprocessor 又包含多个 core 。 Streaming Multiprocessors 支持并发执行多达几百的 thread 。 一个 thread block 只能调度到一个 Streaming Multiprocessor 上运行
在支持CUDA的设备上运行什么？确定应用程序的哪些部分在设备上运行时应考虑以下问题：该设备非常适合可同时并行运行在多个数据元素上的计算。 这通常涉及大数据集（例如矩阵）的算术，其中可以同时在数千甚至数百万个元素上执行相同的操作。 这是CUDA良好性能的要求：软件必须使用大量（通常为数千或数万）并发线程。 并行运行大量线程的支持来自CUDA使用上述轻量级线程模型。为了获得最佳性能，设备上运行的相邻线
"CUDA学习：CUDA9.0+VS2017+win10详细配置"
原创
2021-08-27 09:26:32
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本文系统ubuntu18 首先明白三个概念。GPUCUDA driverCUDA Toolkit这三个都有各自的版本，以至于适配起来很麻烦。GPU就是我们的硬件。每个电脑的显卡型号不同，比如我的是GeForce 1070TI。这个都是买电脑的时候就确定的，没什么可说。查看版本命令：lspci | grep -i vgaCUDA driverCUDA driver是驱动程序，驱动用于电脑正常显示图片
如果官网下载不顺利，可以到百度网盘下载1.安装显卡驱动查看你的显卡信息：lspci | grep -i nvidia。根据你的显卡型号到官方中文驱动下载页面下载驱动。该页面有安装指导。
禁用Nouveau驱动，重启。Ctrl+Alt+F1进入文本模式，输入sudo service lightdm stop关闭X服务器，输入sudo apt-get autoremove --purge nvidia
CUDA的安装和环境配置 第一步，首先查看自己的电脑是不是英伟达显卡的，不是的话就装不了！ 第二，电脑上要有visual studio,没有的话，可以登录Csdn—https://msdn.itellyou.cn/这个网址上面下一个， 具体下载那个看自己的需求（建议下个2010版本的） 第三就是下载cuda了：进这个网址https://developer.nvidia.com/cuda-downl
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2023-06-30 22:30:28
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前言 在并发，多线程环境下，同步是一个很重要的环节。同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定。 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步。 至于块之间的同步，需要使用到 global memory，代价较为高昂，目前使用的情况也不多，就先不介绍了。块内同步函数：__syncthreads () 线程调用此函数后，该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行。代码
cuda、cudnn环境配置一、cuda、cudnn概念及关系1、什么是cuda？CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由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2、什么是cudnn？NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库。它强调性能、易用性和低内存开
前言：我的问题是这样的，在b站跟着博主一起在Anaconda环境下安装gpu版本的pytorch，步骤都是一样，但是最后利用torch.cuda.is_available()验证的时候，返回值一直都是False。在虚拟环境中利用conda list 查看已下载的pytorch的信息，显示的是cpu版本的，这样安装卸载几个来回，终于在csdn上找到了答案，问题已经成功解决。
问题描述: 配置vedadet 环境时报错OSError: CUDA is required to compile vedadetNo CUDA runtime is found, using CUDA_HOME=’/usr/local/cuda:/usr/local/cuda’Compiling nms_ext without CUDA解决：export FORCE_CUDA="1"
原创
2021-10-22 17:07:11
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