目录CUDA中local memory的上限问题前言local memory的上限测试测试环境CUDA CCUDA Fortranlocal memory的上限CUDA中local memory的上限问题前言在CUDA编程的过程中，核函数以及device属性的函数内声明的局部变量会有限存储在线程独有的寄存器上，若寄存器容纳不下，比如申请了 一个较大的数组，则会存储在local memory中，在一
转载
2024-03-07 13:21:01
66阅读
提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、准备工作1.准备好anaconda作为python库管理软件2.部署源码3.安装依赖库二、切换GPU和CPU1.CPU2.GPU总结 前言一个简单的yolo部署教程，顺便记录一下本人的操作过程提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、准备工作1.准备好anaconda作为python库管理软件这里自行百度搜索
转载
2024-04-24 10:00:11
40阅读
mhdd是一个非常专业的硬盘检测修复工具，可以帮助用户硬盘检测、屏蔽坏道、屏蔽坏道等，这款软件非常良心是免费的，很多小伙伴不知道mhdd怎么使用，为此带来了专业教程帮助你们。mhdd怎么使用：方法一：步骤1：首先需要下载并打开软件。然后按一下F4，在出现的菜单上把光标移动到Remap 我们看到右边显示的是OFF，那么我们回车一下就变成ON了，意思是打开修复功能的意思。步骤2：当我们再次安
转载
2024-03-15 14:16:47
161阅读
1. 纹理内存的使用方式纹理内存是CUDA的一种只读内存，通常的使用方式有两种：(1) 把数据从host端拷贝到device端的CUDA数据，然后将CUDA数组绑定到纹理内存，通过访问纹理内存（也称为纹理拾取）来获取CUDA数组中的数据。(2) 把数据从host端拷贝到device端某一段连续的全局内存，然后将该段全局内存绑定到纹理内存，通过纹理拾取来获取全局内存中的数据。2. 使用纹理
转载
2024-04-25 14:12:22
138阅读
title: 【CUDA 基础】5.1 CUDA共享内存概述
categories:
- CUDA
- Freshman
tags:
- CUDA共享内存模型
- CUDA共享内存分配
- CUDA共享内存访问
- CUDA共享内存配置
- CUDA共享内存同步
toc: true
date: 2018-06-01 17:46:23Abstract: 本文为CUDA内存的概述，介绍共享内存的模型，
转载
2024-03-29 22:22:24
72阅读
共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux。 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API，可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列。为此，请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象，该对象可以转移到另一个进程。 Dev
转载
2020-12-26 14:25:00
1525阅读
2评论
概述：线性存储器可以通过cudaMalloc()、cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配1、1D线性内存分配1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存
2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝
3 cudaMemcpyToSymbol
转载
2024-01-08 15:19:49
226阅读
在GPU并行编程中，一般情况下，各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态，在各个并行副本之间进行通信和协作，这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制。 共享内存“__share__” CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的。使用关键字“__share__”声明共享变量，将使这个变量驻留在共享内存中，该变量具有以下特征： 位于线程块的共享存储器空间中与线程块具有相同的生命周期
转载
2024-06-04 22:39:28
87阅读
根据vc6.0c++的学习经验，如果可以很好的自己编程，让图像进行平移旋转这些操作，那么就好像能够清楚的看见图像的内部结构当然这里你怎么访问像素，这个可以自己选一种适合的，最多的是ptr指针，at也是挺多的。看着很简单的变换，可以对图像处理上手的更快，当然对于旋转可能就稍微i难了一点，不过opencv提供了resize(
转载
2024-03-26 10:40:55
146阅读
重映射 重映射，就是把一幅图像中某位置的像素放置到另一个图片指定位置的过程。为了完成映射过程，需要获得一些插值为非整数像素的坐标，因为原图像与目标图像的像素坐标不是一一对应的。 一般情况下，我们通过重映射来表达每个像素的 位置（x,y）,像这样： &
原创
2023-03-23 15:25:54
271阅读
内存模型使用案例共享内存在核函数中使用如下修饰符的内存，称为共享内存：__share__每个SM都有一定数量的由线程块分配的共享内存，共享内存是片上内存，跟主存相比，速度要快很多，也即是延迟低，带宽高。其类似于一级缓存，但是可以被编程。共享内存在核函数内声明，生命周期和线程块一致，线程块运行开始，此块的共享内存被分配，当此块结束，则共享内存被释放。因为共享内存是块内线程可见的，所以就有竞争问题的存
转载
2024-06-24 06:03:31
488阅读
什么是旋转平移矩阵及其应用旋转平移矩阵是机器视觉里面最常见的几个概念之一了。如果要深入了解，没有一定的线性代数知识是不行的。好在halcon是给好东西，什么都封装的比较好，所以读完本节，你就算没学过线性代数，相信也会应用它实现各种需要的功能了。不管是旋转矩阵还是平移矩阵，还是合在一起的，都是一种转换关系。只要知道这一点就足够了。比如你要把一个中心点在(100，100)的矩形region平移到中心点
转载
2024-10-13 00:30:14
16阅读
主要是遇到 Map匹配的问题，所以顺便回忆一下 Erlang 中的映射组 Map，在其它语言中被称作 Hash 哈希或者 Dict 字典。Erlang 从 R17 版本开始支持映射组创建映射组Erlang 中的映射组用结构 #{} 表示，创建一个映射组可以这样% 不管你怎么排序，最终结果都是按键的字典顺序排列的
#{ name => "wittyfox", age => 19 }.
%
在 RMAN 中提供了表级别恢复（ RECOVER TABLE ）。在 Oracle 12c 中，在发生 drop 或 truncate 的情况下，可以从 RMAN 备份种将一个特定的表或分区恢复到某个时间点、 SCN 或归档序列号，并且可以有下面的选择：l 使用REMAP选项将表恢复为一个新表或者分区中，也可以恢复到其他用户中。l 只生成一个需要被恢复表的expdp格式的
将待测逻辑放到局部作用域中（确保各析构函数可以在设备重置前释放），在作用域后加上设备重置函数 { // your code } cudaDeviceReset() 可以使用 cuda-memcheck --leak-check full <bin> 进行内存检查 如果遇到 all CUDA-capa ...
转载
2021-08-10 11:12:00
1738阅读
2评论
# 如何释放Python中的cuda内存
## 概述
本文介绍了如何在Python中释放cuda内存。我们将使用PyTorch库和torch.cuda模块来管理GPU资源，并通过示例代码演示具体步骤。如果你是一名刚入行的开发者，对于释放cuda内存还不太熟悉，本文将帮助你理解这个过程。
## 步骤概述
下面的表格总结了释放cuda内存的步骤。
| 步骤 | 代码 | 描述 |
| ---
原创
2023-09-21 11:52:16
491阅读
# PyTorch CUDA内存设置指南
在深度学习和机器学习领域，PyTorch作为一个流行的深度学习框架，提供了强大的CUDA支持，允许我们利用GPU进行加速计算。此文将指导您如何设置和管理CUDA内存，确保程序在GPU上高效运行。
## 流程概览
以下是您在PyTorch中设置CUDA内存的步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-10-04 07:26:34
487阅读
目录一、Pytorch是什么？二、AUTOGRAD三、神经网络四、训练一个分类器五、数据并行一、PyTorch 是什么他是一个基于Python的科学计算包，目标用户有两类为了使用GPU来替代numpy一个深度学习研究平台：提供最大的灵活性和速度开始张量（Tensors)张量类似于numpy的ndarrays，不同之处在于张量可以使用GPU来加快计算。from __future__ import p
# CUDA内存释放的完整指南
随着深度学习和高性能计算的兴起，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了许多开发者的选择。然而，在使用CUDA时，合理的内存管理是非常重要的一环。本文将详细讲解在Python中如何释放CUDA内存，并提供具体步骤和示例代码。
## 整体流程
在开始之前，让我们先来看看释放CUDA内存的一般流程：
| 步骤 |
原创
2024-09-28 04:11:17
90阅读
