本章内容：理解流和事件的本质理解网格级并发重叠内核执行和数据传输重叠CPU和GPU执行理解同步机制避免不必要的同步调整流的优先级注册设备回调函数通过NVIDIA可视化性能分析器显示应用程序执行的时间轴一般来说，在CUDA C编程中有两个级别的并发：内核级并发网格级并发到目前为止，你的关注点可能仅限于内核级的并发，在此级别的并发中，单一的任务或内核被GPU的多个线程并行执行。前面几章已经介绍了提升内
前面我们没有讲程序的结构，我想有些童鞋可能迫不及待想知道CUDA程序到底是怎么一个执行过程。好的，这一节在介绍流之前，先把CUDA程序结构简要说一下。CUDA程序文件后缀为.cu，有些编译器可能不认识这个后缀的文件，我们可以在VS2008的Tools->Options->Text Editor->File Extension里添加cu后缀到VC++中，如下图： 一个.c
本篇主要介绍两个GPU之间的数据传输。将测试以下3种情况：两个GPU之间的单向内存复制；两个GPU之间的双向内存复制；内核中对等设备内存的访问。实 现 点 对 点 访 问首先，必须对所有设备启用双向点对点访问，如以下代码所示：inline void enableP2P(int ngpus){
for(int i = 0; i < ngpus; i++){
cudaSet
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2024-06-17 04:56:30
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Cuda并行编程学习时候需注意的一些基本概念 1、Cuda的编程风格：spmp（单程序多数据）的并行编程风格。 2、在多GPU下，cudaMemcpy()不能用于GPU之间的数据复制 3、cudaMemcpy（）传输的数据类型有四种： （1） 主机-主机 （2） &n
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2024-03-22 20:36:17
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一、并发性 由于“易并行”不需要或者只需要少许线程间或线程块间通信，所以CUDA是很理想的并行求解平台。它用基于片上资源的、显式的通信原语来支持线程间通信。但是块间通信只有通过按顺序调用多个内核程序才能实现，而且内核间通信需要用到片外的全局内存。块间通信还可以通过对全局内存的原子操作实现，当然使用这样方法会受到一定的限制。&n
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2024-03-15 20:25:50
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os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]='0' (9条消息) 解决报错：‘CUDA_VISIBLE_DEVICES‘
原创
2023-06-20 09:16:49
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异常信息：CUDA driver version is insufficient for CUDA runtime version这个异常可能会出现在任何深度学习框架中，当遇到这个问题时，根据字面意思，我们可以推敲出来是 CUDA的驱动版本和CUDA的运行版本不一致造成的，并不是显卡驱动有问题，这个需要注意下，显卡是硬件，这个报的错误明显是软件问题。那么关于CUDA 驱动版本和运行版本的区别，您可
CUDA是建立在NVIDIA的GPUs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GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 10并行计算首先我们先谈一谈串行计算和并行计算。我们知道，高性能计算的关键是利用多核处理器进行并行计算。当我
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2024-04-07 17:48:17
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在处理深度学习任务时，尤其是使用如 llama 等大型模型时，`CUDA_VISIBLE_DEVICES` 的配置影响显著。通过合理配置这个环境变量，可以有效地管理 GPU 资源，提高模型的训练与推理效率。然而，在某些场景下，我们可能会遇到配置错误，从而导致性能下降或程序崩溃。本文将详细介绍如何解决“CUDA_VISIBLE_DEVICES llama”相关的问题。
### 问题背景
在某个深
安装环境：Win7 64位系统，Geforce GT 430显卡安装前提： Visual Studio 2010 Visual Assist X安装步骤：1，Nvidia显卡驱动，装275.33版，这是最新版本驱动，初次安装为了少出错，最好安装比较新版本的
CUDA流表示一个GPU操作队列，并且该队列中的操作将以指定的顺序执行。可以将每个流视为GPU的一个任务，并且这些任务可以并行执行，即相同流顺序执行，不同流并行执行；不同流并行执行时不同流所要执行的任务要没有依赖关系；当不手动创建流时，cuda将会默认一个流操作。 在硬件选择上，这里有一个概念
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2024-04-24 07:22:57
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随着“互联网+戒毒”战略的实施，戒毒局移动警务通系统建设成为大势所趋。四川省戒毒管理局在全国司法系统中有较大影响力，其下属的资阳强制隔离戒毒所在2015年被司法部授予集体一等功，信息化水平一直走在全国司法系统前列。四川省戒毒管理局所辖的戒毒所大致可以分为两个区域，即隔离区和办公区。隔离区为被强制隔离人员工作、生活和活动的区域，办公区为工作人员进行办公与管理的区域。警务通具备模式切换功能，进入隔离区
1. 命令行图形用户界面（GUI） VS 命令行界面（CLI） GUI: graphical user interface，简单的任务更容易完成 CLI: command line interface，完成复杂的任务成为可能为什么使用命令行在电影中一个“超级黑客”坐在电脑前，从不摸一下鼠标， 就能够在30秒内侵入到超安全的军事计算机中。 作为人类，本能的知道让计算机圆满完成工作的唯一途径，就是
GPU包含数百个数学计算单元，具有强大的处理运算能力，可以强大到计算速率高于输入数据的速率，即充分利用带宽，满负荷向GPU传输数据还不够它计算的。CUDA C除全局内存和共享内存外，还支持常量内存，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，使用常量内存在一些情况下，能有效减少内存带宽，降低GPU运算单元的空闲等待。使用常量内存提升性能使用常量内存可以提升运算性能的原因如下：对常量内存的单
Cuda并行编程学习时候需注意的一些基本概念1、Cuda的编程风格：spmp（单程序多数据）的并行编程风格。2、在多GPU下，cudaMemcpy()不能用于GPU之间的数据复制3、cudaMemcpy（）传输的数据类型有四种：（1） 主机-主机（2）
前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式，所有 CUDA 程序都基于此模式编写，即使是调用库，库的底层也是这个模式实现的。模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数。( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间。( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存。( cudaMemcpy，
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2024-04-23 16:19:54
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在使用 `ollama docker` 提供 GPU 加速的情况下，很多开发者可能会遇到与环境变量 `CUDA_VISIBLE_DEVICES` 相关的问题。这些问题会导致无法正常使用 GPU，从而影响开发效率和性能。本文将通过系统化的方式，详细记录有关"ollama docker CUDA_VISIBLE_DEVICES"问题的诊断与解决过程。
### 问题背景
在深度学习和机器学习的领域，利
CUDA 动态并行1.cuda执行模型 最近开始学习cuda，在研读完GPU硬件结构与CUDA编程接口后，对cuda的理解如下：cuda执行过程分为五个部分。1.分配主机内存与设备显存；2. 将数据从内存复制到显存；3.执行核函数；4.将数据从显存复制到内存；5.释放主机内存与设备显存。 图1 cuda执行流程
核函数kernel<<<grid,block>>
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2024-07-19 09:34:27
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银行管理系统c++一、课题背景及实现目标1. 目的与要求2. 问题描述及功能要求二、 实现思路以及代码1. Person2. 创建账号3. 保存数据并且排序4. 查看所有人的银行卡信息5. 销户（注销银行卡）6. 存款、取款、转账三、 完整代码如下 一、课题背景及实现目标随着计算机的飞速发展及应用领域的扩大,特别是计算机网络和电子商务的发展，极大的改变了商业银行传统的经营模式。能够为客户提供方便
CUDA配置环境（一）：Windowns10+VS2017+CUDA11.3准备安装好VS2017和CUDA11.3，这两个软件的安装都很简单，网上也有很多的教程，对于对应的系统环境变量的配置，一般安装成功后，都会自动添加好，只需要按照网上的教程检查一下即可，下面我会给出我个人感觉不错的安装教程。VS2017安装http://c.biancheng.net/view/456.htmlCUDA自带例
