我们可以使用Python时间测量选项来测量CUDA程序的性能，但结果不会完全精准,因为它包含操作系统中线程延迟的时间开销、操作系统中的调度等诸多因素。使用CPU测量的时间也将取决于CPU高精度计时器的可用性，很多时候主机在GPU内核运行时执行异步计算，因此Python 的CPU计时器可能无法为内核执行提供正确的时间。为了测量GPU内核计算的时间，PyCUDA提供了一个事件API。 CUDA事件是在
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2023-12-14 13:07:03
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基础多GPU两种连接方式: 1)多GPU通过单个节点连接到PCIe总线上 2)多GPU连接到集群中的网络交换机上梁总常见的GPU通信模式 1)没必要进行数据交换,GPU间没有数据共享 2)有部分数据交换,GPU需要冗余数据存储第2)中方式要避免通过主机内存中转数据(从GPU复制到Ram,再复制到另一个GPU上)
cudaError_t cudaGetDeviceCount(int* count);
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2024-04-18 10:13:05
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Python 多线程、多进程 （一）之 源码执行流程、GILPython 多线程、多进程 （二）之 多线程、同步、通信Python 多线程、多进程 （三）之 线程进程对比、多线程一、python程序的运行原理许多时候，在执行一个python文件的时候，会发现在同一目录下会出现一个__pyc__文件夹（python3）或者.pyc后缀（python2）的文件
Python在执行时，首先会将.py文件
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2023-12-16 13:11:18
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# Python GPU多线程实现
## 1. 简介
在本文中，我们将介绍如何使用Python在GPU上实现多线程编程。GPU是图形处理器的简称，它可以同时执行多个任务，适合进行并行计算。在Python中，我们可以使用一些库来实现GPU多线程编程，如PyCUDA和PyOpenCL。
## 2. 实现步骤
下面是实现Python GPU多线程的步骤，我们将使用PyCUDA库来演示：
```
原创
2023-11-01 12:15:56
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# Python 多线程与 GPU 的结合
在现代计算领域，尤其是深度学习和数据处理的应用中，多线程和GPU（图形处理单元）的结合越来越受到关注。使用多线程可以充分利用CPU的计算能力，而GPU则专门用于处理大规模数据并且能够迅速并行处理。本文将介绍如何在Python中结合多线程和GPU，帮您提高应用程序的性能。
## 多线程概述
多线程是指一个进程中可以并发运行多个线程，这些线程共享进程
原创
2024-09-19 05:05:20
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一、 多线程概念：简单地说操作系统可以同时执行多个不用程序。例如：一边用浏览器上网，一边在听音乐，一边在用笔记软件记笔记。并发：指的是任务数多余cpu核数，通过操作系统的各种任务调度算法，实现用多个任务“一起”执行（实际上总有一些任务不在执行，因为切换任务的熟度相当快，看上去一起执行而已）并行：指的是任务数小于等于CPU核数，即任务真的是一起执行的。二、线程概念：线程是进程的一个实体，是CPU调度
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2023-08-30 10:48:07
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1. CUDA编程简介CUDA是英伟达（NVIDIA）针对外设GPU（Graphic Processing Unit）的一种并行计算架构，全称是Computer Unified Device Architecture， 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 根据厂商可将GPU分为 N 卡（NVIDIA显卡） 和 A 卡（ATI显卡），通常使用的都是
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2024-04-12 05:47:21
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python解释器引入GIL锁以后，多CPU场景下，也不再是并行方式运行，甚至比串行性能更差。注定这门语言在某些方面是有天花板的，对于一些并行要求高的系统，python可能不再成为首选，甚至是完全不考虑。但是事情也并不是绝对悲观的，我们已经看到有一大批人正在致力优化这个特性，新版本较老版本也有了一定改进，一些核心模块我们也可以选用其它模块开发等等措施。1、python多线程编程&nbs
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2023-10-19 21:18:33
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同步方式2：条件变量首先，条件变量必须要配合互斥锁使用，因为条件变量是一种多线程竞争的共享资源。 通过条件变量可以实现等待和通知的机制。最基本的使用方式为：cond = Condition() # 创建一个条件变量
cond.acquire() # 给条件变量上锁
cond.wait() # 等待，会阻塞下面的代码执行，当其他线程调用notify的时候才会被唤醒
do_somethi
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2023-09-27 08:48:11
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作者：卢钧轶(cenalulu) GIL是什么GIL(Global Interpreter Lock)并不是python的特性，而是Python解释器Cpython引入的一个概念。而python的解释器不仅仅只有Cpython，若解释器为Jpython，那么python就没有GIL。我们还是来看一下官方给出的解释：In CPython, the global interpreter lock, o
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2024-10-25 22:22:50
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multiprocessing模块 由于GIL的存在，python中的多线程其实并不是真正的多线程，如果想要充分地使用多核CPU的资源，在python中大部分情况需要使用多进程。 multiprocessing包是Python中的多进程管理包。与threading.Thread类似，它可以利用multiprocessing.Process对象来创建一个进程。该进程可以运行在Python程序内部
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2023-06-20 15:09:10
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当初在刚学习python多线程时，上网搜索资料几乎都是一片倒的反应python没有真正意义上的多线程，python多线程就是鸡肋。当时不明所以，只是了解到python带有GIL解释器锁的概念，同一时刻只能有一个线程在运行，遇到IO操作才会释放切换。那么，python多线程是否真的很鸡肋呢？要解决这个疑惑，我想必须亲自动手测试。经过对比python与java的多线程测试，我发现python多线程的效
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2024-08-29 21:49:40
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一、问题描述本地电脑编译的“人证比对”工程，拿到其他电脑运行，不能调用CUDA核，只能在CPU上进行运算，因此，识别速度非常慢。本地电脑-A：rtx2060, 显卡驱动，cuda10.1其他电脑-B：geforce1060，显卡驱动二、解决过程1. 因为B机器上使用的Openpose工程可以正常使用cuda，怀疑是工程配置问题。 （1）在A电脑的Openpose工程下，使
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2024-03-22 09:40:11
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研究遗传算法的一大诟病就是每次运行程序的结果并不是完全一样的，有时候能找到最优解有时候找不到最优解，这就是遗传算法的概率性导致的。那么怎么评价你的方法的好坏呐，这时候就要多次独立运行程序最后取结果的平均值或者计算算法的运行成功率。那么问题就来了，遗传算法的运行时间本来就略长，尤其当测试数据集很大且数量很多的时候，做一次实验跑完所有数据的时间有时候有点让人难以接受。于是想到了使用多线程，这样就可以同
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2023-08-04 22:02:15
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先吐槽一下自己的理解路程： （1）自己先看过移动GPU相关的术语和解释，只get到了多线程和并行等之类的名词，至于多线程是怎么一步一步来产生使用优化的？？？！！！！！ 还是稀里糊涂的 （2）后来看《Real-time rendering 4th》 中文版，由于自己对名词的混淆，感觉自己全乱了，我擦！！！！！！！ （3）怎么办 ？看原著！！！！！！！ 抱着有道词典，开始啃相关的内容，有了新的感悟，将
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2024-04-15 22:38:52
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由浅入深掌握Python多线程编程一、 Python多线程编程原理1. 什么是线程2. 线程工作原理3. Python全局锁与线程关系4. Python 支持多线程的模块二、由简单的示例初步了解多线程编程步骤三、标准库 threading 模块介绍1. threading 模块的主要属性、方法，以及公共函数threading.Thread 对象构造方法threading.Thread类的主要属性
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2023-08-31 07:32:24
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python之多线程编程我们知道python中程序一般是从上往下依次执行的，那么即使没有什么联系的两件事也只能是等一个执行完后再去执行另一个，这样的就会很浪费时间，那么有没有办法让两件事情同时进行呢？这就涉及到了多线程。首先我们来看一下在单线程的执行效果：从图中的运行程序的时间显示中，我们可以看到，程序就是等第一个函数执行完再去执行第二个函数的，也就好像是只有看完书了才能去听音乐，那么如果我想要边
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2023-07-05 14:44:32
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0.什么是线程1. 多线程模块2. 创建线程的方法3. join()方法4.isAlive()方法5. name属性和daemon属性6.线程的同步---锁7.线程的同步---Event对象8.线程的同步---Condition条件变量0.什么是线程线程是CPU分配资源的基本单位。但一个程序开始运行，这个程序就变成了一个进程，而一个进程相当于一个或者多个线程。当没有多线程编程时，一个进程也是一个主
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2023-06-15 00:27:32
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Threading 模块从Python 1.5.2版开始出现，用于增强底层的多线程模块 thread 。Threading 模块让操作多线程变得更简单，并且支持程序同时运行多个操作。注意，Python 中的多线程最好用于处理有关 I/O 的操作，如从网上下载资源或者从本地读取文件或者目录。如果你要做的是 CPU 密集型操作，那么你需要使用 Python 的 multiprocessing 模块。这
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2023-06-14 20:12:48
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目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
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2024-05-02 16:11:14
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