这篇文章写的是之前关于CUDA加速的另外一篇文章没详谈的部分，当时因为嫌麻烦懒得写，最近买了GTX960心情大好！决定把这个坑给填了。 当然由于本人才疏学浅，关于配置这些东西也是一知半解，所以参考了这篇文章，如果看到的朋友觉得本人讲的不好可以参考下那个。 OK，进入主题之前说一下，本篇文章与本文开头提到的那篇有比较强的关联性，如果看的不太明白的话
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、为什么要用到CUDA加速二、使用步骤1.CUDA安装2.QT安装3.编写好CUDA文件4.在QT的.pro文件中配置 前言最近在项目中需要用到GPU加速，于是在网上搜索各种资料结合自己实际采坑过程，总结了在 win10系统上，在QT中使用CUDA加速的使用方法提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、为什么要
转载
2023-10-03 14:16:37
287阅读
# 深度学习中的CUDA加速入门
深度学习任务通常需要大量的计算资源，利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）可以在NVIDIA的GPU上进行加速。下面我们将介绍如何在深度学习项目中实现CUDA加速的基本流程。
## 实现CUDA加速的流程
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装CUDA和cuDNN |
|
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
转载
2023-06-30 22:30:28
187阅读
一、CUDA简介1、CUDA简介 CUDA：Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行运算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C
转载
2023-12-13 23:07:25
71阅读
循环展开（#pragma unroll）1）什么是循环展开？循环展开顾名思义就是将循环体展开，全部展开或者展开一部分都可以有效提高性能。循环展开无论是在CPU还是GPU上，都可以有效的提高应用程序运行速度。以下是一个循环体float sum=0;
for(int i=0;i<n;++i)
{
sum+=a[i];
}循环部分展开for(int i=0;i<n;i+=2)
{
sum
转载
2023-12-21 15:34:40
242阅读
1.介绍CUDA什么是CUDACUDA是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，它能够让开发者使用GPU来加速计算。使用CUDA，您可以在GPU上运行大量的并行计算任务，从而显著提高计算性能。CUDA的优势相比于传统的CPU计算，CUDA有以下几个优势：并行处理能力更强：GPU有数千个处理核心，能同时处理大量并行任务，而CPU只有几十个核心。List item计算速度更快：GPU的时钟频率比
转载
2023-07-23 21:44:56
132阅读
这周来谈下关于第二周的作业的解析这周本来准备花三天来结束一下第二周的课程，因为觉得第一周还是便简单的，但是第二周的作业确实难到了我。也不能说是难到吧，提出了一个小小的问题可以说。回顾一下第一周，第一周我们提到了machinelearning的最简单的算法，单系数的线性回归，在第二周的时候前几节课稍微扩展了一下线性回归将其变为多系数，当然多系数也没有特别大的变化。之后便留下了一个作业，用matlab
Python学习工具第八期 - GPU加速工具CUDA 的使用 和 Pytorch-GPU 安装的三种方式上一期我们介绍了CUDA下载安装以及其总结，这一期教大家如何在Anaconda中使用CUDA来进行加速、神经网络依赖cuDNN的下载安装，以及下载和安装Pytorch-GPU安装包的三种方式（conda、pip、轮子）。Anaconda中使用在CUDA安装完之后，如果想要学习深度学习中的神经网
转载
2023-10-21 08:10:59
189阅读
本篇文章谈的是cpp文件如何调用CUDA的.cu文件实现显卡加速的相关编程。当然，这是在默认已经配置好CUDA的情况下进行的，如果对于如何配置CUDA还有疑问可以看之前写的这一篇文章。另外，现在CUDA已经放出了支持VS2013的6.5版本，所以还是建议用最新的，毕竟VS2013好用太多，配置起来也没什么区别。关于那篇配置文章，并没有解决CUDA相关函数偶有错误提示的问
转载
2024-09-08 23:58:57
88阅读
在西雅图超级计算大会（SC11）上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准，既OpenACC。这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算，同时计算结果可以跨加速器使用，甚至能用在多核CPU上。出于显而易见的原因，NVIDIA在大力推广和支持OpenACC。但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司。PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令，目前也成为了OpenACC标准的基
转载
2024-04-12 10:59:34
110阅读
概念 CUDA —— 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 —— 包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎&n
转载
2023-07-23 21:44:21
261阅读
笔者CUDA学习系列汇总传送门（持续更新）：编程语言|CUDA入门笔者在CUDA学习(十)：向量内积的多种方法实现CUDA(六):多种方法实现向量加 两篇文章中,已经用了多种方法来实现向量内积和向量加,但一直没有详细记录各种方法的区别以及这些方法之间的速度差距等等. 这里笔者再做一份笔记,浅谈cuda加速的基本技巧. 并记录下各种方法快慢的原理。 文章目录一、前言二、opencv对图像求和 41m
转载
2023-07-23 21:44:38
273阅读
CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑，必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难，具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编
转载
2024-01-05 21:23:40
87阅读
# 机器学习训练加速教程
## 概述
作为一名经验丰富的开发者，我将教你如何实现机器学习训练加速。在这篇文章中，我将为你展示整个流程，并提供每一步所需的代码示例。
## 流程
下面是实现机器学习训练加速的流程表格：
| 步骤 | 描述 |
| ---- | ---- |
| 1 | 数据预处理 |
| 2 | 特征工程 |
| 3 | 模型选择与训练 |
| 4 | 模型评估 |
| 5
原创
2024-03-21 06:58:31
193阅读
# 使用CUDA实现多GPU机器学习的指南
在深度学习和机器学习的领域，使用多GPU进行训练已经成为了一种常见的策略，这样可以显著加快训练速度。本文将详细介绍如何使用CUDA和PyTorch（作为示范框架）实现多GPU的机器学习任务。我们将分步讨论整个流程，并用代码示例来加以说明。
## 整体流程
以下是实现“CUDA 多GPU机器学习”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|------
原创
2024-09-23 06:35:25
97阅读
CUDA和OpenCL异同点比较 一、概述 对CUDA和opencl有一定的编程经验，但是细心的人可以发现，OPENCL就是仿照CUDA来做的。既然两个GPU的编程框架如此相像，那么他们究竟有什么不同呢？下面就一一道来。 二、数据并行的模型OpenCL采用的数据并行模型就是采用CUDA的数据并行模型。下面的表格反应了CUDA和opencl并行
转载
2024-04-13 12:34:18
130阅读
这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导知识，让大家知道为什么使用GPU可以加速对图像的处理和计算，以及自己的电脑是否可以使用GPU加速。 这一期我们来介绍如何在Windows上安装CUDA，使得对图像数据处理的速度加快，在正式的下载与安装之前，首先一起学习一下预导
转载
2023-09-07 22:20:04
3阅读
GPU架构针对软硬件的架构组件是不同的概念，软件的架构是为了方便cuda编程而设计，GPU显卡会根据代码自动调用相应的硬件组件，先介绍软件层面的架构，即CUDA架构。CUDA架构众所周知，cuda可以做并行加速计算，具体怎么并行运算还要从其架构说起。首先，CUDA的程序分为两个部分，host端和device端，host端代码实在cpu上执行，device端代码则是在显卡芯片上执行。host端主要负
转载
2024-07-01 17:37:35
297阅读
零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
转载
2023-09-18 13:44:30
140阅读
