1、梳理概念：sp，sm，thread，block，grid，warp（1）硬件上， SP（streamingProcess），SM（streaming multiprocessor）。 SP：最基本的处理单元，也称为CUDA core。CUDA Core是NVIDIA在推出全新的Fermi架构后才出现的一个名词。简单的说，CUDACore就是以前所说的流处理器，是类似的东西，只是名字
2.1 CUDA并行模式从串行到CUDA并行同时涉及硬件和软件两方面。硬件的转换涉及包含了多个运算单元以及运算规划和数据传输机制的芯片。软件的转换涉及API以及对编程语言的扩展。主机：CPU和内存设备：GPU和显存CUDA芯片结构：CUDA引用了单指令多线程（SIMT）的并行模式。CUDA GPU包含了大量的基础计算单元，这些单元被称为核（core），每一个核包含了一个逻辑计算单元（ALU）和一个
显卡中CUDA是什么及作用介绍CUDA（Compute Unified Device Architecture），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。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打
转载
2023-08-15 12:11:35
121阅读
CUDA计算单元示意图 1、计算单元： 上图是 CUDA GPU 计算单元简图。其中，SM 代表流多处理器（Stream Multiprocessors），即 CUDA 的计算核心部件。每个 SM 又包括 8 个标量流处理器 SP（S
TensorRTCUDA和TensorRT都是由NVIDIA开发的用于加速深度学习推理的工具。CUDA是NVIDIA提供的一个并行计算平台和编程模型，可以利用GPU的并行计算能力加速各种计算任务，包括深度学习。CUDA提供了一组API和工具，使得开发者可以方便地在GPU上编写高效的并行代码。TensorRT是NVIDIA开发的一个深度学习推理引擎，可以将训练好的深度学习模型优化并加速，使得在GPU
1.CUDA是什么？ CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台，是一种通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行，我们可以大大提高这些算法的运行速度。2.CPU&CUDA架构 处
转载
2023-08-20 22:34:04
353阅读
你会学到什么：CUDA 和 ROCm 之间的区别。每个平台的优势是什么？ 图形处理单元 ( GPU ) 传统上设计用于处理图形计算任务，例如图像和视频处理和渲染、2D 和 3D 图形、矢量化等。2001 年之后，随着图形处理器上可编程着色器和浮点支持的出现，GPU 上的通用计算变得更加实用和流行。值得注意的是，它涉及矩阵和向量的问题，包括二维、三维或四维向量。这些很容
在大家开始深度学习时，几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA？她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系？通过查阅资料，我整理了这份简洁版CUDA入门文档，希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。 本文内容CPU、GPUCPUGPUCPU与GPUCUDA编程模型基础CUDA编程模型线程层次结构CUDA的内存模型 CPU、GPUCPUCPU（C
系统CUDA与conda安装的cudatoolkit关系PyTorch安装时，使用conda会安装对应版本的cudatoolkit与cudnn，而系统中也安装了cuda与cudnn，系统中的cuda是conda安装的cudatoolkit的超集 使用以下代码来查看cuda版本与路径import os
import torch
from torch.utils import cpp_extensio
我们知道做深度学习离不开GPU，不过一直以来对GPU和CPU的差别，CUDA以及cuDNN都不是很了解，所以找了些资料整理下，希望不仅可以帮助自己理解，也能够帮助到其他人理解。先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自资料1（CUDA的官方文档）： 从上图可以看出GPU（图像处理器，Graphics Processing Unit）和CPU（中央处理器，Central Processing
转载
2023-07-31 23:35:31
153阅读
没有区别
原创
2022-11-16 19:30:06
289阅读
1、NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA关系：NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！1.1、CUDACUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行。只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包(ToolKit)；但是二者是不一样的。1.2、NVIDIA的显卡驱动程序
GPU 的硬件基本概念Nvidia的版本： 实际上在 nVidia 的 GPU 里，最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor)，而一颗 nVidia 的 GPU 里，会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元，一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor)。几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Pr
CUDA学习CUDA 入门基础知识CPUCPU（Central Processing Unit）是一块超大规模的集成电路，是一台计算机的运算核心（Core）和控制核心（ Control Unit）。它的功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据。CPU与内部存储器（Memory）和输入/输出（I/O）设备合称为电子计算机三大核心部件。CPU主要包括运算器（算术逻辑运算单元，ALU，Arit
python3之python的核心数据类型(列表)
----------
python的列表对象是这个语言提供的最通用的序列。列表是一个任意类型的对象的位置相关的有序集合，它没有固定的大小。不像字符串，其大小是可变的，通过对偏移量进行赋值以及其他各种列表的方法进行调用，确实能够修改列表的大小。 1 序列操作 由于列表是序列的一种，列表支持所有的我们对
1、CPU和GPU的硬件结构和架构 CPU具有复杂的控制硬件和较少的数据计算硬件，复杂的控制硬件在性能上提供了CPU的灵活性和一个简单的编程接口，但就功耗而言，这是昂贵的。GPU具有简单的控制硬件和更多的数据计算硬件，使其具有并行计算的能力，这种结构使得它更节能。 一般来说任何硬件架构的性能都是根据 ...
转载
2021-09-10 11:24:00
344阅读
2评论
1、程序块语法方面：c/c++中用一对“{}”将多段语句括起来，表示一个程序块，并以右大括号表明程序块结束 for(i=0;i<n;i++)
{
cout<<a[i];
j+=1;
} Python中用缩进方式表明某几句语句为同一程序段 1 for i in n:
2 print(a)
3 j+=1 2、对for循环的使用
CUDA 的核心有三个重要抽象概念：线程组层次结构、共享存储器、屏蔽同步（barrier synchronization），可轻松将其作为 C 语言的最小扩展级公开给程序员。GPU 专用于解决可表示为数据并行计算的问题——在许多数据元素上并行执行的程序，具有极高的计算密度（数学运算与存储器运算的比率）。由于所有数据元素都执行相同的程序，因此对精密流控制的要求不高；由于在许多数据元素上运行，且具有较
核心层:网络主干部分。核心层的功能主要是实现骨干网络之间的优化传输,骨干层设计任务的重点通常是冗余能力、可靠性和高速的传输。网络的控制功能最好尽量的少在骨干层上实施。核心层一直被认为是所有流量的最终承受者和汇聚者，主要目的在于通过高速转发通信，提供可靠的骨干传输结构，因此核心层交换机应拥有更高的可靠性，性能和吞吐量。最主要作用就是高速转发和路由汇聚层:将位于接入层和核心层之间的部分，是楼群或小区的
转载
2023-08-29 14:17:41
163阅读
在网络通信领域中，核心交换和核心路由是两个非常重要的概念。它们虽然在功能上有一定的重叠，但在实际应用中却有着明显的区别。本文将从核心交换和核心路由的定义、功能、特点和应用场景等方面进行比较，帮助读者了解二者之间的差异。
首先，让我们来看一下核心交换和核心路由的定义。核心交换是一种网络设备，主要用于在网络中传送和交换数据包。它通常具有高容量、高性能和低延迟等特点，能够实现对大量数据包的快速处理和转
