声明：本文参考书籍《实战Google深度学习框架》 参考链接：实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速0.简介
在很多情况下，我们仅仅依靠CPU去训练深度学习程序是十分耗时间的，所以我们需要将深度学习框架在GPU上进行模型训练。但是，对于更加复杂的神经网络或者更加庞大的数据集，单个GPU已经无法满足我们的计算量需求，所以需要将训练过程并行在
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2024-03-16 08:11:41
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思知群里面的一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:44:51有大神对numpy库熟悉的没请教一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:45:46这种程序是否可以转化为矩阵运算而不使用双重for循环NK(659324338) 2019/8/1 10:48:05像这种
文章目录引出GPU并行编程名词概念CUDA和OpenCL的区别一个示例编程流程：1. 定义kernel函数2. 分配和初始化host上的内存数据3. 在device上分配内存，并将host数据拷贝到device4. 激活kernel函数5. 将kernel执行输出的结果拷贝回host和清理6. 整合代码 引出GPU并行编程GPU计算能力这么强，被广泛使用！比如挖矿（比特币）、图形图像处理、数值模
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2024-04-04 09:35:57
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1. 先确定几个概念： ①分布式、并行：分布式是指多台服务器的多块GPU(多机多卡)，而并行一般指的是一台服务器的多个GPU(单机多卡)。 ②模型并行、数据并行：当模型很大，单张卡放不下时，需要将模型分成多个
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2023-10-09 10:41:24
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多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
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2024-06-09 00:40:52
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一、CPU和GPU交互1.各自有自己的物理内存空间，CPU的是内存，GPU的是显存2.通过PCI-E总线互连(8GB/S~16GB/S)3.交互开销较大 GPU各存储访存速度：Register寄存器，最快Shared Memory，共享存储，很快Local Memory，本地存储，在显存中，有缓存，相对较慢Global Memory，全局存储，在显存中，有缓存，相对较慢Con
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2023-10-20 06:59:19
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CDA数据分析师 出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。以下给大家讲解关于数据并行化这方面的内容。1.介绍随着时间和处理器计算能力的增长，数据呈指数级增长，我们需要找到有效地处理数据的方法。那我们应
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2023-11-24 21:15:30
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1. nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)module -要并行化的模块device_ids (python列表:int或torch.device) - CUDA设备(默认:所有设备)output_device (int或torch.device) -输出的设
多卡训练模式：进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只有百万级别的时候，单卡GPU通常就能满足我们的需求，但是当训练样本量达到上千万，上亿级别之后，单卡训练耗时很长，这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（data parallelism），另外一种是模型并行化（model parallelism）。 深度模型训练方
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2023-07-12 14:08:24
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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1.前言并行计算，是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。在当下，CPU速度提升遇到一定的瓶颈，而GPU速度很高，也在不断的去帮CPU承担更多的计算。GPU的更新换代也非常快，成为可以更好提高我们电脑性能，运行速率的。2.结构 从上图结构我们可以看出，CPU的计算单元（ALU）较复杂，但是个数较少；GPU的计算
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2023-10-14 00:15:07
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说明最近在学习CUDA，感觉看完就忘，于是这里写一个导读，整理一下重点主要内容来源于NVIDIA的官方文档《CUDA C Programming Guide》，结合了另一本书《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》的知识。因此在翻译总结官方文档的同时，会加一些评注，不一定对，望大家讨论指出。另外，我才不会老老实实的翻译文档，因此细节还是需要从文档里看的。看完两份文档总的来说，感觉《CUDA C P
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2024-07-26 21:59:29
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所谓CPU绑定，其实就是对进程或者线程设置相应的CPU亲和力，确保进程或者线程只会在设置了相应标志位的CPU上运行，进而提高应用对CPU的使用率。如果应用可以在多个CPU上运行，操作系统会在CPU之间频繁切换应用，引起CPU缓存失效，降低缓存的命中率，导致CPU的使用率下降。所以，如果使用CPU绑定技术，在一定程度上会避免上述问题，提高系统性能，类似技术还有GPU绑定、mic绑定等等。1、安装ta
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2024-07-30 17:16:45
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随着GPU的可编程性不断增强，GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务，利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来，将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU（General Purpose computing on graphics processing units，基于GPU的通用计算）。而与此同时CPU则遇到了一些障碍，CPU为了追求通用性，将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路（比如
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2024-03-18 09:16:12
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上篇文末设想的是用天灾和定向改造机制来提高排课运算的效率，结果并不尽如人意。虽然如此，我还是会把天灾和基因改造算法帖出来，抛砖引玉吧。而为了提高效率，最终采用的是基于CUDA的GPU并行计算技术，这也是个不小的坑，而且不论中文环境还是github都没有类似的样本先例，github上有两个基于CUDA的时间表算法代码，使用的是假设的损失函数做核函数，没有实际应用价值。可能时间表问题本身并不适合做GP
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2024-07-29 18:39:59
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GPU并行计算OpenCL(1)——helloworld随着现在GPU越来越强大，我们看论文的时候经常听到GPU加速的某某某算法，但是到底如何进行加速呢？CUDA可能大家更加熟悉(奈何电脑是MAC)，这里介绍就OpenCL。OpenCL(Open Computing Langugae)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。
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2024-04-30 17:19:19
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图形互操作性的极简框架示例 GPU的成功要归功于它能实时计算复杂的渲染任务,同时系统的其他部分还可以执行其他的任务,这就带来了一个显而易见的问题:能否在同一个应用程序中GPU既执行渲染计算,又执行通用计算?如果要渲染的图像依赖通用计算的结果,那么该如何处理?或者在已经渲染的帧上执行某种图像处理,又该如何实现? 在通用计算和渲染模式之间存在这种互操作,CUDA C应用程序可以无缝地与OpenG
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2024-03-21 09:01:40
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streaming processor(sp): 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个thread。Warp：warp是SM调度和执行的基础概念，同时也是一个硬件概念，注意到Warp实际上是一个和硬件相关的概念，
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2023-11-02 08:46:43
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最近在了解GPU架构这方面的内容，由于资料零零散散，所以准备写两篇博客整理一下。GPU的架构复杂无比，这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同，显卡型号的不同，GPU的架构也有差别，但是大体的设计基本相同，原理的部分也是相通的。下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本，从降低延迟的角度，来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的。有关
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2024-04-30 19:26:10
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并行计算随着硬件技术的发展，并行计算已经逐步走进大家的生活。你在用社交软件聊天的同时，可能需要浏览网页，播放音乐。而只能打电话的手机，已经不是大家期待的手机。这些都受益于并行计算的发展。早期的并行计算主要是在CPU上完成的。提升CPU的性能主要有以下两种方式： 1）提高处理器的时钟频率 2）
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2024-03-22 14:40:29
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