首先什么是drawcall？Draw Call就是CPU调用图形编程接口，来命令GPU进行渲染的操作。例如 OpenGL中的glDrawElement命令。1.CPU和GPU并行工作的原理为了CPU和GPU可以并行工作，就需要一个命令缓冲区(Command Buffer)命令缓冲区包含了一个命令队列，由CPU向其中添加命令，而由GPU从中读取命令。添加和读取的过程是相互独立的，因此命令缓冲区可以使
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2024-05-10 23:48:15
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从DirectX 11.0版本（即SM5.0，需win7及以上）开始，引入Compute Shader（计算着色器）来进行GPU编程。Compute Shader不属于图形渲染管线的一个步骤，使得开发者可以脱离图形渲染管线的束缚，利用GPU强大的并行计算能力来提升性能。通过它对GPU资源进行读写操作，运行的结果通常会保存在Direct3D的资源中，我们可以将它作为结果显示到屏幕，或者给别的地方作为
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2024-04-06 09:02:06
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Daniel Whitenack在最近举行的北美2017 KubeCon+CloudNativeCon大会上分享了如何使用TensorFlow和Kubernetes进行基于GPU的深度学习。他以物体检测为例子介绍了一种典型的人工智能工作流程。该工作流程包括预处理、模型训练、模型生成和模型推理。这些步骤都可以运行在Docker容器里。模型训练一般是通过框架来完成的，如TensorFlow或Caf
一：基本原理NCC是一种基于统计学计算两组样本数据相关性的算法，其取值范围为[-1, 1]之间，而对图像来说，每个像素点都可以看出是RGB数值，这样整幅图像就可以看成是一个样本数据的集合，如果它有一个子集与另外一个样本数据相互匹配则它的ncc值为1，表示相关性很高，如果是-1则表示完全不相关，基于这个原理，实现图像基于模板匹配识别算法，其中第一步就是要归一化数据，数学公式如下：二：实现步骤
文章目录一、计算机的基本概念1.计算机是什么：2.计算机的组成二、计算机语言1.计算机语言的概念2.计算机语言的发展编译型语言解释型语言三、交互方式3.1.交互方式的种类命令行的交互方式（Text-based User Interface）TUI图形界面化交互方式（Graphical UserInterface）GUI3.2.文本交互模式打开方式（win）3.3Dos命令四、文本文件和字符集4.
最近一朋友让我帮他做一个后台权限管理的项目。我就在我原来的项目加加改改但是还是不理想，查了不少资料也走了不了弯路。。。。。。shiro基本的配置我就不多说了这个很简单自己查查资料就完成…………下面是基本的配置不多说，如果这个静态的都不会配置那么就没必要继续往下看了，要稍微了解一点shiro的知识。另外要想动态加载权限的……思路就是重写ShiroFilterFactoryBean类中的setFilt
上来先看几篇中文博客进行简单了解： 如何理解Nvidia英伟达的Multi-GPU多卡通信框架NCCL？(较为优秀的文章) 使用NCCL进行NVIDIA GPU卡之间的通
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2022-05-18 22:37:43
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NCCL内部想参考NCCL库开发一套针对性的函数库。通过官方文档、源码、网上博客，整理了一些有关资料。图片都来源于网络，比较直观的介绍了NVIDIA GPU互联互通的底层硬件架构，和基于硬件链接开发的优化通信库NCCL介绍NCCL是Nvidia Collective multi-GPU Communication Library的简称，它是一个实现多GPU的collective communica
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2024-07-11 10:17:57
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# 如何实现 "docker nccl"
## 1. 整体流程
首先，让我们来看一下实现 "docker nccl" 的整体流程。在这个过程中，我们将使用 Docker 来构建一个包含 NCCL 的容器。
```mermaid
gantt
title 实现 "docker nccl" 流程图
section 构建Docker镜像
创建Dockerfile
原创
2024-04-16 06:16:31
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# 如何在 PyTorch 中实现 NCCL 的多GPU训练
如果你是刚入行的小白，想要学习如何使用 PyTorch 实现 NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）以支持多 GPU 的并行训练，本文将为你提供清晰的指导。我们将从整体流程开始，并介绍每一步所需的代码，以及相关的用法和注释。
## 整体流程
我们将实现以下步骤：
| 步骤 |
# Python NCCL 入门指南
在深度学习和分布式计算的领域，NCCL（NVIDIA Collective Communications Library）被广泛应用来进行多GPU间的高效通信。对于刚入行的小白来说，理解如何在Python中使用NCCL可能会让人感到困惑。本文将逐步引导您实现这一目标，帮助您理解每一步的操作和代码实现。
## 整体流程
下面是实现Python NCCL的大
我们下面就继续进一步的, 说说Global Memory的相关优化. 要说对它的优化, 我们得先知道Global Memory是什么, 和很多人的印象里的不同, 它不一定是显存. 还可能是映射的内存. (例如zero-copy时候的手工分配的, 和退化的Unified Memory的情况). 我们主要说一下当Global Memory是显存, 和是zero-copy的情况, 而暂时忽略是退化的Un
软核处理器SOPC技术，即软核处理器，最早是由Altera公司提出来的，它是基于FPGA的SOC片上系统设计技术。是使用FPGA的逻辑和资源搭建的一个软核CPU系统，由于是使用FPGA的通用逻辑搭建的CPU，因此具有一定的灵活性，用户可以根据自己的需求对CPU进行定制裁剪，增加一些专用功能，例如除法或浮点运算单元，用于提升CPU在某些专用运算方面的性能，或者删除一些在系统里面使用不到的功能，以节约
1.每个GPU中都至少有一个命令队列。CPU可以通过Direct3D API用命令列表向该队列提交命令，而这些命令则指挥GPU执行某些操作。在命令没有到达队列首部以前，用户所提交的命令是无法被执行的。如果命令队列内为空，则GPU会因为没有任务要去处理而处于空闲状态；但若命令队列被装的太满，则CPU将在某个时刻因提交命令的速度追上GPU执行命令的速度而进入空闲状态。值得一提的是，这两种情景其实都没有
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2024-03-19 10:16:13
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Google Colaboratory：一款用于深度学习的免费GPU使用方法一、Google Colab介绍二、Google Colab使用方法2.1 登陆Google云盘2.2 创建Google Colab类型文件2.3 Colaboratory文件环境配置2.4 Google Colaboratory的与深度学习相关配置环境基本信息三、Google Colaboratory挂载谷歌云盘（Goo
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2024-04-05 11:40:23
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3.1 数据并行架构不同的处理器架构使用各种策略来避免延迟。CPU经过优化，可以处理各种数据结构和大型代码库。CPU可以有多个处理器，但每个处理器都以串行方式运行代码，有限的SIMD向量处理是次要的例外。为了尽量减少延迟的影响，CPU的大部分芯片都由快速本地缓存组成，内存中充满了接下来可能需要的数据。CPU还通过使用智能的技术来避免延迟，例如分支预测、指令重新排序、寄存器重命名和缓存预取[715]
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2024-06-09 08:47:32
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什么是MPI MPI，Message Passing Interface，即消息传递接口。 1、MPI是一个库，而不是一门语言。 2、MPI是一种标准或规范的代表，而不特指某一个对它的具体实现。 3、MPI是一种消息传递编程模型，并成为这种编程模型的代表和事实上的标准。MPI虽然很庞大。但是它的最终目的是服务于进程间通信这一目标的。 4、MPI是一个信息传递应用程序接口，包括协议和语义说明，他们指
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2024-06-24 17:28:58
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数据并行是当下最为流行的大规模分布式机器学习方法。现如今 GPU 算力极速增长，使得分布式机器学习中模型训练的瓶颈，由 GPU 运算过程，转移到了 GPU 间数据通信过程。为了解决 GPU 间数据通信的瓶颈，在硬件上，GPU 生产厂商 Nvidia，针对顶级单机多卡的机器（例如 DGX-1, DGX-2）发布了点对点的高速 GPU 间数据传输通道 NVLink（文献【6】）和 NVSwitch（文
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2021-03-30 13:22:49
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### PyTorch集成NCCL的全面指南
在深度学习领域，PyTorch是一个非常流行的框架，而NCCL（NVIDIA Collective Communication Library）则为多GPU分布式训练提供了高效的通信能力。在这篇文章中，我们将探讨如何将PyTorch和NCCL集成在一起，具体步骤如下：
#### 流程步骤
| 步骤 | 描述 |
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Python 在使用 NVIDIA NCCL 进行深度学习训练时，能够有效提高多 GPU 之间的数据通信效率，尤其是在大规模分布式训练中，NCCL (NVIDIA Collective Communications Library) 是必不可少的工具。在这篇博文中，我们将深入探讨如何解决“python 使用 NCCL”相关的问题，包括适用场景、性能指标、特性拆解、实战对比、内核机制及生态扩展等方面
