一、典型GPU程序构成一个典型GPU程序有如下几个部分：①CPU在GPU上分配内存②CPU将CPU中的数据copy到GPU中③调用内核函数来处理数据④CPU将GPU中的数据copy到CPU中 *可以看出，四个步骤中有两个是数据的copy，因此如果你的程序需要不断地进行copy，那么运行效率会比较低，不适合利用GPU运算。一般情况下，最好的方式是，让GPU进行大量运算，同时保证计算量与通信
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2023-09-08 18:30:55
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# CUDA 查看 GPU 架构
在使用 CUDA 进行 GPU 编程时，了解 GPU 的架构是非常重要的。GPU 架构的了解可以帮助我们优化代码，提高计算性能。本文将介绍如何使用 CUDA API 查看 GPU 的架构信息，以及如何利用这些信息进行编程优化。
## 什么是 GPU 架构？
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）是一种专门用于图形渲染的处理器。
原创
2024-01-27 05:51:26
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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 ...
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2021-09-10 11:24:00
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# CUDA 检查 GPU 架构
随着深度学习和高性能计算的快速发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了开发者和研究人员的热门选择。它使得程序员能够在 NVIDIA GPU 上并行执行计算密集型任务。了解 GPU 架构对于优化代码和充分利用 GPU 性能至关重要。在本文中，我们将探讨如何检查 GPU 架构以及相关代码示例。
## 什么是 G
原创
2024-10-22 05:28:43
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# 教你如何实现GPU cuda架构编号
## 一、整体流程
首先，让我们看一下整个实现GPU cuda架构编号的流程。我们可以通过以下表格展示步骤：
```mermaid
erDiagram
|步骤1|-->|查看GPU信息|
|步骤2|-->|获取CUDA版本号|
|步骤3|-->|获取GPU架构编码|
```
## 二、具体步骤
### 步骤1： 查看GPU
原创
2024-03-16 05:42:43
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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
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2023-08-20 22:34:04
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cuda，cudnn，安装和tensorflow的gpu调配忙了两周终于安装完了cuda 和 cudnn ，并且成功调用tensorflow的GPU使用！！！1；首先 找自己电脑的适配cuda2；cuda，cudnn，tensorflow版本适配表3；决定适合自己的版本后，开始下载！4；cuda安装：5；安装cudnn6；添加环境变量7；检测环境变量是否添加成功8；在tensorflow中配置G
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2024-03-16 08:45:54
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CUDA的全称是Computer Unified Device Architecture（计算机统一设备架构）。CUDA不只是一种编程语言，它包括NVIDIA对于GPGPU的完整的解决方案：从支持通用计算并行架构的GPU，到实现计算所需要的硬件驱动程序、编程接口、程序库、编译器、调试器等。NVIDIA提供了一种较为简便的方式编写GPGPU代码：CUDA C。我们将一个cuda程序分为两部分：主机端
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2024-06-16 09:10:59
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# CUDA版本与设置的GPU架构
随着深度学习和高性能计算的迅速发展，CUDA（Compute Unified Device Architecture）成为了GPU编程的标准工具。本文将探讨CUDA版本与GPU架构的设置，以及如何通过代码示例来展示这一过程。
## 什么是CUDA？
CUDA是NVIDIA推出的一种并行计算平台和编程模型，使得开发者可以充分利用NVIDIA GPU的强大计算
1、为什么要装CUDA，CUDNN：先来讲讲CPU和GPU的关系和差别吧。截图来自（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 Unit）在设计上的主要差异在于GPU有更多的运算单元（如图中绿色的ALU），而Control和Cache单元不如CPU多，这是因为GPU在进行并行
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2024-04-16 17:23:18
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安装前准备CUDA的主要用途是深度学习，而目前主流的深度学习框架Tensorflow2最高支持CUDA 10.1，因此本文讲解在Ubuntu 20.04系统上安装CUDA 10.1的主要过程。首先要安装NVIDIA显卡驱动，这个可以直接在设置附加驱动里选择对应版本系统会自动安装也可选择手动安装，download Nvidia-driver然后查看你的NVIDIA显卡驱动是否支持cuda10.1版本
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2024-06-16 17:43:41
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GPU 的硬体架构
这里我们会简单介绍，NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU，其在执行CUDA 程式的部份（基本上就是其shader 单元）的架构。这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯，以及NVIDIA 在各个研讨会、学校课程等所提供的资料，因此有可能会有不正确的地方。主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.
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2024-06-12 07:57:40
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CUDA和cuDNN为NVIDIA支持GPU运算以及深度神经网络计算加速的算法库。通常需要安装以支持利用GPU加速神经网络的训练和推理。在已经安装NVIDIA显卡驱动的情况下，可以通过nvidia-smi查看显卡信息和适合的CUDA版本。同时可以在如下的cuDNN版本下载网页查看cuDNN和适配CUDA的版本对应关系。选择适合的CUDA和cuDNN版本下载进行安装。个人这里根据显示信息选择CUDA
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2024-05-21 16:09:44
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CUDA C只是C语言的扩展，多了一些包，只要安装好CUDA工具箱（编译GPU代码的编译器）就可以在VS等IDE下就能编译和运行。下载GPU驱动程序 www.nvidia.com/cuda（可能你的机器已经装好）下载CUDA工具箱 http://developer.nvidia.com/object/gpucomputing.html还可以下载GPU Computing SDK代码集，也是一个很好
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2024-04-22 07:41:33
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Windows 10下基于Visual Studio 2019安装CUDA 11.1
参考：https://jingyan.baidu.com/article/6fb756ec4fabc4241858fbf7.htmlhttps://www.jianshu.com/p/1fd15d2408bf 1、检查显卡支持的CUDA版本：打开NVIDIA控
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2023-05-25 15:09:47
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GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
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2024-07-19 15:17:14
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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
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2024-07-03 21:41:57
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1.CUDA对应的NVIDIA驱动版本对照表，参考一下表格2.显卡驱动安装，参考这里我这里选择安装的显卡驱动是NVIDIA-Linux-x86_64-410.78.run，安装是否成功，可以输入这个命令nvidia-smi，如果有显示GPU信息，那就是安装成功了。3.cuda安装装cuda首先需要降级：sudo add-apt-repository ppa:ubuntu-toolchain-r/t
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2024-07-22 12:41:25
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Windows7 64位CUDA10.1开发环境安装教程一、环境说明1、软件环境windows10 64位CUDA 10.1Visio Studio 20172、硬件环境（1）查看本机显卡（2）下载显卡驱动（3）下载CUDA开发工具下载CUDA 10.1二、安装配置1、安装显卡驱动和CUDA 10.12、测试环境出现以上信息配置成功3、编译测试文件（1）找到以下文件，并使用VS2017打
CUDA架构之前的图形处理架构中，计算资源划分为顶点着色器和像素着色器。CUDA架构包含了一个统一的着色器流水线。同时，GPU不仅能任意地读写内存，还能访问软件管理的缓存。CPU与GPUCPU 和 GPU之间浮点运算能力之所以存在这样的差异，原因就在于CPU具有复杂的控制逻辑和大容量的缓存，适合进行控制转移，处理分支繁杂的任务，而GPU专为计算密集型、高度并行化的计算而设计。架构使用GPU运行的程
