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。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA
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2024-07-19 10:49:54
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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第四章 硬件实现NVIDIA GPU 架构围绕可扩展的多线程流式多处理器 (SM: Streaming Multiprocessors) 阵列构建。当主机 CPU 上的 CUDA 程序调用内核网格时，网格的块被枚举并分发到具有可用执行能力的多处理器。一个线程块的线程在一个SM上并发执行，多个线程块可以在一个SM上并发执行。当线程块终止时，新块在空出的SM上启动。SM旨在同时执行数百个线程。为了管理
CUDA编程入门Hello World首先一段程序写个hello world#include <stdio.h>
__global__ void hello(){
printf("Hello, threadIdx is:%d\n",threadIdx.x);
}
int main(){
hello<<<1,32>>>();
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2023-12-16 20:53:15
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文章目录一、Visual Studio 2022 + CUDA 11.6 (Windows10)1、Visual Studio community 2022的安装2、NVIDIA驱动的安装3、CUDA 11.6的安装4、Visual Studio 配置与测试5、debug二、Visual Studio Code + CUDA 11.6 (远程连接Ubuntu)1、VS code 的安装。（省略）
编写并调用自定义CUDA Pytorch算子
原创
2022-12-08 14:44:36
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环境安装和例程运行显卡主要有两家，ATI、NVIDIA，简称A卡和N卡。随着GPU计算能力的上升，采用GPU并行计算来加速的应用越来越多。Nvidia创立人之一，黄仁勋（Jen-Hsun Huang），美籍，中国台湾人，现为公司主席兼行政总裁。NVIDIA采用cuda框架实现并行计算，cuda是c语言的拓展集。ATI总部设在加拿大安大略省万锦。06年，被AMD收购。ATI有类似于cuda的框架，s
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2023-07-17 12:30:33
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并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行。
目前有很多种实现并行的手段，如多核处理器，分布式系统等，而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法。
前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行。 &n
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2023-06-30 22:31:06
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由于项目的需要，近期开始学习CUDA。CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 它是一种由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。 其包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用C语言来为CUDA架构编写
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2024-08-23 07:04:05
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实现"Java CUDA"的过程是将Java和CUDA相结合来进行并行计算。首先，我将整个过程分为以下几个步骤，并在下面的表格中展示出来：
| 步骤 | 描述 |
| ----------- | --------------------------------------
原创
2023-09-03 07:58:51
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基于c/c++的编程方法支持异构编程的扩展方法简单明了的apis，能够轻松的管理存储系统 cuda支持的编程语言：c/c++/python/fortran/java…1、CUDA并行计算基础异构计算CUDA 安装CUDA 程序的编写CUDA 程序编译利用NVProf查看程序执行情况gpu不是单独的在计算机中完成任务，而是通过协助cpu和整个系统完成计算机任务，把一部分代码和更多的计算任务放到gpu
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2023-11-23 13:22:09
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CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速.一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果.从一个简单例子说起:#include
#include
// function to add the elements of two arrays
void add(int n, float *x
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2023-09-26 11:03:57
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1.简介TensorFlow可以很容易地利用单个GPU加速深度学习模型的训练过程，但要利用更多的GPU或者机器，需要了解如何并行化训练深度学习模型。常用的并行化深度学习模型训练方式有两种，同步模式和异步模式。2.两种模式的区别为帮助读者理解这两种训练模式，首先简单回顾一下如何训练深度学习模型。下图展示了深度学习模型的训练流程图。深度学习模型的训练是一个迭代的过程。在每一轮迭代中，前向传播算法会根据
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2023-11-26 20:32:49
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使用Cuda进行GPU编程——GPU高性能编程Cuda实战 第四章C并行编程总结 开始学习Cuda和GPU编程的相关知识啦。感觉GPU编程会越来越重视，尤其是在移动端的计算复杂度优化方面。掌握GPU编程，以后实习找工作也会方便很多。最近一有时间就会学习GPU高性能编程Cuda实战这本书，也会写一些总结发表到博客里。期望是：摸熟GPU这一领域，这是以前从来没接触过
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2023-07-22 16:45:26
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CUDA编程（一）
第一个CUDA程序 Kernel.cuCUDA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
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2024-01-01 10:25:01
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Python支持 NVIDIA CUDA: GPU加速！2013年03月20日 12:40作者：厂商投稿编辑：张涵分享泡泡网显卡频道3月20日 日前，NVIDIA 今天宣布，日益壮大的 Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用 NVIDIA CUDA 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用 GPU 加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世
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2023-10-29 19:26:25
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1．在一个CUDA程序中，基本的主机端代码主要完成以下任务1) 启动CUDA，使用多卡时加上设备号，或者使用cudaDevice()设置GPU装置。2) 分别在CPU和GPU端分配内存，用以储存输入输出数据，CPU端要记得初始化数据，然后将数据拷入显存。3) 调用device端的kernel程序计算，将结果写到显存相关区域，再回写到内存。4) 利用CPU进行数据其他处理，释放内存和显存空间。5)
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2023-07-17 23:27:49
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https://developer.nvidia.com/cuda-gpus 列出了所有支持 CUDA 的设备及其计算能力。可以使用运行时查询计算能力、多处理器数量、时钟频率、设备内存总量和其他属性（参见参考手册）。附录B 对C++扩展的详细描述B.1 函数执行空间说明符函数执行空间说明符表示函数是在主机上执行还是在设备上执行，以及它是可从主机调用还是从设备调用。B.1.1 __global___
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2024-05-20 12:13:56
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# CUDA编程在Java中的实现指南
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种并行计算架构，允许开发者使用C/C++等语言来利用NVIDIA显卡的强大计算能力。而在Java中使用CUDA稍有复杂，因为Java本身不直接支持CUDA。我们需要通过JNI（Java Native Interface）来实现Java与CUDA之间的桥接
# 通过Java实现CUDA加速的快速入门指南
在现代计算中，使用GPU进行并行计算已经成为提高程序性能的重要方法。塞尔达（CUDA）是对NVIDIA GPU进行编程的一种技术，而我们可以通过Java与CUDA结合，实现更高效的计算。本文将指导你如何在Java中使用CUDA进行加速。
## 流程概述
以下是实现Java CUDA加速的简要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|--
原创
2024-10-07 04:30:11
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