3.5 本章小结在本章中，我们使用CUDA依次创建了dist_v1与dist_v2的并行化版本—dist_v1_cuda与dist_v2_cuda。dist_v2_cuda为CUDA应用标准工作流程提供范例。下面是一些简明的内容回顾（CUDA应用包括的大致步骤）：创建主机端输入和输出的数组，为输入数据和结果提供存储空间。在设备端上为类似的输入和输出数组声明指针并分配内存。将输入数据从主机端复制到设
章节目录第二十一章 进程对象进程的理解操作系统OS发展史第二十二章 进程并发进程并发的原理进程并发编程实践僵尸进程与孤儿进程（linux系统）守护进程互斥锁IPC机制（进程间的通信-Queue机制是重点）生产者消费者模型守护进程的应用第二十三章 线程并发线程开启线程的方式套接字通信加入多线程线程对象的其他方法守护线程线程互斥锁（不是做数据库开发很少接触锁处理，了解即可，其他都重要）死锁与锁递归信
在计算密集型的任务中，GPU（图形处理器）由于其强大的并行处理能力被广泛使用。在Python中，利用CUDA（并行计算架构）可以显著提升计算效率。本文将探讨如何在Python中调用CUDA以实现并行计算，我们将依次介绍背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与应用场景。
## 背景描述
过去几年，数据量的迅猛增长使得计算性能的提升变得尤为重要。随着深度学习、科学计算等领域的快速发展，传
CUDA并行存储模型CUDA将CPU作为主机（Host），GPU作为设备（Device）。一个系统中可以有一个主机和多个设备。CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算，GPU专注于执行高度线程化的并行处理任...
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2016-10-13 10:43:00
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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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Joblib就是一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包，它可非常简单并行我们的程序，从而提高计算速度。主要提供了以下功能程序并行用于在每次使用相同的输入参数调用函数时将其返回值缓存数据存储（包括不可哈希的数据和大规模numpy数组）目录程序并行delayed函数Parallel函数程序并行joblib提供了一个简单地程序并行方案，主要有Parallel函数实现，并涉
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2023-06-27 22:22:08
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目录1介绍篇线程篇进程篇异步篇GPU篇分布式篇基本使用#coding=utf-8
import multiprocessing
import os # 获取pid用
import time # 延时用
# 子进程要执行的函数
def child_proc(name):
print(f'child process {name} pid: {os.getpid()}')
time.slee
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2023-08-11 17:06:41
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前一段时间做实验，发现自己写的有些代码效率比较低，GPU利用率不高。而且现在逐渐觉得用Pytorch等框架有时不够自由，导致某些idea难以实现。所以最近在学习CUDA编程，这一系列文章会整理一下所学的东西，希望能和大家共同学习共同进步。如有文中错误的地方，希望大家不吝指出，谢谢！我个人主要是通过以下三本书进行学习的，建议初学者从《CUDA C编程权威指南》入手进行学习。CUDA并行程序设计——G
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2024-04-23 10:51:59
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动机1. 由于不同项目需要的环境需求不同，要使不同项目都能在同一台电脑上正常运行，需要多个环境共存且互不影响；2. 可以优雅地解决恼人的 cuda 版本问题：以往的经典做法是在物理机上安装多个版本的 cuda，通过修改环境变量的方式实现 cuda 的版本切换，为此我开发过一个方便 cuda 版本切换的小工具：https://github.com/MuGeminorum-Archive/CUDA_V
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2024-03-20 20:14:40
556阅读
Warp逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。Warps and Thread Blocksw...
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2016-10-13 22:42:00
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Warp逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。Warps and Thread Blocksw...
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2016-10-13 22:42:00
133阅读
#include <math.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace std;const double EPSILON = 1.0e-15;const double a = 1.23;const double b =
原创
2023-01-13 00:56:58
126阅读
link addr一：运行程序
按照上一篇文章所述，安装好cuda软件以后，就可以使用”nvcc -V“命令查看所用到的编译器版本，本人用版本信息来自：“Cuda compilation tools, release 3.2, V0.2.1221”。
自己创建一个目录，在里面新建
并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C = A * B）的各种实现思路以及优化方法总结为例子，过一遍cuda的几
原创
2024-07-30 15:03:31
137阅读
本章内容：理解流和事件的本质理解网格级并发重叠内核执行和数据传输重叠CPU和GPU执行理解同步机制避免不必要的同步调整流的优先级注册设备回调函数通过NVIDIA可视化性能分析器显示应用程序执行的时间轴一般来说，在CUDA C编程中有两个级别的并发：内核级并发网格级并发到目前为止，你的关注点可能仅限于内核级的并发，在此级别的并发中，单一的任务或内核被GPU的多个线程并行执行。前面几章已经介绍了提升内
代码在gitnvcc add1cpu.cu -o add1cpu./add1cpuTime = 352.801 ms.Time = 222.614 ms.Time = 223.758 ms.Time = 224.543 ms.Time = 223.666 ms.Time = 222.695 ms.
原创
2023-01-13 00:57:35
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“The number of transistors on an integrated circuit doubles every two years.” – Gordon E. Moore著名的摩尔定律。下面是摩尔定律的可视化分析图： 串行性能的扩展已经结束：不能继续再扩展处理器 （没有10GHz的芯片）不能继续再增加能源的消耗（不能把芯片融化）能够继续增加晶体管的
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2024-04-07 08:42:54
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本篇主要介绍两个GPU之间的数据传输。将测试以下3种情况：两个GPU之间的单向内存复制；两个GPU之间的双向内存复制；内核中对等设备内存的访问。实 现 点 对 点 访 问首先，必须对所有设备启用双向点对点访问，如以下代码所示：inline void enableP2P(int ngpus){
for(int i = 0; i < ngpus; i++){
cudaSet
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2024-06-17 04:56:30
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转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html编写利用GPU加速的并行程序有多种方法，归纳起来有三种：1. 利用现有的GPU函数...
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2017-08-27 17:43:00
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目录 一、大数据时代的现状二、面对挑战的方法2.1 并行计算2.2 改用GPU处理计算密集型程序3.3 分布式计算三、用python写并行程序3.1 进程与线程3.2 全局解释器锁GIL：3.3 multiprocessing四、multiprocessing实战总结 小子今天想来谈谈“并行计算”，作为一个非科班人员，我为什么去捣鼓这么一个在科班里也比较专业的问题了。这就要说下我前几天做的一
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2024-02-03 04:44:45
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