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、NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA关系：NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！1.1、CUDACUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行。只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包(ToolKit)；但是二者是不一样的。1.2、NVIDIA的显卡驱动程序
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2024-09-05 21:11:35
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前言对，这是一个高大上的技术，终于要做老崔当年做过的事情了，生活很传奇。 一、主流 GPU 编程接口1. CUDA 是英伟达公司推出的，专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口。文档资料很齐全，几乎适用于所有 N 卡。 本专栏讲述的 GPU 编程
GPU与cuda技术协调深度学习大多进行图像数据的处理和计算，但处理器的CPU大多需要处理，因此无法满足图像处理和计算速度的要求。 显卡GPU是来帮助CPU解决这个问题的。 GPU特别擅长处理图像数据，CUDA (计算机统一设备体系结构)是显卡制造商CUDA是NVIDIA推出的通用并行计算体系结构，GPU复杂， 包括CUDA指令集体系结构(ISA )和GPU内部的并行计算引擎，通过安装CUDA可以
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2024-03-13 14:57:59
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目录前言一、CUDA的安装1.确认自己的电脑是否可以使用CUDA2.下载CUDA二、cuDNN的安装1.下载cuDNN2.安装cuDNN三、Anaconda环境的配置四、Pytorch的安装五、验证总结前言本文是在Windows10，Anaconda上安装Pytorch+CUDA的环境，包含下载-安装-验证的全过程，很详细的教程，对初学者极其友好！版本如下：CUDA 11
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2024-01-27 13:00:57
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上次看到lv某人使用yaourt，发现无比强大，我yaourt之后，发现cuda在里面，觉得有搞头，于是在一台xw9000的工作站上安装了cuda。虽然这台机器cpu有点多，内存也稍微有点大，但我们都看不上，而主要是用其中的显卡进行GPU计算。闲言少叙，下面是正式过程。 NVIDIA的显卡上，cuda装好opencl就自然有了，所以装cuda=装opencl，回头AMD的怎么装我会另行发贴。1.
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2024-08-08 17:12:32
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CPU 架构cpu中较多的晶体管用于数据缓存和流程控制, 只拥有几个少数的高速计算核心.Fetch/Decode: 取指令、译码单元ALU(Arithmetic Logic Unit): 算术逻辑单元Execution Context: 执行上下文池Data cache: 数据缓存流水线优化单元: 如乱序执行、分支断定预测、memory预存取等。 单核（少核）处理器发展的物理约束P
从硬件来分析，CPU和GPU似乎很像，都有内存、cache、ALU、CU，都有着很多的核心，
原创
2023-06-07 15:45:10
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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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一关系阐述：（1）NVIDIA的显卡驱动程序和CUDA完全是两个不同的概念哦！CUDA是NVIDIA推出的用于自家GPU的并行计算框架，也就是说CUDA只能在NVIDIA的GPU上运行，而且只有当要解决的计算问题是可以大量并行计算的时候才能发挥CUDA的作用。CUDA的本质是一个工具包（ToolKit）；但是二者虽然不一样的。显卡驱动的安装：当我们使用一台电脑的时候默认的已经安装了NVIDIA的显
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2024-05-21 18:14:23
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l GPU硬件特性n 存储层次u Global memory：l 大小一般为几GBl chip-off的DRAM介质存储器l 访问速度慢（是shared memory的上百倍）l 对于是否对齐和连续访问敏感（由DRAM的性质决定）l 可以被所有的线程访问u Shared memo
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2024-08-22 08:41:51
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第五章 线程协作5.1 目标 了解CUDA C 中的线程了解不同线程之间的通信机制了解并行执行线程的同步机制5.2 并行线程块的分解 add<<<N, 1>>>(dev_a, dev_b, dev_c);
尖括号中：N---开启了N个线程块；1---每个线程块中创建1个线程。
共启动的线程数量：
N个线程块*1个线程/线程块 = N个并行线程
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2024-04-14 22:24:05
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tensorflow安装GPU版本主要要点1.先通过该网站查看tensorflow和cuda和cudnn版本以及visual studio(MSVC)的对应关系。（可供参考）https://www.tensorflow.org/install/source_windows#gpu在英伟达控制面板，点击右下角的系统信息，可查看驱动的版本信息，点击上方的组件，可查看需要的cuda的版本（这里指的是你的
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2024-05-11 09:31:00
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安装CUDA，CUDNNN，nvdia显卡驱动，tensorflow显卡驱动如图，一般会教的是比较麻烦的，要下载文件，但是我发现这种简便的方法也可以，只需要在软件更新中，在这个附加驱动上找到对应的就好了ubuntu上安装CUDA以及CUDnn,CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA是一种由NVIDIA推出的
首先说明一下cuda和cuDNN的概念CUDA的官方文档（参考资料1）是这么介绍CUDA的：a general purpose parallel computing platform and programming model that leverages the parallel compute engine in NVIDIA GPUs to solve many complex comput
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2024-10-12 19:49:59
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它包含CUDA指令集架构以及GPU，GPU为并行的计算方式，其基于的计算架构CUDA进行并行计算。
原创
2023-06-08 17:48:24
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本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章，第1.3节，作者 [美] 马克斯·格罗斯曼（Max Grossman），译 颜成钢 殷建 李亮，更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。1.3 用GPU输出Hello World学习一个新编程语言的最好方法就是使用这种新语言来编写程序。在本节，你将开始编写在GPU上运行的第一个内核代码。像其他任何编程语言一样编写GPU
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2024-06-27 19:00:22
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v 如有雷同，绝非巧合。本篇基本照抄，只是做了些许更改和标注。 1.NVIDIA显卡驱动安装 首先去官网上查看适合本机的GPU的驱动。 本人查询的过程和GPU适合的驱动如下图： 图中”Version:384.59”就是我们需要获得的信息，后面会用到。 执行如下语句，安装sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa
sudo apt-g
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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1.CPU与GPUCPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。主要区别如下： CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。其中上图中绿色的是计算单元，橙红色的是存储单
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2024-05-25 11:30:52
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