CUDA计算单元示意图 1、计算单元： 上图是 CUDA GPU 计算单元简图。其中，SM 代表流多处理器（Stream Multiprocessors），即 CUDA 的计算核心部件。每个 SM 又包括 8 个标量流处理器 SP（S
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2024-04-11 14:09:31
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1. 一个GPU上有很多的sm（stream Multiprocessor），每个sm中包括了8个sp（stream Processor）标量流处理器，商业宣传中所说的数百个“核”，大多指的是sp的数量。隶属于同一个sm的sp共用同一套取指与发射单元。CUDA中的kernel是以block为单位执行的，一个block必须在一个sm上执行，一个sp执行一个线程，但是一个sm可以同时存在多个bloc
CUDA 的核心有三个重要抽象概念：线程组层次结构、共享存储器、屏蔽同步（barrier synchronization），可轻松将其作为 C 语言的最小扩展级公开给程序员。GPU 专用于解决可表示为数据并行计算的问题——在许多数据元素上并行执行的程序，具有极高的计算密度（数学运算与存储器运算的比率）。由于所有数据元素都执行相同的程序，因此对精密流控制的要求不高；由于在许多数据元素上运行，且具有较
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2024-05-23 10:44:07
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GPU计算基础知识cuda编程模型是一个异构模型，需要CPU和GPU协同工作在cuda中，host和device是两个重要的概念，我们用host指代CPU及其内存，而用device指代GPU以及内存。CUDA程序中即包括host程序，又包含device程序，他们分别在CPU和GPU上运行host与device之间可以进行通信，这样他们之间可以进行数据拷贝cuda程序执行流程分配host 内存，并进
1、梳理概念：sp，sm，thread，block，grid，warp（1）硬件上， SP（streamingProcess），SM（streaming multiprocessor）。 SP：最基本的处理单元，也称为CUDA core。CUDA Core是NVIDIA在推出全新的Fermi架构后才出现的一个名词。简单的说，CUDACore就是以前所说的流处理器，是类似的东西，只是名字
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2024-09-13 21:50:20
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第一节主要说明了为什么需要CUDA，以及CUDA架构是什么 文章目录并行计算CUDA为什么需要CUDACUDA架构是什么 并行计算提高处理器的时钟频率是提升计算设备的性能的主要手段之一，20世纪80年代早期出现的第一台个人计算器，其中央处理器(CPU)的运行时钟频率为 1MHz。30年后，大多数桌面处理器的时钟频率都在1GHz和4GHz之间，这比当初个人计算机的时钟频率要快1000倍。尽管提高CP
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2024-07-09 17:10:38
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在深度学习和科学计算领域，CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术被广泛用于加速计算。Python用户通过CUDA可以充分利用NVIDIA显卡的强大计算能力。对于需要并行处理海量数据的任务，CUDA核心数成为了决定性能的重要因素之一。本文将深入探讨如何通过分析“python cuda核心数”问题，优化应用性能。
## 背景定位
在当今的数据密集型业
真·手把手教你配置ubuntu20.04中cuda+cudnn禁用自带显卡驱动安装显卡开始安装cuda安装cudnn多个版本的cuda 禁用自带显卡驱动1.首先更新Ubuntu必备环境源sudo apt-get update
sudo apt-get upgrade
sudo apt-get install build-essential2.执行下列代码打开ubuntu环境变量sudo gedi
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2024-07-18 21:56:18
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# PyTorch CUDA监控指南
在深度学习的训练过程中，GPU的性能监控是一个不可或缺的步骤，特别是当我们使用PyTorch进行神经网络训练时。接下来，我们将通过几个简单的步骤来实现PyTorch的CUDA监控，帮助你更好地理解和优化模型训练。
## 流程概述
以下是实现PyTorch CUDA监控的主要步骤：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 1. 确认
原创
2024-10-16 04:10:12
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python3之python的核心数据类型(列表)
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python的列表对象是这个语言提供的最通用的序列。列表是一个任意类型的对象的位置相关的有序集合，它没有固定的大小。不像字符串，其大小是可变的，通过对偏移量进行赋值以及其他各种列表的方法进行调用，确实能够修改列表的大小。 1 序列操作 由于列表是序列的一种，列表支持所有的我们对
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2023-11-12 20:40:07
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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
CUDA Learning.#@author: gr
#@date: 2014-04-06
#@email: forgerui@gmail.com1. IntroductionCPU和GPU的区别。GPU拥有更多的核心数，可以对简单逻辑、大量数据进行并行计算，大大提高了计算能力。有更多的SM会有更好的性能。2. General1.1. kernel核函数通
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2024-05-17 13:53:33
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2.1 CUDA并行模式从串行到CUDA并行同时涉及硬件和软件两方面。硬件的转换涉及包含了多个运算单元以及运算规划和数据传输机制的芯片。软件的转换涉及API以及对编程语言的扩展。主机：CPU和内存设备：GPU和显存CUDA芯片结构：CUDA引用了单指令多线程（SIMT）的并行模式。CUDA GPU包含了大量的基础计算单元，这些单元被称为核（core），每一个核包含了一个逻辑计算单元（ALU）和一个
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2024-01-28 15:06:19
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显卡中CUDA是什么及作用介绍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。 计算行业正在从只使用CPU的“中央处理”向CPU与GPU并用的“协同处理”发展。为打
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2023-08-15 12:11:35
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随着网络的普及以及国内网络摄像头的井喷，越来越多的没听过名字的摄像头产品出现在你我身边。这类产品结构简单自带WIFI模块，只需要一张MICRO SD卡就可以完成音视频的采集，同时通过手机APP可以方便操作。今天我们来看一个不知名小品牌摄像头的恢复案例！故障存储:Micro SD卡 32G /FAT32故障现象:卡被人恶意格式化，并拍摄了一小段时间，需要恢复23年5月12日11点到15点的数据。客户
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2024-07-19 14:23:40
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监控是集群管理的核心任务。监控数据可用于调度任务、负载平衡、向管理员报告软硬件故障，并广泛地控制系统使用情况。监控信息必须在不影响集群性能的情况下获得。本文将讨论使用/proc文件系统和Java来获得监控数据的方法。Java在Linux集群中的应用Java技术为集群管理开发者提供了许多解决问题的办法。Java是动态、灵活、可移植的，这些不寻常的特征使得它成为了在异构网络及平台上构造集群管理的理想基
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2024-07-25 19:23:49
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## PyTorch 实时 CUDA 监控
在深度学习中，GPU (图形处理单元) 是训练模型的关键。然而，随着计算需求的增加，实时监控CUDA (Compute Unified Device Architecture) 的性能变得愈发重要。本文将向你介绍如何在PyTorch中进行实时CUDA监控，确保你可以有效利用GPU资源。
### 什么是CUDA？
CUDA是NVIDIA推出的并行计算
原创
2024-10-14 06:16:34
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查看网络状态netstat 查看网络状态netstat -lnp 查看监听端口netstat -an 查看系统的网络连接状况netstat -lntp 只看出tcp的，不包含socketss -an 和nestat异曲同工自行查看TCP三次握手四次挥手的过程分享一个小技巧：查看所有状态的数字统计：netstat -an | awk '/^tcp/ {++sta[$NF]} END {for(key
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2024-08-13 16:45:05
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一、机房监控简介 1、机房监控概述 机房动力环境及图像集中监控管理系统，简称机房动力环境监控系统，机房监控主要是针对机房所有的设备及环境进行集中监控和管理的，其监控对象构成机房的各个子系统：动力系统、环境系统、消防系统、保安系统、网络系统等。机房监控系统基于网络综合布线系统，采用集散监控，在机房监视室放置监控主机，运行监控软件，以统一的界面对各个子系统集中监控。机房监控系统实时监视各系统设
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2024-03-19 11:37:30
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cuda作为gpu计算中的代表，拥有着超级高的计算效率，其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组，使用过MPI做并行计算的人们可能知道，所谓的并行计算，简单讲就是用多个U（计算单元）来完成一个U的计算任务，MPI中将其叫做核，我们知道一个cpu有一个或2，4，8个核，超级厉害的也就16个吧，原来人们为了做大规模的并行计算，将一大堆cpu装在柜子里，组成计算集群，但是那种设备大的吓人，而且又有多
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2024-09-23 10:13:34
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