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
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
53阅读
# 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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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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## 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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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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文章目录4.1 CUDA内存模型概述4.1.1 内存层次结构的优点4.1.2 CUDA内存模型1. 寄存器2. 本地内存3. 共享内存4. 常量内存5. 纹理内存6. 全局内存7. GPU缓存8. CUDA变量声明总结9. 静态全局内存4.2 内存管理4.2.1 内存分配和释放内存分配释放4.2.2 内存传输4.2.3 固定内存4.2.4 零拷贝内存4.2.5 统一虚拟寻址4.2.6 统一内存寻址
在支持CUDA的设备上运行什么？确定应用程序的哪些部分在设备上运行时应考虑以下问题：该设备非常适合可同时并行运行在多个数据元素上的计算。 这通常涉及大数据集（例如矩阵）的算术，其中可以同时在数千甚至数百万个元素上执行相同的操作。 这是CUDA良好性能的要求：软件必须使用大量（通常为数千或数万）并发线程。 并行运行大量线程的支持来自CUDA使用上述轻量级线程模型。为了获得最佳性能，设备上运行的相邻线
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2024-04-26 10:51:09
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一个 GPU 包含多个 Streaming Multiprocessor ，而每个 Streaming Multiprocessor 又包含多个 core 。 Streaming Multiprocessors 支持并发执行多达几百的 thread 。 一个 thread block 只能调度到一个 Streaming Multiprocessor 上运行
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2024-05-23 13:31:48
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引用出自Bookc的博客，链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction...
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2016-09-09 23:40:00
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CUDA底层驱动API 文章目录CUDA底层驱动API1. 上下文2. 模块3. 核函数的执行4. 运行时和驱动程序 API 之间的互操作性5. 驱动入口5.1. 介绍5.2. 驱动函数类型5.3. 驱动函数检索5.3.1. 使用驱动API5.3.2. 使用运行时API5.3.3. 检索每个线程的默认流版本5.3.4. 访问新的 CUDA 功能 本附录假定您了解 CUDA 运行时中描述的概念。
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2023-11-13 21:51:07
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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
263阅读
一、常用命令1.查看NVIDIA 版本 nvidia-smi2.查看CUDA版本 nvcc -V二、下载安装相关资源1.CUDA Toolkit CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer选择自己需要的版本点击后进入下图界面 （1）在浏览器复制wget地址，进行下载
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2023-09-06 21:55:38
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目录硬件模型：线程模型：内存模型：SIMT架构：Warp(并行线程组)：基本概念：warp的执行方式：SIMT与SIMD的区别：Volta架构：注意：性能优化：核心原则：实现最大化利用率：最大化存储吞吐量：最大化指令吞吐量：最小化内存抖动：学习资料：前记：呜呜呜，最近事情太多了，看了都没写，寄！-----------------------------------博主：mx硬件模型： 如上图
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2024-04-24 23:39:40
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目录目录1、安装pycahrm 2、配置 cuda3、下载cuDNN1、安装pycahrm下载 ：PyCharm: the Python IDE for Professional Developers by JetBrains2、配置 cudaCUDA 是 NVIDIA 发明的一种并行计算平台和编程模型。它通过利用图形处理器 (GPU) 的处理能力，可大幅提升计算性能。CUDA（Comp
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2023-11-03 19:56:28
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CUDA全称(Compute Unified Device Architecture),是 NVIDIA开发的一款用于驱动GPU的统一计算设备架构，包含了许多底层API函数，通常用于GPU的并行计算开发。CPU与GPU的的硬件架构区别两者最大不同在于：CPU有控制单元Control，和算数逻辑单元ALU，负责逻辑性强的事务处理；GPU具有大量的并行化现成网格单元，专注于执行高度线程化的并行处理任务
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2024-02-04 01:06:40
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>> NVIDIA CUDA 4.1 Compiler Now Built on LLVMLLVM可是个好东西，在Apple力顶之下，这几年真是发展快快。LLVM是知名的开源编译器技术基础架构，其模块设计可方便的加入新语言和处理器架构支持，目前支持C/C++、Objective-C、Fortran、Ada、Haskell、Java bytecode、Python和Ruby等
NVIDIA英伟达驱动在安装之前，先更改数据源，否则安装过程中下载会非常慢。从系统设置中，点击Software&update，进入后选择source code,从download from中选择的镜像源，此处可以看个人习惯选择，或者点击best choice选择系统推荐，此处我选择的是镜像源，选择后按照指令输入系统权限（装系统时，自己编辑的），点击close，等待片刻即可，从文
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2024-05-16 20:24:48
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"CUDA学习：CUDA9.0+VS2017+win10详细配置"
原创
2021-08-27 09:26:32
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