CUDA的安装和环境配置 第一步，首先查看自己的电脑是不是英伟达显卡的，不是的话就装不了！ 第二，电脑上要有visual studio,没有的话，可以登录Csdn—https://msdn.itellyou.cn/这个网址上面下一个， 具体下载那个看自己的需求（建议下个2010版本的） 第三就是下载cuda了：进这个网址https://developer.nvidia.com/cuda-downl
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2023-06-30 22:30:28
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一、CUDA简介1、CUDA简介 CUDA：Compute Unified Device Architecture，统一计算设备架构。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行运算架构，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。 开发人员可以使用C语言来为CUDA™架构编写程序，C
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2023-12-13 23:07:25
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这篇文章写的是之前关于CUDA加速的另外一篇文章没详谈的部分，当时因为嫌麻烦懒得写，最近买了GTX960心情大好！决定把这个坑给填了。 当然由于本人才疏学浅，关于配置这些东西也是一知半解，所以参考了这篇文章，如果看到的朋友觉得本人讲的不好可以参考下那个。 OK，进入主题之前说一下，本篇文章与本文开头提到的那篇有比较强的关联性，如果看的不太明白的话
这周来谈下关于第二周的作业的解析这周本来准备花三天来结束一下第二周的课程，因为觉得第一周还是便简单的，但是第二周的作业确实难到了我。也不能说是难到吧，提出了一个小小的问题可以说。回顾一下第一周，第一周我们提到了machinelearning的最简单的算法，单系数的线性回归，在第二周的时候前几节课稍微扩展了一下线性回归将其变为多系数，当然多系数也没有特别大的变化。之后便留下了一个作业，用matlab
CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑，必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难，具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编
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2024-01-05 21:23:40
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# 使用CUDA实现多GPU机器学习的指南
在深度学习和机器学习的领域，使用多GPU进行训练已经成为了一种常见的策略，这样可以显著加快训练速度。本文将详细介绍如何使用CUDA和PyTorch（作为示范框架）实现多GPU的机器学习任务。我们将分步讨论整个流程，并用代码示例来加以说明。
## 整体流程
以下是实现“CUDA 多GPU机器学习”的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2024-09-23 06:35:25
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零教程的基本概述在深度学习蓬勃发展的今天，模型变得越来越深，参数愈加庞大，虽然准确率不断增长，由于硬件受限，对实际场景部署的要求也越来越高，CUDA 编程成为了一门必备的武林绝学。如果你对模型的推理速度有较高要求，如果你有庞大的数据流等待推理，一起跟着教程了解这门技术。该教程目前暂定有以下章节，如有添加将会另行说明： 通过这些教程，可以说初入了 CUDA 编程的世界，基本学会
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2023-09-18 13:44:30
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文章目录1.1 主机和设备1.2 什么是kernel？1.3 设置kernel call参数【核心调用】1.4 CUDA API函数1.4.1 \_\_global\_\_1.4.2 cudaMalloc1.4.3 cudaMemcpy1.4.4 cudaFree1.5 向CUDA传递参数1.5.1 传值1.5.2 传引 Author : Kevin Copyright : Kevin Ren f
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2024-06-11 09:54:40
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CUDA编程的内存管理与C语言的类似，需要程序员显式管理主机和设备之间的数据移动。随着CUDA版本的升级，NVIDIA正系统地实现主机和设备内存空间的统一，但对于大多数应用程序来说，仍需要手动移动数据。对于CUDA内存管理来说，工作重点在于如何使用CUDA函数来显式地管理内存和数据移动，主要是两个方面：分配和释放设备内存；在主机和设备之间传输数据。为了达到最优性能，CUDA提供了在主机端准备设
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2024-06-08 09:50:05
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本场 Chat 从基础知识的角度，用大白话对数据科学和机器学习中用到的最重要的优化理论和算法做个小结。本场 Chat 内容如下：优化中涉及的线性代数数学基础优化理论中最常提到的一些定义、定理求解无约束优化问题的常用算法简介线搜索方法简述（梯度下降法、牛顿法等）信赖域方法的数学原理与算法共轭梯度方法（线性 CG、非线性 CG）拟牛顿方法（DFP、BFGS、SR1、BB）最小二乘问题算法概述约束优化理
一、发展互联网的崛起、价廉物美的传感器和低价的存储器令我们越来越容易获取大量数据。加
原创
2022-10-28 09:17:04
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引言最近在做医疗设备相关的项目，故在项目中大量用到了各类图像分割的算法，为了在图像中分割出特定目标，用到的算法可以有很多，比如阈值分割，多通道分割，边缘分割以及一些前沿的组合分割。而对大多数图像来说，分割的一大难点是将待识别的目标与背景分离，其中一种有效简单的方法就是二值化（并不都有效），本博客试着将二值化算法中的OTSU算法进行cuda改写。任务要求输入一张8bit的灰度图，通过CUDA在GPU
cuda版本：10.1一、准备nsight eclipse editionnsight eclipse edition需要jre环境，所以
原创
2022-09-19 10:24:45
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一、CUDA编程模型 1.CUDA程序执行流程 2.CUDA核函数kernel 3.CUDA程序层次结构kernel/Grid——>Block——>WARP——>Thread 上图中一个Kernel/Grid包含2×3个Block，一个Block包含3×5个线程 &nbs
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2023-07-31 23:39:57
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一 测量程序运行时间 1主机端测时 由于CUDA API函数都是异步的，为了准确测量CUDA调用运行的时间，首先要使用cudaThreadSynchronize(),同步cpu与gpu之后，才能结束测时。 2设备端测时 使用clock()函数，这个函数测的结果是一个block在gpu中上下文保持...
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2012-06-25 21:25:00
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CUDA 介绍计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture CUDA），是一套并行计算平台和编程模型。支持英伟达的GPU 卡。CUDA 可以使用简单的编程API 在图形处理单元（GPU）上创建大规模并行应用程序。程序猿可以通过使用 CUDA C 和 C 艹 利用GPU 的性能加速应用程序。CUDA 编程就类似与C ，就是添加需要利用GPU 并行性的关键字
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2023-12-12 11:17:52
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CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领
原创
2022-12-17 00:08:18
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文章目录3.1 CUDA执行模型概述3.1.1 GPU架构概述SM流式多处理器线程束（warp）SIMT架构与SIMD架构：CUDA编程对应的组件3.1.2 Fermi费米架构Fermi的特征是：SM片内可配置存储器并发内核执行3.1.3 Kepler架构动态并行Hyper-Q技术3.1.4 配置文件驱动优化CUDA提供了两个主要的性能分析工具事件和指标有3种常见的限制内核性能的因素: 3.1
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2024-08-12 13:00:40
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CUDA学习笔记目录CUDA学习笔记函数类型限定符__global____host____device__变量
原创
2022-08-24 17:06:17
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头文件 // CUDA runtime #include <cuda_runtime.h> // helper functions and utilities to work with CUDA #include <helper_functions> #include <helper_cuda.h> ...
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2021-08-25 11:20:00
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