CUDA流表示一个GPU操作队列，该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行。可以将一个流看做是GPU上的一个任务，不同任务可以并行执行。使用CUDA流，首先要选择一个支持设备重叠（Device Overlap）功能的设备，支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时，还能在主机和设备之间执行复制数据操作。
支持重叠功能的设备的这一特性很重要，可以在一定程度上提升GPU程序的
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2017-02-14 22:57:00
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函数cudaStream_t stream//定义流cudaStreamCreate(c...
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2022-11-02 15:31:45
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Cuda Stream流分析 Stream 一般来说，cuda c并行性表现在下面两个层面上： Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作，他们按照host代码调用的顺序执行在device上。 典型的cuda编程模式
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2020-12-22 06:30:00
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以下是使用OpenCV对视频帧进行处理的示例代码：import cv2
# 打开视频文件
cap = cv2.VideoCapture('video.mp4')
while cap.isOpened():
# 逐帧读取视频
ret, frame = cap.read()
# 如果视频读取成功
if ret:
# 在窗口中显示原始视频帧
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2024-11-02 09:19:41
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介绍CUDA里面Stream的概念，用到CUDA的程序一般需要处理海量的数据，内存带宽经常会成为主要的瓶颈。在Stream的帮助下，CUDA程序可以有效地将内存读取和数值运算并行，从而提升数据的吞吐量。
原创
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2023-04-06 18:27:24
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CUDA中使用多个流并行执行数据复制和核函数运算可以进一步提高计算性能。以下程序使用2个流执行运算：
#include "cuda_runtime.h"
#include <iostream>
#include <stdio.h>
#include <math.h>
#define N (1024*1024)
#defi
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2017-02-14 23:11:00
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异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器，包括 CPU 和 GPU 。为此，应用程序必须在多个处理器上并发执行函数。 CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性，这些命令是按顺序执行的。不同的流可以并发地执行它们的命令，也可以彼此无序地执行它们的命令。 在不指定流的情况下执
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2020-12-17 06:55:00
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# Python CUDA视频流编解码
在计算机图形学和视频处理领域，CUDA（Compute Unified Device Architecture）是一种用于GPU编程的并行计算平台和应用程序接口。通过利用GPU的并行计算能力，可以加速视频流的编解码过程，提高处理效率和速度。本文将介绍如何使用Python和CUDA进行视频流的编解码，以及如何优化性能。
## CUDA简介
CUDA是由N
原创
2024-03-30 05:56:42
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CUDA 7 Stream流简化并发性 异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器，包括 CPU 和 GPU 。为此，应用程序必须在多个处理器上并发执行函数。 CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性，这些命令是按顺序执行的。不同的流可以并发地执行它们的命令，也可以彼此无序
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2020-12-06 06:55:00
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# PyTorch 的两个 CUDA 流并行实现教程
在深度学习中，计算负载越来越大，使用 GPU 加速是非常必要的。为了提升计算效率，我们可以在 PyTorch 中利用多个 CUDA 流进行并行计算。本文将引导你如何实现两个 CUDA 流的并行运算。
## 流程概述
在实现两个 CUDA 流并行前，我们需要了解以下步骤。下表总结了整个流程：
| 步骤 |
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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首先，显卡是电脑上绘制图像的东西，我们所看到的图像都是显卡一张一张“画”出来的，然后通过高速连续的播放，形成了我们看到的连贯图像。显卡性能的关键参数（1）流处理器数量（CUDA核心）可以理解为人类世界的“画师”。比如：我们可以看到流处理器单元为1536units，相当于这个显卡为1536个“画师”。此时我们可以知道，“画师”数量越多，画画的速度也就越快，也就是我们所说的游戏帧数高。由此，显卡的性能
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2023-12-29 21:47:13
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本指南提供在Ubuntu系统上安装支持CUDA和NVIDIA光流的OpenCV的完整方案。包含自动化安装脚本install_opencv_cuda_ubuntu.sh和依赖项，并设置环
由于 的图片缩放机制，请点击原图查看
原创
2022-03-30 14:56:57
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CUDA是高性能的。在本教程中，介绍了如何使用事件准确地测量内核的执行时间，这种方法可用于分析代码。还介绍了流
原创
2024-05-15 11:20:04
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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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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
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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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