1_0 并行计算与计算机架构【CUDA 基础】1.0 并行计算与计算机架构并行计算其实设计到两个不同的技术领域：计算机架构（硬件）：生产工具并行程序设计（软件）：用工具产生各种不同应用1.1 并行性写并行程序主要是分解任务，一般把一个程序看成是指令和数据的组合，当然并行也可以分为这两种：指令并行数据并行我们的任务更加关注数据并行。任务并行多出现在各种管理系统，比如我们天天用的支付系统，基本上每时每
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2024-07-25 09:46:03
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近期由于毕设需要使用Yolo，于是经过两天捣腾，加上看了CSDN上各位大佬的经验帖后，成功搭建好了GPU环境，并能成功使用。因而在此写下这次搭建的历程。万事开头难，搭建环境很费时间，如果一开始版本不对应，到后面就要改来改去，很麻烦。首先要注意以下事项：1. 你的显卡驱动版本。2. 你的显卡算力。3. Cuda和Cudnn版本对应问题。4. Torch和Python对应关系。我个人配置如下：Pyth
# 使用Python与CUDA构建高性能计算程序
在先进的计算任务中，使用GPU加速的程序已经成为主流，尤其是在机器学习、图像处理和科学计算等领域。而CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的并行计算框架，允许开发者利用显卡的强大计算能力。本文将一步一步教你如何在Python中使用CUDA。
## 1. 整体流程
在开始之前，先介绍
原创
2024-10-10 03:46:06
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# 使用Python和CUDA进行高性能计算
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一种并行计算架构，可以利用显卡的强大计算能力加速计算任务。通过结合Python和CUDA，程序员可以轻松地在GPU上运行高性能计算重负载任务。本文将介绍Python如何利用CUDA进行计算，并提供示例代码。
## 1. 安装CUDA和相关库
在
原创
2024-09-13 05:39:23
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文章目录一、简介二、numba 使用Python写CUDA程序有两种方式：NumbaPyCUDAnumbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。一、简介numba Numba通过及时编译机制（JIT）优化Python代码，Numba可以针对本机的硬件环境进行优化，同时支持CPU和GPU的优化，并且可以和Numpy集成，使Python代码可以在GPU
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2023-11-01 17:12:15
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刚刚入坑，在配置环境上踩了不少坑，所以根据自己的经验整理了帖子，给自己留一个记录，也可以给大家做一个参考。目录一、首先安装python（本人已安装的python版本为3.9.6）二、安装Anaconda3三、安装CUDA四、安装cudnn 五、环境变量添加六、下载pytorch七、如何在pycharm中导入新创建的环境一、首先安装python（本人已安装的python版本为3.9.6）备
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2023-10-25 21:25:40
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CUDA Python详细教程(含环境配置和源码)环境配置安装Anaconda 因为本次课程课件描述部分是以ipython文件形式呈现，对于windows用户需要配置Jupyter-lab。如您已经有了可以查看ipython文件的环境，可以忽略此步骤 下载地址，并按照程序步骤安装： https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads安装CU
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2023-07-23 21:48:17
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# 用CUDA加速Python程序
随着大数据和深度学习的发展，传统的CPU计算常常无法满足日益增长的计算需求。而GPU以其强大的并行计算能力逐渐成为解决这一问题的优秀选择。本文将介绍如何将Python代码转为使用CUDA进行加速的基本方法，并附有代码示例。
## CUDA简介
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA推出的一种并行计
目录一：安装Python二：CUDA1：查看显卡支持的CUDA版本2：下载CUDA3：安装CUDA4：验证是否安装成功5：多版本CUDA安装6：多版本CUDA的切换三：cuDNN1：查询与CUDA版本匹配的cuDNN2：下载相应版本cuDNN3：安装cuDNN4：添加环境变量5：验证是否安装成功四：Anaconda1：下载与安装2：Anaconda的使用3：安装pytorch3.1：添加清华源镜像
References: https://zh.d2l.ai/chapter_installation/index.html0 基本环境安装创建python的虚拟环境conda create -n deeplearning python=3.8打开python环境conda activate deeplearning安装pythorch 的cpu 或 Gpu版本，首先要查看cuda的版本，在命令行中
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2023-06-26 10:37:31
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终于，在倒腾了4天后，搭好了环境！ 1. NVIDIA驱动安装 添加Graphic Drivers PPA： $sudo add-apt-repository ppa:graphics-drivers/ppa 更新Nvidia驱动程序： $sudo apt-get update 在System Settings -> Software & Updates -> Additi
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2024-06-24 09:36:18
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CUDA中的异步数据拷贝 CUDA中的异步数据拷贝1. memcpy_async API接口2. 拷贝和计算模式 - 利用Shared Memory逐步处理存储3. 不使用 memcpy_async4. 使用memcpy_async5. 使用 cuda::barrier异步拷贝内存6. memcpy_async使用指南6.1. 对齐6.2. Trivially copyable6.3. Warp
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2024-09-15 20:19:22
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目录python下载与安装python cuda环境搭建GPU结构scikit-cudaPycudaCuPynumbapython下载与安装Index of python-localIndex of python-local这里面下载的版本，应该是32位的python，不能用于cudaWelcome to Python.org查看安装的python版本 python cuda环境搭建cu
一、本人配置： 操作系统：Ubuntu 14.04 Python版本：2.7 Cuda版本：8.0 显卡型号：一个Quadro K600 + 两个Tesla K20c二、需要准备的安装包： 1. Cuda 8.0的.deb包，官网下载 2. cudnn的.deb包，官网注册下载（需要根据显卡型号选择） 3. setuptools安装包，点此下载 4. pip安装包，点此下载 其余
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2024-05-17 21:37:28
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GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store UnitsSpecial Function UnitsWarp SchedulerGPU中每个SM都设计成支持
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2024-07-19 15:17:14
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2013年3月18日—美国加利福尼亚州圣何塞—GTC 2013—NVIDIA今天宣布，日益壮大的Python 开源语言程序员队伍现在可以通过利用NVIDIA® CUDA® 并行编程模型，在其高性能计算 (HPC) 与大数据分析应用程序中充分利用GPU加速。Python 易学易用，用户超过 300 万人，是世界上十大编程语言之一。该语言让用户能够编写出充分体现用户算法理念的高级软件代码，而无需钻研编
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2023-12-06 16:55:35
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这部分内容主要是介绍一些专门为CUDA应用程序设计的调试工具和方法。设计这些工具和方法的目的是让我们可以在代码运行的时候检查应用程序。接下来，代码检查将被分成两个独立但是相关的部分，分别是内核调试和内存调试。内核调试是指在运行中检查内核执行的流和状态的能力。CUDA调试工具让我们能检查GPU上任何线程以及任何代码位置的任何变量的状态。在检查应用程序正确性的时候，这会变得非常有用。内存调试专注于发现
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2023-10-09 22:32:31
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1. cuda下载安装及配置1.1 检查看自己的电脑是否能安装cuda。方法如下：打开控制面板，然后在右上方的搜索框里输入NVIDIA，如下图所示：第一张是打开控制面板时的图，第二张是输入NVIDIA之后，从图中的左上角可以看到搜索出来的NVIDIA。 完成上一步骤后，进入如下界面，在该界面里可以查看NVIDIA的一些信息，显卡的驱动版本，如下图的左侧菜单所示。 点击帮助菜单，在下拉的菜单里选择系
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2024-04-08 12:30:20
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2024-01-06 09:38:52
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torch.cuda会记录当前选择的GPU，并且分配的所有CUDA张量将在上面创建。可以使用torch.cuda.device上下文管理器更改所选设备。但是，一旦张量被分配，您可以直接对其进行操作，而不考虑所选择的设备，结果将始终放在与张量相同的设备上。默认情况下，不支持跨GPU操作，唯一的例外是copy_()。 除非启用对等存储器访问，否则对分布不同设备上的张量任何启动操作的尝试都将会引发错误。
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2024-06-26 08:10:24
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