目录1. 简介1.1 概览1.2 支持的主机侧编译器1. 简介1.1 概览1.1.1 cuda编程模型Cuda开发工具套件主要为那类控制部分运行在通用计算设备（CPU等）上进程的应用程序使用，使用单个或多个NVIDIA GPU作为协处理器应用进程提供加速，主要加速SPMD（单程序多数据流）的并行任务。GPU代码被实现为C++语言的函数集合，但与主机（CPU）代码不同的是包含了一些特定的注解 ，还包
在Kubernetes（K8S）中实现GPU加速编译可以显著提高编译速度，特别是对于需要大量计算资源的深度学习等应用。在本文中，我将教你如何在K8S集群中实现GPU加速编译。
首先，让我们来了解一下整个流程。在开始之前，请确保你的K8S集群中已经部署了GPU相关的设备和驱动。
| 步骤 | 操作 |
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原创
2024-04-23 18:16:58
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环境搭建VS 2019 CUDA 10.2 CUDNN Cmake 3.18.1OpenCV 4.4.0opencv-contribe 4.4.0 编译步骤1、打开Cmake，选择opencv4.4.0源码路径，选择编译完成之后的保存路径，选择VS版本。 2、等待configure完成之后，可能会出现下载的错误，具体就是xfeatures2d、FFMPEG、IPPICV的下载错误，如图： 因为下载
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2023-12-18 15:38:06
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从上代RTX 20系列开始，NVIDIA不再局限于将RTX GPU定位在游戏用途，他们看到了近年来内容创作市场的兴起，有数千万用户对用于进行创作的硬件有庞大需求。相信有很多内容创作者，也想知道新一代RTX 30系GPU，在目前多个主流创意应用中，又会有怎样的加速和提升？ 新一代 AI，更少等待时间 在20系时就已经有大量主流软件享受RTX Studio的支持，比如视
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2024-05-20 23:16:11
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背景：在看《Neural Networks and Deep Learning》这本书第六章卷积神经网络时，运行里面的一段示例代码，在没有GPU加速的情况下跑了43分钟，这基本还是运行hello world级别的速度。于是就想试试开启GPU加速能有多快。折腾差不多两天。下面把这两天的折腾经历记录一下，供有相同问题的人参考。（总感觉不该如此费劲，gpu的开启就是应该像一个开关一开一关简单才是，实际实
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2024-05-25 13:47:23
57阅读
第一章 绪论
1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程Programmable Graphics Processing Unit( GPU)，即可编程图形处理单元，通常也称之为可编程图形硬件。
GPU的发展历史GPU 概念在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初被提出，使用单片集成电路( monolithic)作为图形芯
概要源于facebook的faiss库，其用过GPU 对于进行加速，另外xfr中也用到GPU，而需求源于之前xid对于大数据量的性能问题。之前也了解过一些机器学习的平台，如tersorflow，paddlepaddle，他们均将GPU加速作为平台的一大“卖点”。因此思考GPU编程对于智能基础服务还是有很大的帮助，于是“贸然”涉足了这一领域。CUDA编程给我的感觉是 1. 入门很容易，我大概用了一周
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2024-07-17 15:31:22
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如今，借助性能更强的GPU，基于NVIDIA CUDA的Altair产品可将工程仿真速度提高至CPU的4倍。 图片来源：Altair无论是分析流体动力学还是明确性能规格，工程师在着手构建单一物理原型之前，需要提早创建高质量的仿真。如今，为帮助工程师更深入地了解自己的设计，工程软件公司Altair的两款产品Altair AcuSolve和Thea Render进一步提升了对
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2024-05-08 17:07:24
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加速Matlab编程指南—持续更新加速Matlab编程指南（CUDA实现）为什么使用MATLABMATLAB程序的性能评估运行程序前的性能评估运行程序后的性能评估基于多核处理器的MATLAB程序加速利用MATLAB内置函数更高效的运算向量化编程有利于矩阵高效运算矩阵运算中，MATLAB要要求参与的数组应具有相同的大小。 加速Matlab编程指南（CUDA实现）本教程适用于具有一定Matlab编程
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2024-04-23 10:42:39
58阅读
最新的 JAX快速入门首先解答一个问题：JAX是什么？简单的说就是GPU加速、支持自动微分(autodiff)的numpy。众所周知，numpy是Python下的基础数值运算库，得到广泛应用。用Python搞科学计算或机器学习，没人离得开它。但是numpy不支持GPU或其他硬件加速器，也没有对backpropagation的内置支持，再加上Python本身的速度限制，所以很少有人会在生产环境
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2024-05-05 13:56:08
113阅读
软件代码分布式并行加速编译，支持Android系统和大型系统编译过程加速和编译资源集中管理。
原创
2015-05-22 13:36:01
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尽管使用 Premiere Pro 进行视频剪辑的工作效率与电脑硬件有莫大的关系，比如需要更快的 CPU、更大的内存，还有固态硬盘 SSD 等等。但我们也可以通过一些设置，让现有电脑在视频剪辑时发挥出它的最佳性能，从而避免卡顿，提高工作效率。◆ ◆ ◆启用 GPU 加速Pr菜单：文件/新建/项目Pr菜单：文件/项目设置在“常规”选项卡，选择好合适的“渲染程序”。说明：1、当前
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2024-02-26 11:47:15
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开源代码的阅读和移植能力还是挺重要的，能帮助工程师快速的借助前人的基础完善自己的项目，在他人的基础上拓展自己的业务。一、GITHUB代码下载UDP通信的verilog实现以下面的链接为基础进行：GitHub - alexforencich/verilog-ethernet: Verilog Ethernet components for FPGA implementation1.首先，百度一下，找
一、名词解释WPF（Windows Presentation Foundation），直译为Windows表示基础，是专门用来编写程序表示层的技术和工具。大部分程序都是多层架构的，一般至少包含三层：数据层：用于存储数据，多由数据库构成。业务逻辑层：用于编写现实的业务逻辑。表示层：负责把数据和流程以界面显示的形式展示给用户看。相比其他技术，WPF引入了“内置硬件加速”和“分辨率无关”等创新功能。二、
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2024-05-15 10:34:08
206阅读
最近有不少小伙伴升级到了Photoshop CC 2018发现很卡，其实是PS CC 2018对硬件要求高了，那么除了升级硬件外？有没有办法让 Photoshop CC 2018 不那么卡呢？1.编辑 → 首选项 → 文件处理图像预览 → 选择总不存储取消后台存储功能。(如果取消后台存储，需要手动多保存文件哦，避免软件出错，就悲剧了。)停用 PSD 和 PSB 文件压缩(停用后保存PSD速度快，但
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2024-09-29 15:58:10
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前言GDAL库中提供的gdalwarp支持各种高性能的图像重采样算法，图像重采样算法广泛应用于图像校正，重投影，裁切，镶嵌等算法中，而且对于这些算法来说，计算坐标变换的运算量是相当少的，绝大部分运算量都在图像的重采样算法中，尤其是三次卷积采样以及更高级的重采样算法来说，运算量会成倍...
原创
2022-01-07 09:30:13
921阅读
首先检查自己的机器是否支持，否则都是白搭（仅仅有NVIDIA的显卡才支持。可在设备管理器中查看） 假设不用GPU。能够直接官网下载预编译好的库 环境： 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 （仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持。6.0最高支持到2012
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2016-04-12 21:58:00
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一、环境windows10+vs2017；cuda和cudnn；opencv440编译好的GPU版本；二、环境配置上述第一、二点这里就不做描述了，网上资料很多。这里重点描述怎么编译opencv440GPU版本。第一，从这里下载opencv主模块源码和额外模块源码；第二，安装cmake，我安装的是3.17.0版本；第三，解压下载好的源码，为了方便区分，将解压后主模块源码文件命名为opencv440_
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2024-01-30 21:06:30
269阅读
NVIDIA GPU赋能全球领先的超算系统，助力实现首批百万兆级科学应用程序。 从最新发布的超算TOP500榜单中可以看出，GPU加速已成为超级计算级领域新潮流。在本周新入选榜单的102台超级计算机中，有42台使用了NVIDIA GPU加速器，其中就包括本次的最强“新秀”AiMOS。在榜单中，AiMOS排名第24位，其在High-Performance Linpack 基准测试中实现了8 pe
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2024-01-10 16:22:28
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2月4日，中国数据中心领导厂商浪潮在其“整机柜服务器2015年度产品策略发布会”上，正式发布了基于NVIDIA Tesla GPU 加速器的整机柜服务器——SmartRack 协处理加速整机柜服务器，这是一款密集型高度并行计算服务器，主要面向人工智能、深度学习等应用。通过和全球视觉计算领域的领导者NVIDIA公司紧密合作，浪潮SmartRack 协处理加速整机柜服务器实现了在1U空间里完美部署4个
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2024-05-07 14:18:25
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