摘要本文主要介绍使用gdb进行调试的方法 文章目录摘要一、GDB简介二、GDB命令三、程序调试修改step1：编写好调试程序step2：编译连接生成可执行文件step3：开始调试step3：修改代码，重新执行四、内存出错的GDB调试step1：构建函数step2：调试五、总结 一、GDB简介GDB可以调试C、C++、 Objective-C、 Pascal、Ada等语言编写的程序；被调试的程序可以
从Matlab2013版本开始，matlab将可以直接调用gpu进行并行计算，而不再需要安装GPUmat库。这一改动的好处是原有的matlab内置函数都可以直接运用，只要数据格式是gpuArray格式的，那么计算过程会自动的调用GPU进行计算，不可谓不方便。具体操作起来，只要知道下面几个函数就可以像编写简单的m文件一样，进行matlab的GPU编程：1.GPU设备确认函数1）n=gpuDevice
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2023-06-18 22:18:34
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目录一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息二、使用pynvml查看GPU使用情况的命令三、python 中使用GPUti实时查看GPU状况四、使用gpustat库实时监测GPU使用情况（Linux下可以，Windows下不行的，衍生问题暂时没有一个好的解决方案）一、使用nvidia-smi查看Windows的CUDA版本及GPU信息在cmd中输入如下命令：nvid
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2023-06-16 17:05:35
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目录前言pycuda 简介安装 pycuda 库PyCUDA 的基本用法 1. 向量加法 2. 矩阵乘法PyCUDA 的高级用法 1. 使用 CUDA 核函数实际项目中的应用 1. 科学计算 2. 机器学习 3. 深度学习总结前言pycuda 是一个用于在 Python 中进行 GPU 计算的库，它结合了 Python 的易用性和 NVI
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2024-05-31 19:46:28
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1. Tensorflow GPU支持
Tensorflow 支持GPU进行运算，目前官方版本只支持NVIDIA的GPU，可以在tensorflow的官方上看到。Tensorflow 对GPU的运算的支持最小力度就是OP，也就是我们常说的算子，下图提供了Tensorflow的一些常见算子，而每个算子在Tensorflow上都会提供GPU的算法：关于OP的具体实现，在本篇博客中就不叙述了。
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2024-01-14 08:29:41
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这篇GPGPU 概念1: 数组= 纹理 - 文档文章提出的数组与纹理相等让人打开新的眼界与思维,本文在这文基础上,尝试把这部分思想拿来用在VBO粒子系统上. 在前面的文章中，我们把CPU的数据传到GPU后，然后就直接从桢缓冲到显示屏幕上了，那么还能不能把从GPU的数据拿回来放入CPU，然后进行处理。例如最基本的GPGPU编程中，把数组放入GPU运算后返回CPU。以及图片用GPU来加速处理。
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2024-04-28 09:25:03
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目录文章目录@[toc]1、并行方法------矩阵与向量的相乘运算1.1、Rowwise Block-striped1.2、Columnwise Block-striped1.3、Checkerboard Block Decomposition2、并行方法------矩阵与矩阵的相乘运算2.1、Block- Striped Decomposition2.2、Fox's method3、并行方法-
目录前言GPU VS CPUGPU 缓存机制GPU线程原理 前言随着 LLM 的不断发展，算力成为一个非常热门的话题，尤其在前段时间4090禁止出售给中国的时候。说到算力，不免要讨论一下 GPU 。虽然大家都用着 GPU ，但真正了解 GPU 工作原理的人并不多。本篇文章将会从 GPU 底层架构出发告诉你 GPU 是如何进行并行计算的。GPU VS CPUGPU (Graphics Proces
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2024-06-21 09:28:35
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# 如何使用Python调用GPU进行运算
作为一名经验丰富的开发者，你可以帮助刚入行的小白了解如何使用Python调用GPU进行运算。本文将提供一系列步骤和相应的代码示例，并解释每个步骤的含义和作用。
## 流程概述
下面是使用Python调用GPU进行运算的基本流程：
| 步骤 | 描述 |
|-------|------|
| 步骤1 | 导入必要的库 |
| 步骤2 | 检查是否存
原创
2023-07-13 15:43:05
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Numpy 概述：是基于向量化的运算进行数值运算时Numpy数组比list效率高用于读写硬盘上基于数组的数据集的工具线性代数运算、傅里叶变换,以及随机数生成用于将C、C++、Fortran代码集成到Python的工具除了为Python提供快速的数组处理能力，NumPy在数据分析方面还有另外一个主要作用,即作为在算法之间传递数据的容器。NumPy的ndarray 创建ndarray类型功能array
这次我们准备聊下决定系统计算性能的两大关键指标，1. 浮点运算能力(FLOPS)， 2. 内存带宽（Memory Bandwidth）。一· 为什么这两个指标很重要目前无论是嵌入式系统，PC还是大型服务器都遵循了冯.诺依曼结构。对CPU密集型程序来说，执行时候系统的内部交互主要在处理器（包括控制器和运算器）和存储器之间展开，大概是如下图过程。所以CPU的处理能力以及访存的效率对程序的性能
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2024-05-22 23:19:44
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多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
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2024-06-09 00:40:52
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# 在GPU上使用PyTorch对Tensor进行运算
在深度学习领域，GPU通常被用来加速模型训练过程，因为GPU具有并行计算能力，可以同时处理大量的数据。PyTorch是一种广泛使用的深度学习框架，提供了方便的API来在GPU上执行张量（Tensor）运算。本文将介绍如何在GPU上使用PyTorch对Tensor进行运算，并通过一个实际问题的示例来演示。
## 实际问题
假设我们需要解决
原创
2024-05-15 06:48:36
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package com.demo;/** * Created by 莫文龙 on 2018/3/28. */import java.math.BigDecimal;public class Demo10 { public static void main(String[] args) { //这里尽量使用 BigDecimal(String str)的构造器 Bi
原创
2023-02-09 14:20:31
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# Python ddddocr：图像文字识别的新利器
随着人工智能技术的不断发展，图像文字识别成为了越来越受欢迎的技术。而Python中的ddddocr库则成为了图像文字识别的新利器。本文将介绍如何使用ddddocr进行运算，并附带代码示例。
## ddddocr是什么？
ddddocr是一个基于Python的图像文字识别库，它可以帮助开发者实现对图像中文字的自动识别。它可以用于处理各种类
原创
2024-06-26 06:13:09
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Python语法-基础运算符1.算术运算符2.比较运算符3.赋值运算符1.增量赋值2.交叉赋值3.解压赋值4.逻辑运算符5.成员运算符6.身份运算符 1.算术运算符运算符种类符号代码示例运算结果备注说明加+print(1+2)3两数相加减-print(1-2)-1两数相减乘*print(1*2)2两数相乘除/print(1/2)0.5两数相除取整除//print(3//2)1只保留整数部分,不四
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2023-06-16 19:19:51
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# Python并行运算的科普
在科学计算和数据处理的领域中，运行时间是一个非常重要的因素。为了提高运行效率，我们常常会使用并行计算来利用多个处理器同时执行任务。Python是一种功能强大的编程语言，提供了许多库和工具来实现并行运算。本文将介绍如何在Python中进行并行运算，并给出一些示例代码。
## 什么是并行运算？
并行运算是指将一个大任务分解成多个小任务，然后同时在多个处理器上运行这
原创
2024-06-28 06:34:01
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并行是指多个工作任务在多核宿主机上同时执行。执行是真正意义上的同步，而非分片的。 并行计算的优势就在于它可以缩短系统完成单个工作任务（该任务可能包含多个步骤，或则说该任务由多个Action组成）的时间和提升系统的吞吐率。 主要的并行计算结构类型可分为：共享存储器的多核处理器和多存储器多核的计算系统（集群化）。在编程方面,在.Net4.0中新加的并行扩展(Parallel)能帮助我们使用一
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2024-09-17 16:57:48
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更新2018.06.14 最近有使用Matlab通过mex调用CUDA加速视频处理的需求，于是折腾了一下，网上的说法可谓千奇百怪众说纷纭，却没有能用的。经过六个多小时的反复搜索和尝试，本人终于成功编译运动了了matlab的mexCUDA例程：mexGPUExample.cu。1.软件环境这个过程涉及三个环境：Visual Studio、Cuda Toolkit和Matlab。其中C
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2024-03-08 09:16:37
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# Python如何调用GPU运算
## 引言
在进行数据分析、机器学习和深度学习等计算密集型任务时，使用图形处理器（GPU）可以显著加速计算过程。相比于使用中央处理器（CPU）进行计算，GPU具有更多的算术单元和内存带宽，能够并行处理大量数据，因此在科学计算和机器学习中得到了广泛应用。
Python作为一种易读易写的编程语言，具有丰富的库和工具来进行数据分析和机器学习。本文将介绍如何在Py
原创
2023-08-25 08:05:35
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