讲师：周斌GPU架构概览GPU特别使用于：
密集计算，高度可并行计算图形学晶体管主要被用于：
执行计算而不是
缓存数据控制指令流图中分别是CPU、GPU各个部件所占的芯片面积。可以看到，CPU芯片中大量部分是缓存和控制逻辑，而GPU中则绝大部分都是计算单元。CUDA编程相关简介CUDA的一些信息层次化线程集合共享存储同步CUDA术语主机端和设备端HOST - 主机端，通常指
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2024-04-11 10:38:03
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# 使用GPU加速Python代码运行
## 1. 项目背景和目标
在处理大规模数据集、进行深度学习模型训练等任务时，使用GPU加速可以大幅提升计算速度。本项目的目标是探索如何在Python中利用GPU运行代码，以提高程序的运行效率。
## 2. 硬件和软件要求
为了使用GPU加速Python代码运行，我们需要满足以下硬件和软件要求：
### 硬件要求：
- 一台带有GPU的计算机，如N
原创
2023-07-22 04:30:38
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在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
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2023-08-04 11:14:28
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我们先从主机最重要的部件 CPU 开始，聊聊如何通过提升 CPU 缓存的命中率来优化程序的性能。任何代码的执行都依赖 CPU，通常，使用好 CPU 是操作系统内核的工作。然而，当我们编写计算密集型的程序时，CPU 的执行效率就开始变得至关重要。由于 CPU 缓存由更快的 SRAM 构成（内存是由 DRAM 构成的），而且离 CPU 核心更近，如果运算时需要的输入数据是从 CPU 缓存，而不是内存中
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2024-10-20 13:58:57
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1、一个最简单cpu的数据通路可以看到，cpu内部一直重复执行着 Fetch（取指令）–> decode（指令译码）–> execute（执行指令），这个循环叫做指令周期。pc寄存器中存储的地址，需要地址译码器来寻址，在偌大的内存中找到对应地址存储的指令后，存入指令寄存器，再通过指令译码器把指令翻译成各个线路的控制信号给到运算器（运算器ALU是没有状态的，只能根据输入计算并输出结果），
大家好，今天就分享一个私藏的GitHub项目——free-python-games，一行代码就能进入使用Python开发的小游戏快乐玩耍！安装当然也很简单一行代码就可以由于该项目中的所有游戏均是基于Python内置模块Turtle制作，所以没有太多依赖，安装不会有困难。安装完之后我们可以使用python -m freegames list来查看所有的游戏列表 贪吃蛇现在我们可以使用一行代
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2024-05-17 21:33:47
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实时监控python进程中某个函数使用nvidia GPU情况的python代码代码import os
import copy
import pynvml
import time
import threading
def monitor_gpu_usage(func):
"""
`@monitor_gpu_usage`是一个装饰器，它的主要功能是监控并打印出装饰的函数在执行过
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2024-06-17 10:47:34
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作者：凌逆战从事深度学习的研究者都知道，深度学习代码需要设计海量的数据，需要很大很大很大(重要的事情说三遍)的计算量，以至于CPU算不过来，需要通过GPU帮忙，但这必不意味着CPU的性能没GPU强，CPU是那种综合性的，GPU是专门用来做图像渲染的，这我们大家都知道，做图像矩阵的计算GPU更加在行，应该我们一般把深度学习程序让GPU来计算，事实也证明GPU的计算速度比CPU块，但是(但是前面的话都
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2024-03-08 08:59:47
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的一 前言最近写了个又臭又长的代码来验证idea，效果还行但速度太慢，原因是代码中包含了一个很耗时的模块，这个模块需要连续执行百次以上才能得到最终结果，经过实测模块每次执行消耗约20ms，而且两次执行之间没有先后关系，为了保证系统的实时性，我决定将这一部分运算放在GPU上执行。二 环境配置（dirver CUDA + runtime CUDA）要想使用GPU加速计算，首先需要一块性能还可以的Nvi
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2024-04-17 15:19:00
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用户对客户端设备补丁更新保持怀疑态度，因为他们担心他们的计算机会在未经许可的情况下突然自己重启，丢失数据。虽然，您可以在更新后推迟重新启动并安排选择的时间，具体取决于更新Windows在未经您许可的情况下仍可能在一段时间后重新启动您的计算机，如果没有重新启动它将无法正常运行。通常我们安装补丁更新之前，需要做准备工作 。首先，确保我们的数据在多个位置备份，因此如果系统崩溃，我可以重建我的计算机并从备
你好，我是程序员雪球。 作为一名程序员，我们每天都在和代码打交道，那么如何判断代码的好坏？又如何写出高质量代码呢？ 一、烂代码有哪些特征？ 1. 命名不规范：变量、函数和类的命名不符合约定或缺乏可读性。 2. 代码结构混乱：代码缺乏层次感和模块化，难以理解和维护。 3. 高度耦合：模块之间相互依赖，修改一个模块可能会
点击上方“蓝字”关注我们 计算机组成原理里面提到计算机必须具备五大基本组成部件：运算器、控制器、存储器、输
原创
2022-10-17 15:44:28
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GitHub基本使用1. 什么是GitHub?2. 学习GitHub的好处3. 基本概念4. GitHub 官网5. GitHub 注册6. 创建远程仓库7. 上传远程仓库8. 克隆仓库9. 总结 1. 什么是GitHub? GitHub是一个开源的托管服务,有点像代码的云.它以各种不同的编程语言托管您
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2024-06-06 13:13:15
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本文介绍：在Python深度学习代码运行的过程中，如何设置GPU卡号（包括PyTorch和TensorFlow适用的写法），主要适用于单卡场景，以后可能会增加多卡场景。 常见适用场景：在多卡机子上，代码往往默认适用GPU 0，但有时需要使用1、2等其他GPU，因此需要手动设置。如何用Linux命令行查看当前cuda占用情况正在建设：显存优化 文章目录1. 在深度学习中设置GPU卡号1. CUDA_
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2023-09-05 11:46:57
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正如大多数人所知道的那样，CPU的名字叫做中央处理器，它是计算机的大脑，可是对CPU的了解仅限于此的话，对我们来说其实是毫无用处，今天我们就深入的了解这个由数万个晶体管构成的小东西，是如何成为计算机的大脑的。 当你在编代码的时候，你真的只是编代码吗 ？ 作为一个程序员或者程序爱好者，我们最基本的工作就是编程，可是你真的知道程序到底是什么吗？其实，程序无非就是指令和数据，是
前面写过一篇修复Ubuntu14.04启动时黑屏卡死的文章。自以为知道如何解决问题，于是尝试了用nvidia-settings切换到核心显卡省电。在又要用CUDA的时候切换回来，却发现又黑屏了。而且前面的方法无法解决。经过7个小时的探索，有了新解决方案，记录如下。 （注意：本方法仅适用于双显卡笔记本。）1. 软件版本我使用的软件版本如下：系统内核版本Nvidia 驱动版本CUDA版本Ubuntu
C++获取代码运行时间在程序运行中经常需要计算某一段代码的执行时间，如何获取代码的运行时间在调试中，下面给出两种常用的方式：第一种：使用GetTickCount函数
#include<iostream>
#include<windows.h>
using namespace std;
int main()
{
DWORD start_time=GetT
1 前言原料：我有两台电脑，一台是Win10系统的小米笔记本12.5（简称为A电脑），一台是Ubuntu系统的小米游戏本（简称为B电脑）。A电脑没有GPU，没有配置任何深度学习环境；而B电脑的GPU是GTX 1060，配置好了深度学习环境，已经能用CUDA跑代码了。A电脑和B电脑使用的IDE都是VS Code。需求：代码调试：因为B电脑有GPU，我希望能够用A电脑调试B电脑的代码。场景1（远程调试
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2024-03-27 10:20:35
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程序员的主要工作之一就是敲代码，而我相信，敲代码对于大多数程序员来说都是比较难过的事情，甚至在IT界还有一个小玩笑，就是只要程序运转起来了，不管怎么奇怪，都不要去动它了，哈哈哈。 话说回来，敲代码除了严谨性，就是要讲究效率，今天就只要推荐几个应用，主要帮助提高敲代码的效率~~1.亿图图示 亿图图示是一款基于矢量的绘图工具，里面有大量的示例库和模板库，可以非常方便的绘制出各种专业级别的组织结构图，商
作者：英伟达高性能计算
事实上，寄存器数量限制程序性能的案例还是比较少的。
首先您要明确是否真的是此因素导致了您程序性能无法进一步提升。
寄存器影响主要两个方面：active warp 的数量（即occupancy ）和寄存器溢出导致的local memory的传输。
首先看active warp：
什么时候是因为寄存器使用过多导致active warp数量少，导
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2024-07-10 05:43:26
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