GPU ：主流众核协处理器GPU+CPU的异构并行体系OpenCL： CPU+GPU异构计算架构CUDA：NVIDIA 2007年推出的GPU通用计算产品cuda优缺点：cuda对于已经在cuda上的数据执行起来很快，但数据从cpu搬到cuda上却很耗时，而且依赖硬件。并发性 concurrency ：相对于软件系统硬件支持的并发性叫做并行性并行程序设计模型：任务并行（task paralleli
GPU并行运算与CUDA编程--优化篇1.内存带宽受限Texture cache的利用__ldg()指定只读缓存Shared Memory的利用Constant cache的利用2.指令吞吐受限1.使用更快的指令2.使用intrinsic function3.减少Bank conflict4.减少warp里的指令发散3.延迟受限型1.增加active warp数量Occupancy2.从延迟源头解
GPU并行计算OpenCL(1)——helloworld随着现在GPU越来越强大，我们看论文的时候经常听到GPU加速的某某某算法，但是到底如何进行加速呢？CUDA可能大家更加熟悉(奈何电脑是MAC)，这里介绍就OpenCL。OpenCL(Open Computing Langugae)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。
CUDA存储器模型：CUDA限定符： 思想即是将内存数据拷贝到显存，在显存上执行并行运算，将结果数据从显存拷贝回内存。CUDA内有thrust库，类似于C++ stl库。===========以下是原文=========挖坑待填。 以上是本机CUDA参数。 需要了解的概念：线程束(wrap)，共享内存，常量内存，纹理内存(?，图形学相关，略)，流，原子操作
1.第一个CUDA程序1 #include <iostream>
2
3 __global__ void kernel(void) { //__global__告知编译器函数kernel用设备代码编辑器
4 }
5
6 int main() { //默认主机编译
7 kernel << <1, 1 >
上文提到对从深度图生成点云，需要对每一个像素点进行转换。如果要对很多图像进行深度和点云的转换，在cpu中是极其耗费时间的，因此这里介绍使用cuda在gpu中进行深度点云转换。pycuda的安装自行百度，这里只介绍使用。1.首先构造cuda程序，这里可以看到，pycuda使用时候主题还是c语言，在python中通过字符串的形式表示。import pycuda.autoinit
from pycuda
灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计 目录灰度图像处理——基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计1 题目描述2 设计思路实验环境3 源码3.1 串行程序3.2 并行程序3.3 性能对比与分析4 OpenCV与RGB2Gray及其算法的具体解释优化 1 题目描述 用CUDA设计一个将RGB图像转换生成灰度图像的程序，要求通过实例测试串行程序和GPU并行程序的执行效率（要求处理
大家好，我是极智视界。本文主要聊一下 GPU 并行推理的几个方式。
原创
2022-03-23 14:09:11
3287阅读
一、 单机多GPU训练 深度学习由于存在计算量大，并且需要大量的数据来训练的问题，因而需要采用一些并行机制来加快训练速度，目前常用的并行方法主要有数据并行（data parallel）和模型并行（model parallel）两种。下面主要介绍tensorflow框架采用的数据并行方法 。1.1 数据并行原理 数据并行的原理如下图所示，假设有两块显卡（GPU1和GPU2），我们经常使用
with tf.Graph().as_default():其实这个可以有也可以没有，可能是可以让自己的思路更加清楚吧，知道这里开始新建图了。 简介当我们训练一个模型时，通常的做法是用一个 Graph 训练模型，然后用另一个 Graph 来评估模型的训练情况，因为在许多情况下，训练和测试的前向推导过程是不一样的，因为训练的时候通常包括了dropout和 BN 操作，而测试的时候则不需要或使用不一样的
博客简介本篇博客是实验设计:《模型机CPU设计》整套实验报告内容之一，包括构架，分部件和性能分析三个大的模块，每个模块又细分为小的部分，历时1.5周完成。最后实验验收的分为满分。现在将其分享出来，希望能给后续的实验同学一个参考，少走不必要的弯路，设计出性能更优的CPU。资源下载设计CPU时，一路做了有三个版本，链接如下：CPU1.0版本是第一代版本，由于刚开始设计，没有做性能的优化，此版本的优点是
使用多GPU有助于提升训练速度和调参效率。
本文主要对tensorflow的示例代码进行注释解析：cifar10_multi_gpu_train.py1080Ti下加速效果如下（batch=128）单卡：
两个GPU比单个GPU加速了近一倍 ：1.简介多GPU训练分为：数据并行和模型并行单机多卡和多机多卡2.示例代码解读官方示例代码给出了使用多个GPU计算的流程：CPU 做为参数服务器多个GPU计
GPU与并行计算GPU进行并行计算的原理GPU在进行并行计算时，是以核（kernel）为单位进行的 每个核由若干线程块（thread block）负责运算，而每个线程块又由若干个线程组成（核可看作一个功能函数） GPU包含若干个流处理器（SM），越多GPU性能越好SM：simple processor:处理单元 memory:存储单元 SM结构图如下： GPU中每个流处理器（SM）独立并行工作，用
前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中，除了需要对线程架构要有深刻的认识外，也需要对存储系统架构有深入的了解。 这两个部分是 GPU 编程中最为基础，也是最为重要的部分，需要花时间去理解吸收，加深内功。 了解 GPU 存储系统架构的意义&n
摘要：第一个cuda编程，主要是想看一下编程思维的与一般的编程的区别；实践一个小例子进行感性入门测试。先用起来再说，后面再去理解原理，学与做相结合的学习方法。 1. 安装cuda这个PPT讲了cuda的安装 https://wenku.baidu.com/view/a2fab32f5fbfc77da269b1f8.html 2. 创建项目3. Host与device编程的区别C编译，在
现象描述使用V100_32G型号的GPU运行计算程序时，发现程序每5秒能够完成一次任务，耗费显存6G。 鉴于V100 GPU拥有32G的显存，还有很多空闲，决定同时运行多个计算程序，来提升GPU计算收益。 然而，这一切都是想当然的。运行多个计算程序时，每个计算程序的处理耗时大大增加。例如，同时运行4个计算程序，则这些计算程序差不多需要20秒才能完成一次任务，几乎是单进程运行时的4倍，算上并行的收益
3.1 异构计算在异构计算系统上进行的并行计算通常称为异构计算(Heterogeneous Computing)。它能够经济有效地实现高计算能力，可扩展性强，能够非常高效地利用计算资源。典型的例子就是Apple Inc.的异构芯片M1。CUDA是一种实现异构计算的编程模型，开发过程中基本是围绕Host和Device展开的。主机（Host）：CPU和内存（host memory），主要负责逻辑控制；
torch.multiprocessing 是 Python 的 multiprocessing 的直接替代模块。它支持完全相同的操作，但进行了扩展，这样所有的张量就可以通过一个 multiprocessing.Queue 进行传递，将数据移动到共享内存并只将句柄传递到另一个进程。注意当一个 Tensor 传递到另一个进程时，Tensor 的数据是共享的。如果 torch.Tensor.grad
解决了PyTorch 使用torch.nn.DataParallel 进行多GPU训练的一个BUG:模型(参数)和数据不在相同设备上使用torch.nn.DataParallel进行多GPU训练时出现了一个BUG, 困扰许久:RuntimeError: Expected tensor for argument #1 'input' to have the same device as tensor
关于GPU推理速度的两个问题1、为什么GPU的第一次推理速度会慢很多？答：GPU在使用过程的开始，需要进行CUDA初始化（CUDA initialization），CUDA 初始化过程是一个"懒惰"的初始化，这意味着需要完成足够的初始化进程，才能支持所要的操作执行。在首次CUDA初始化时，有些初始化间接花费（cost）并没有进行，这些花费（cost）可以理解为设备和主机内存映射的协调，即内存的调度
