CUDA编程入门Hello World首先一段程序写个hello world#include <stdio.h>
__global__ void hello(){
printf("Hello, threadIdx is:%d\n",threadIdx.x);
}
int main(){
hello<<<1,32>>>();
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2023-12-16 20:53:15
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第四章 硬件实现NVIDIA GPU 架构围绕可扩展的多线程流式多处理器 (SM: Streaming Multiprocessors) 阵列构建。当主机 CPU 上的 CUDA 程序调用内核网格时，网格的块被枚举并分发到具有可用执行能力的多处理器。一个线程块的线程在一个SM上并发执行，多个线程块可以在一个SM上并发执行。当线程块终止时，新块在空出的SM上启动。SM旨在同时执行数百个线程。为了管理
1、前言在使用tensorrt的时候，一般是使用cpp，对于cpp基础一般的同学不是很友好，尤其是在学习的过程中，而cpp主要是在部署的时候用到，最近了解到了Nvidia推出的cuda-python库，与之前的pycuda有类似的功能，但整体的编码风格与cpp类似，可以参考下文的代码，转成tensorrt之后，可以在python中先编写后处理的方式，有需要时再改写成cpp，也是一种不错的方式，但p
python可以编写win程序。win程序的格式是exe，下面我们就来看一下使用python编写exe程序的方法。编写好python程序后py2exe模块即可将其打包为exe程序。实际操作过程：1、在app.py同一目录下建立文件，setup.py 内容根据需要增删改，#setup.py
import sys, os
from cx_Freeze import setup, Executable
原创
2020-07-14 14:07:28
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昨天发了一篇PyTorch在64位Windows下的编译过程的文章，有朋友觉得能不能发个包，这样就不用折腾了。于是，这个包就诞生了。感谢
@Jeremy Zhou
为conda包的安装做了测试。 更新：已经添加了对所有Compute Capability>=6.0的显卡和老版本Windows的支持更新：已更新为最新的0.3.1版本。先别急着激动。如果要直接使用的话，你需要满足以下
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2024-10-18 09:58:21
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CUDA(Compute Unified Device Architecture)，显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。开发人员现在可以使用C语言来为CUDA
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2024-07-19 10:49:54
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# Python 如何用 CUDA 运行程序：项目方案
## 项目背景
随着数据科学、机器学习和深度学习等领域的快速发展，对大规模数据计算的需求日益增长。传统的 CPU 在处理高并发、大规模计算任务时往往效率不足，而 GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力越来越受到关注。另一方面，Python 作为一种热门的编程语言，虽然易于使用，但本身并不支持 GPU 运算。因此，需要有一种方法能够将
原创
2024-10-19 08:49:39
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最近在学校的发展规划处参加了一小部分代码的编写工作，主要功能逻辑是把从ESI上下载下来的各领域表中的数据进行分析。说是让我接手前人所做的工作，却发现给我的资料当中只有两个exe文件，没有任何源码，只好从头写起。虽说不涉及爬虫，也不是很难，但是要处理这么多数据，要生成这么多表确实还挺烦的，加之我毫无Python编程基础，在项目编写过程中难免遇到问题，下面是我在程序编写的过程中遇到的问题，有些是对Py
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2023-12-29 12:29:58
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总结：直接在官网生成最新版命令安装（最好不要用国内镜像源），如果torch.cuda.is_available()返回False，升级显卡驱动，基本上可以解决。pytorch安装pytorch官网选择要安装的版本和安装方式（建议选择Conda安装最新版），会自动生成安装命令，打开 Anaconda Prompt ，直接复制命令安装就可以了。特别注意：如果电脑有NVIDIA独立显卡，选择对应的CUD
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2023-10-30 14:26:11
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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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在上一篇文章《那么CUDA是如何进行并行编程的？》中，为了让GPU的并行计算更加高效，本篇文章从高效的内存策略和屏障和同步机制下的编程规则这两个角度来建议CUDA编程者更加高效的利用GPU。高效的内存策略所谓的高效的内存策略，其实就是两个原则：第一保证每个线程的计算量大，第二每个线程计算时对内存的读取速度快。本篇文章主要展开讨论下如何使得线程计算时对内存的读取速度快。直白来说就是如下两种策...
原创
2021-08-26 11:51:34
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前阵子新买的电脑到货了，RTX3060的显卡，想着终于可以用GPU训练网络了，试着装了一下，这一装就是两天啊。。。 我没在电脑上装Anaconda，只装了Python和Pycharm，刚开始用pip装了一些像numpy之类的库了。在站里找教程装Cuda，可是装好之后在Pycharm里运行代
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2024-07-17 19:14:14
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从简，不说废话：# 数字、字符串、tuple都是不可变对象
# list、dict是可变对象
#Python函数参数对于可变对象，函数内对参数的改变会影响到原始对象；对于不可变对象，函数内对参数的改变不会影响到原始参数。原因在于：可变对象，参数改变的是可变对象，其内容可以被修改。不可变对象，改变的是函数内变量的指向对象。
# 项目方案：编写Python上位机程序
## 1. 项目背景和需求
在工业自动化领域，上位机程序通常用于与下位机设备进行通信和控制。本项目旨在设计和编写一个Python上位机程序，实现与下位机设备的通信、数据采集、控制和可视化展示等功能。
主要需求如下：
1. 与下位机设备建立通信连接，使用合适的通信协议进行数据传输。
2. 采集下位机设备传感器的数据，并进行数据处理和存储。
3. 实现对
原创
2023-10-09 09:07:27
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目前，在多家电商平台都可以抢购茅台酒，包括天猫超市、京东、天猫会员店、国美、苏宁、网易严选等渠道，消费者使用一台手机便可参与抢购，不过，很多消费者依旧不清楚用手机抢茅台怎么抢，因为抢购的人实在太多，需要有技巧才能提高成功抢购的概率。今天给大家推荐的GitHub开源项目就是一款京东抢茅台的脚本，当然推荐的脚本也是仅用于测试和学习研究，禁止用于商业用途，不能保证其合法性，准确性，完整性和有效性，请根据
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2023-11-18 16:36:24
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# 如何使用Python编写应用程序解决问题
## 引言
Python是一种简单易学且功能强大的编程语言，广泛应用于各种领域。在本文中，我们将介绍如何使用Python编写应用程序来解决一个具体的问题。我们的问题是：给定一个整数列表，如何找到列表中出现次数最多的元素？
## 方案概述
我们的方案将包括以下几个步骤：
1. 输入整数列表。
2. 统计列表中每个元素的出现次数。
3. 找到出现
原创
2023-11-12 04:38:36
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准备：一块计算性能大于等于3.0的NVIDIA的显卡 （不知道自己的NVIDIA GPU的计算性能的可以在这里查到： https://developer.nvidia.com/cuda-gpus ）装有Linux系统的电脑 （本文以Ubuntu 16.04.2 LTS Gnome 64位系统为例展开，其他的也是大同小异）Python 3.6 (建议使用Python3版本，而不是2.7版，部分Lin
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2024-08-07 11:16:04
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Python的安装在此之前，我完全不了解Python，为了完成任务，在慌忙之中了解了一下Python，通过百度，一步步安装好Python过程1、从官网中找到下载菜单并下载最新版本 2、双击python-3.6.4.exe安装程序，勾选Add Python 3.6 to PATH。 3、选择自定义安装。 4、指定安装位置 5、测试安装。 打开CMD窗口，执行python命令，输出版本等信息说明安装成
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2023-06-16 16:22:30
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NVIDIA在GTC 2025大会上宣布CUDA平台将原生支持Python编程，为GPU加速计算带来重大突破。这一更新直接消除了Python开发者使用CUDA的技术障碍，无需再通过C/C++间接调用。
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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