文章目录AstralPathCuda 文档介绍Cuda下载与安装下载核心数组指针全局内存静态全局内存动态全局内存共享内存函数核函数原子函数线程束运行时API函数附页示例程序使用线程束内函数的数组求和线程束测试关于ICuda所有变量所有函数更新日志:v1.2023.0407.05v1.2023.0405.04v1.2023.0401.03v1.2023.0325.02v1.2023.0318.01
博主因为工作其中的须要。開始学习 GPU 上面的编程，主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识，鉴于之前没有接触过 GPU 编程，因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程。有志同道合的小伙伴。欢迎一起交流和学习，我的邮箱:
caijinping220@gmail.com 。使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡，尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱，可是对
深度学习Halcon中GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢，通过设置硬件参数的解决方法前言在训练自己模型的时候，会遇到GPU显存利用率高，但GPU、CPU利用率较低，导致模型训练速度很慢的问题。这个问题一方面是由于硬件没有设置到最佳工作状态，另一方面是代码中参数没有设置好。最近在跑Halcon DL遇到这个问题，而Halcon不像开源的几个框架那样自由，代码封装的比
一、GPU出现的历史背景 随着深度学习的发展，GPU一下子火了，但是其实GPU一开始是为图形计算而生，由于其架构设计的特点使得它在图形计算和深度学习领域相比CPU有很大优势。二、图形渲染流程 要在电脑显示器上显示出3D效果，并不是通过拍摄，而是通过多边形建模创建出来的，包括3D画面中人物的移动以及光线变化都由计算机通过
linux系统只能读取4个分区，所以开始把所以的分区都安装在机械硬盘上失败勒搭建目标windows7+Ubuntu18.04LTS双系统Ubuntu下安装docker，在docker上运行支持GPU的nvidia-docker在docker下运行python3.6容器，容器内安装pytorch环境，使用pytorch调用GPU进行训练能将容器打包，方便之后在其他环境下运行一、安装Ubuntu18.
GPU是一个外围设备，本来是专门作为图形渲染使用的，但是随着其功能的越来越强大，GPU也逐渐成为继CPU之后的又一计算核心。但不同于CPU的架构设计，GPU的架构从一开始就更倾向于图形渲染和大规模数据的并行计算处理。而大规模的并行计算，离不开大规模的数据传输，只有深入了解了GPU的存储体系，才能真正发挥GPU的威力，写出高性能的软件产品。但是由于GPU存储体系相关的资料非常少，加之非常分散，所以在
[3D数据深度学习] （PC/服务器集群cluster）内存/显存参数设置1. 硬件配置推荐2. 深度学习流程及遇到的问题3. CPU内存限制及参数设置4. GPU显存限制及参数设置 3D数据的深度学习目前研究远不如2D深度学习成熟，其中最大的一个原因之一就是收到硬件条件的限制。3D数据虽说只比2D数据增加了一个维度，但所占据的内存却是成倍的增长。对于3D数据的深度学习，我们会分析其在CPU内存
目录前言一、服务器登录1.1 下载安装putty1.2 putty远程登录 1.3 查看GPU、显卡常用命令1.4 Linux常用命令二、Anaconda创建虚拟环境并安装pytorch2.1 安装Anaconda2.2 安装Pytorch三、使用FileZilla拷贝文件至服务器3.1 下载安装FileZilla3.2 使用FileZilla传输文件 四、运行JupyterN
今天看到一篇大数据的文章，分析了Python作为机器学习语言的优势，其中提到在2010年python的Theano库在CPU上运行时，其速度是Numpy的1.8倍， 而在GPU上运行时，其速度是Numpy的11倍。 于是乎开始查阅GPU和Theano的相关概念。 以下是Nvidia官网对GPU的文字介绍，视频尤其直观。 GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以
从Cg 到CUDA是一个过程
CUDA肯定会在并行计算中起到很大作用
现在有的GPU的资料
│ CgTutorialSetup.exe│ FX_Composer2_2.02.1106.1745.exe│ GPU_Programming_Guide.pdf│ GPU_Programming_Guide_Chinese.pdf│&nbs
原创
2007-11-11 06:55:00
1328阅读
import random import threading N = 100 res_dic = {} def compute_combination(n, x): numerator = 1 denominator = 1 breaker = n - x for i in range(n, breaker, -1): numerat...
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2017-08-13 22:18:00
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1、检测是否有gpu卡：lspci|grep -i nvid
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2022-06-01 06:56:15
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import tensorflow as tf
a = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[2,3],name='a')
b = tf.constant([1.0,2.0,3.0,4.0,5.0,6.0],shape=[3,2],name='b')
c = tf.matmul(a,b)
sess = tf.Session(confi
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2017-04-13 12:02:00
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文章目录torch 查看GPUnvidia-smi 详解cuda 用法python -m 参数官方文档解释 torch 查看GPUtorch.cuda.is_available() # cuda是否可用；
torch.cuda.device_count() # 返回gpu数量；
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
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上次给大家推荐了免费的spark集群之后，就有很多小伙伴来问我有没有好的云GPU平台推荐。我一直没给大家推荐，主要原因是我常年使用Mac，对GPU配置了解不深，不过云GPU平台我倒是用过几个，今天就和大家来简单聊聊。Colab首先来介绍免费的，最著名的免费的平台应该是Colab。Colab是Google提供的免费云服务，并且还支持GPU，所以我们完全可以使用它来做深度学习的学习。Colab嵌入在G
一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用一、CUDA架构二、CUDA编程基础1.矩阵加法2.矩阵乘法三、CUDA进阶 I——利用共享内存加速访存1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存四、CUDA进阶 II——利用stream加速大批量文件IO读写耗时1. 认识CUDA stream2. CUDA stream API介绍五、CUDA进阶 III——调用cuBLAS库API进行矩阵计算 本文
step0.安装基本要求有nvidia的独立显卡显卡算力超过3.1即可安装CUDA，在这里查询显卡算力step1.查看显卡驱动右键桌面开始按钮，如下图所示：找到设备管理器在设备管理器里面找到显示适配器找到自己的显卡右键点击，然后点击更新驱动程序然后选择自动搜索更新的驱动程序软件step2. 安装CUDA选择合适版本的CUDA（下面安装的是CUDA10.2）GeForce RTX 30系显卡只支持C
1、GPU的起源GPU缩写为Graphics Processing Unit的，一般称为视觉处理单元。GPU被广泛用于嵌入式系统、移动电话、个人电脑、工作站和电子游戏解决方案当中。现代的GPU对图像和图形处理是十分高效率的，这是因为GPU被设计为很高的并行架构这样使得比通用处理器CPU在大的数据块并行处理算法上更具有优势。1985年 8月20日 ATi公司成立，同年10月ATi使用ASIC技术开发
GPUGPU又称图形处理器、显卡， 负责渲染图片、视频以及2D、3D内容的显示。相比于CPU的4核， 8核， GPU则是由成千上万个为多任务而设计的小核心封装而成的， nvidia管他叫CUDA, AMD叫它流处理器。事实上大部分CPU也集成了核心显卡， 也就是说能够承担GPU的工作，即CPU和GPU公用一块内存，所以和中高档的独立显卡比起来，其性能差的可不是一点半点。那么我们怎么来分辨GPU的好
