STMatch: Accelerating Graph Pattern Matching on GPU with Stack-Based Loop OptimizationsSTMatch: 使用基于栈的循环优化加速 GPU 上的图模式匹配 [Paper] [Code] SC’22摘要提出了一个新颖的基于栈的 GPU 上的图模式匹配系统, 以避免同步和内存消耗问题.提出了两级工作窃取技术和循环展开
一、CPU和GPU交互1.各自有自己的物理内存空间，CPU的是内存，GPU的是显存2.通过PCI-E总线互连(8GB/S~16GB/S)3.交互开销较大 GPU各存储访存速度：Register寄存器，最快Shared Memory，共享存储，很快Local Memory，本地存储，在显存中，有缓存，相对较慢Global Memory，全局存储，在显存中，有缓存，相对较慢Con
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2023-10-20 06:59:19
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# GPU并行编程与Python：让计算更高效
在现代计算任务中，尤其是深度学习、高性能计算和大规模数据分析等领域，GPU（图形处理单元）因其强大的并行处理能力而成为首选工具。虽然传统上，GPU主要用于图形渲染，但如今它们在科学计算和数据处理方面的作用也日益凸显。本文将介绍如何在Python中使用GPU进行并行编程，并提供相关示例代码，以帮助开发者提升数据处理的效率。
## 什么是GPU并行编
目录准备需要有支持CUDA的Nvidia显卡 linux查看显卡信息：lspci | grep -i vga 使用nvidia显卡可以这样查看：lspci | grep -i nvidia 上一个命令可以得到类似"03.00.0"的显卡代号，查看详细信息：lspic -v -s 03.00.0 查看显卡使用情况（nvidia专用）：nvidia-smi 持续周期性输出使用情况（1秒1次）：watc
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2023-08-16 17:17:44
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文章目录引出GPU并行编程名词概念CUDA和OpenCL的区别一个示例编程流程：1. 定义kernel函数2. 分配和初始化host上的内存数据3. 在device上分配内存，并将host数据拷贝到device4. 激活kernel函数5. 将kernel执行输出的结果拷贝回host和清理6. 整合代码 引出GPU并行编程GPU计算能力这么强，被广泛使用！比如挖矿（比特币）、图形图像处理、数值模
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2024-04-04 09:35:57
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区分两种API的前缀 驱动: cu_ 运行: cuda_important: CUDA函数库 全部库: http://developer.nvidia.com/gpu-accelerated-librariesnvcc编译器，注意后缀CUDA硬件环境：芯片是对于架构的实现并行计算： 深度学习适合并行编程stencil是以某一固定模板的形式读取数据（只能是读相邻元素的关系）编写CUDA程序习惯： h
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2024-04-22 12:49:42
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1.背景介绍随着数据量的不断增长，计算机科学家和工程师需要寻找更高效的计算方法来处理这些大量数据。GPU(图形处理单元)是一种专门用于并行计算的微处理器，它可以在短时间内处理大量数据，因此成为大数据处理的关键技术之一。在这篇文章中，我们将深入探讨GPU并行计算的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型。我们还将通过具体的代码实例来解释GPU并行计算的实现方法，并讨论未来的发展趋势和挑战。2.核心
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2024-07-05 18:07:49
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link addr一：运行程序
按照上一篇文章所述，安装好cuda软件以后，就可以使用”nvcc -V“命令查看所用到的编译器版本，本人用版本信息来自：“Cuda compilation tools, release 3.2, V0.2.1221”。
自己创建一个目录，在里面新建
*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：)使用gpu进行并行计算会比cpu更快(我也不知道为什么)，但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装python点击downloads然后在里面选择windows系统，红
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2023-09-18 20:46:50
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Parallel Programming 是一门CS系的课程，主要讲授如何针对单机多CPU内核（真*多线程）以及computer cluster 编程，以充分利用计算资源，提高程序性能。一般都会以MPI为例。水平上延展一点，还包括对GPU编程（一般都讲CUDA）。垂直上延展，就是distributed programming 分布式编程，一般会讲Hadoop和Spark。主要应用领域包括科学计算，
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2023-10-11 09:01:45
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1. 首先需要安装numba(python的CUDA版)conda install numba & conda install cudatoolkit2. 导入numbafrom numba import jit, cuda3. 以我的一个机器学习学习作业为例, 比较GPU与不带GPU的运行速度差异, 只需要在定义的函数前面加上 @jit 即可,#%%deine functions
fro
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2023-09-06 10:30:02
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并行计算(二)——CUDA一、简介CUDA是NVIDIA提供的一种通用的并行计算平台和编程模型，使用CUDA可以像在CPU上一样使用GPU进行编程。CUDA要介绍的话东西实在太多了，而且GPU的工作原理和CPU尽管是有些相似的，但是实际使用的思路和CPU却可能完全不同，这里也只能简单讲一点。CUDA C编程和普通C语言也没有什么太多的不同，由于CPU和GPU使用的二进制指令不同，因此使用CUDA
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2024-06-13 09:35:34
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转载自：http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html编写利用GPU加速的并行程序有多种方法，归纳起来有三种：1. 利用现有的GPU函数...
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2017-08-27 17:43:00
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通过上一个章节理解了CEF3 的多进程，即一个主进程，一般主进程是Browser进程，其他的分别是渲染进程（Renderer），GPU加速进程（GPU），插件进程（NPAPI或者PPAPI）。Browser进程：负责窗口管理，界面绘制和网络交互。Renderer进程：负责JavaScript的执行与DOM节点维护NPAPI插件进程：按需创建，每种类型的插件只会有一个进程，每个插件进程可以被多个Re
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2024-04-26 18:50:30
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如果要做并行程序，就要使用CUDA，这个原本是要用C语言来写的，但是C语言的开发稍微有点麻烦，经常出现内存报错之类的bug，如果可以使用语法更加简单的python语言来开发，就会更加快捷方便，这时可以有一个选择，就是使用taichi语言，这里记录一些零散的笔记。简单Julia集示例 首先来看一个简单的例子，生成一个分形Julia集。# fractal.py
#导入taichi语言
impor
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2023-07-12 00:14:47
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术语:single instruction, multiple thread (SIMT)： a single instruction is executed on several function units in parallelGPU的硬件结构中与CUDA相关的几个概念：thread block grid warp sp smstreaming pro
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2024-04-02 21:29:45
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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
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2024-04-22 07:25:40
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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
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2023-11-15 18:43:57
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在上一篇文章《你了解CUDA，了解GPU吗？》中，我们介绍了什么是CUDA，什么是GPU。那么接下来我们就要来讲解下GPU到底是如何实现并行计算的，以及CUDA是如何通过编程调用GPU的并行计算力的。1.GPU是如何实现并行计算从软件层面来说，GPU在进行并行计算时，是以核（kernel）为单位进行的。如下图所示，每个核相当于一个功能函数。每个核由若干线程块（thread block）负责运算...
原创
2021-08-26 11:51:36
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多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
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2023-08-11 18:23:56
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