仅作个人记录过程中碰到问题，还是建议查看官方API文档CUDA Runtime API :: CUDA Toolkit Documentation经过并行 + 连续存取的优化后，速度已经很快了，下面还可以进一步加速。CUDA不仅提供Thread，还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制，1050ti的Thread最大是1024，但通过block和Grid，线程的数
cv::Mat img = cv::imread(input_image_path);
int img_w = img.cols;
int img_h = img.rows;
cv::Mat pr_img = static_resize(img);
std::cout << "blob image" << std::endl;
f
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2024-09-27 23:16:33
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CUDA中确定你显卡的thread和block数在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了.硬件方面总结首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute
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2024-04-24 12:39:17
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CUDA SHARED MEMORYshared memory在之前的博文有些介绍，这部分会专门讲解其内容。在global Memory部分，数据对齐和连续是很重要的话题，当使用L1的时候，对齐问题可以忽略，但是非连续的获取内存依然会降低性能。依赖于算法本质，某些情况下，非连续访问是不可避免的。使用shared memory是另一种提高性能的方式。GPU上的memory有两种：· On-board
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2024-07-18 19:55:54
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chapter5里重要的例子是dot，来解释一个block内多个thread的共享内存和同步。__shared__共享内存：“对于在GPU上启动的每个线程块，cuda c编译器都将创建该变量的一个副本。线程块中的每个线程都共享这块内存，并和其他线程块无关，这使一个线程块中多个线程能够在计算上进行通信和协作”__syncthreads()：确保线程块中的每个线程都执行完__syncthreads()
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2024-10-28 19:59:48
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CUDA
线程执行模型分析（一）招兵 ------ GPU
的革命
序：或许看到下面的内容的时候，你会觉得和传统的讲解线程，和一些讲解计算机的书的内容不是很相同。我倒觉得有关计算机，编程这些方面的内容，并不都是深奥难懂的，再深奥难懂的事情，其实本质上也是很简单的。一直以为计算机编程就像小时候搭建积木一样，只要知道游戏规则，怎么玩就看你自己了。或许是从小学那会，就喜欢在做数学题的
在使用CUDA进行GPGPU计算时，global + shared的黄金组合在速度上远远超过了texture，只有在以下两种情况下使用texture：1.需要图像输出时 2.需要反复随机访问的，但内容不变的大块内容，如索引表，查找表 其他时候尽量使用global + sharedblock、thread划分的简单原则：用不同的block处理完全不相关的数据可以获得最好的性能。此时只需要在blo
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2024-06-09 19:29:05
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这里介绍一下 Win10 下，如何搭建 Caffe，仅有 CPU。因为我需要用 MATLAB 调试，所以需要对 Caffe 做关于 MATLAB 的配置。很多博客都写了有关这方面的配置过程，写的也很好，但对于我这种初学者可能还不够细。我就想写一个特别细致的配置过程。但太细又会显得很长很复杂，所以将这个配置过程分为两部分：Win10 + Caffe + CPU + MATLAB （包括各种问题详细解
从ArcGIS 10开始，ArcGIS开始支持后台地理处理。使用Geoprocessor.ExecuteAsync()方法，可以在ArcGIS应用程序的后台执行工具或模型工具。也就是说当工具在后台进程中执行时，ArcGIS控件(例如，MapControl、PageLayoutControl、GlobeControl或SceneControl)保持对用户交互的响应。换句话说，可以在工具执行时查看和查
1、Hadoop几种运行模式？
Hadoop的运行模式包括：本地模式，伪分布模式，完全分布模式
本地模式：不需要任何集群配置，是在单节点上部署，仅限于调试。
伪分布模式：这种模式需要在单独的节点上进行相应的分布式设置，各个组件各自占用进程，模拟分布式各个节点。
完全分布模式：需要在多台主机上进行分布式的设置，要求主机之间能互相通信，各个组件分别部署在独立的主机上，真正的实现多节点部署。2、SCP命
CUDA编程中，习惯称CPU为Host，GPU为Device。编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构，诸如Grid、Block的区别会让人一头雾水，我所看的书上所讲述的内容比较抽象，对这些概念的内容没有细讲，于是在这里作一个整理。Grid、Block和Thread的关系Thread ：并行运算的基本单位（轻量级的线程）Block ：由相互合作的一组线程组成。一个b
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2024-03-11 15:15:30
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1. BSGP简介BSGP是一种新的GPU编程语言，基于BSP(Bulk synchronous parallel)模型。看起来就像是顺序的C程序，程序员只需敲很少的并行代码，易读、易写、易维护。它的“简洁”并没有牺牲性能，编译器承担了从BSGP到Kernel的转化并提供了优化分配的temp stream。多个用例证明：BSGP VS CUDA,性能持平或更佳，但代码复杂度和编程时间都大为缩减。1
CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作，创建N个线程分别执行执行，每个网格（Grid）可以最多创建65535个线程块，每个线程块（Block）一般最多可以创建512个并行线程，在第一个CUDA程序中对核函数的调用是：
addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b);
这里的<<
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2017-02-04 00:12:00
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在Kubernetes（K8S）中，GPU资源的划分可以帮助我们更好地管理和利用GPU资源，提高应用程序的性能。在本文中，我将向您介绍如何在K8S中划分GPU资源，并提供相应的代码示例。
### 步骤概述
首先，让我们看一下划分GPU资源的整个流程。我们可以将其简化为以下几个步骤：
| 步骤 | 操作 |
| ---
原创
2024-04-01 09:52:41
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# 如何在Python中设置GPU的Block和Thread数量
在进行GPU编程时，掌握Block和Thread的设置是非常重要的。这个过程不仅涉及CUDA编程语言的基本概念，还需要利用Python的CUDA接口，比如CuPy或PyCUDA。本文将逐步引导你如何实现这一目标。
## 流程概述
首先，我们来概述一下整个过程，以下是简单的步骤流程：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-04 05:18:03
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主流GPU编程接口1、CUDA是英伟达公司推出的，专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口。文档资料很齐全，几乎适用于所有 N 卡。2、OpenCL开源的 GPU 编程接口，使用范围最广，几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA，其掌握较难一些，建议先学 CUDA，在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松。3、DirectCompute微软开发出来的 GPU 编程接口。功能
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2024-03-01 19:44:57
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文章目录1. CUDA基础知识1.1 程序基本运行顺序1.2 grid与block1.3 dim类型定义2. CUDA的第一个程序3. CUDA线程的组织结构——grid与block关系 1. CUDA基础知识1.1 程序基本运行顺序一般来说，一个cpu+gpu的程序运行如下所示：1.2 grid与block从GPU至线程的关系依次为：显卡（GPU）->网格（grid）->线程块（b
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2024-04-13 19:43:55
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学习贴片机编程首选要对贴片机有所熟悉了解，另外对常用的电脑编辑软件要会使用。目前通常学习贴片机编程有专门的培训学校，或者跟着生产线上现有的贴片机编程师傅学习熟练后再进行编程操作。下面深圳智驰科技就来分享一下如何学习贴片机编程。对贴片机编程分为两大步骤进行操作，进行离线编程后再进行在线调试。贴片机离线编程工作1、首先整理客户的BOM，编程需要在电脑上进行，所以肯定是电子档的。一般是excel格式的2
block和GCD是ios高级程序员面试必问的问题，本篇先介绍下block 第一部分：概述 Block是一个C级别的语法以及运行时的一个特性，和标准C中的函数（函数指针）类似，但是其运行需要编译器和运行时支持，从ios4.0开始就很好的支持Block，个人感觉使用block最大的便利就是简化的回调过程，以前使用uiview的动画，进程要控制动画结束后进行相应的处理，
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2024-08-28 08:08:01
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一.block在OC中的用法可以分为大概一下几种. 1>用于成员属性,保存一段代码,可以替代代理传值. 比如说,创建一个ViewController控制器,点击屏幕就跳转到ModalViewController控制器里的时候,不用代理用block实现一些功能: // 在ModalViewController.h文件里声明:
@property (nonatom
