1. 典型的CUDA编程包括五个步骤:分配GPU内存从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中调用CUDA内核函数来完成指定的任务将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中释放GPU内存*2.数据局部性:(是指数据重用，以降低对于内存访问的延迟)时间局部性：指在较短的时间内实现对数据或资源的重用空间局部性：指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化(不是很懂)
近几年比较火的一个东西就是大规模、大数据等概念了。用到的工具除了hadoop等分布式平台外，还有一种是gpu，前者更多是用来做真正大规模的数据吧，比如大规模的网络数据的，但是如果数据是图像数据的话，可以用gpu来做。gpu卡是由很多个处理单位组成，每个处理单元就像cpu cores一样，这个单元叫SM，不同的gpu卡有不同的SM版本。每个SM均像一个多核的cpu一样，有存储和寄存器以及计算单元。每
转载
2024-07-28 10:59:24
64阅读
# 入门深度学习GPU指南
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，而GPU（图形处理单元）在深度学习的计算中起着关键作用。对于刚入行的小白来说，了解如何设置和使用GPU进行深度学习是一个重要的起点。本文将详细介绍入门深度学习GPU的流程，提供具体的代码示例，并帮助你逐步完成这一目标。
## 流程概览
下面是入门深度学习GPU的主要步骤：
| 步骤 | 描述
原创
2024-08-26 06:56:07
80阅读
今天我们来入门 WebGPU，来写一个图形版本的 Hello World，即绘制一个三角形。WebGPU 是什么？WebGPU 是一个正在开发中的潜在 Web 标准和 JavaScript API，目标是提供 “现代化的 3D 图形和计算能力”。简单来说，WebGPU 提供一个更现代的 Web 上的图形渲染标准。WebGPU 的出现就是为了取代 WebGL 的，因为后者的 API 实在有些过时，无
1. 什么是MMU？MMU是Memory Management Unit的缩写，中文名称为内存管理单元。MMU是负责处理器（CPU）的内存访问请求的计算机硬件，其功能包括虚拟地址到物理地址的转换（即虚拟内存管理）、内存保护、缓存cache的控制等。MMU是一个与软件密切相关的硬件部件，也是运行linux等依赖MMU内存管理单元操作系统内核机制的最大部件之一。如果处理器没有MMU，CPU内部执行单元
转载
2024-07-08 10:02:53
104阅读
目录人总是会变得，厉害了我的哥，GPU设计走起GPU Geometry 过程实战参考：人总是会变得，以前的我会认为：一，读书时，其实是软硬件不分家，工作后，软件要学的东西很多啊，精力不够啊，放弃硬件吧二,芯片设计，关键是光刻机，光是懂设计有什么用三，没有实物，光学习，真的很难掌握现在的我会认为：？？？？？？？？我不听，我不听，我就是不听厉害了我的哥，GPU设计走起所以今天想稍微学习一下GPU的设计
转载
2024-07-02 07:00:12
12阅读
CUDA编程模型常见的CUDA术语 我们怎么写一个能在GPU跑的程序或函数呢？ 通过关键字就可以表示某个程序在CPU上跑还是在GPU上跑！如下表所示，比如我们用__global__定义一个kernel函数，就是CPU上调用，GPU上执行，注意__global__函数的返回值必须设置为void。CPU和GPU间的数据传输
说到CUDA，这是这几年来新崛起的一个技术，但是到目前为止，关于它的能用的教程不是很多，网上的教程大多凌乱，特将自己的学习经历记录下，希望能为同样学习CUDA内容的同道中人提供一点点微薄的帮助。GPU和CPU的机构简图，可以明显的看出来两种处理设备差别很大。CPU有非常大的缓存和控制器单元，GPU的缓存和控制器单元很小。造成这种差别的原因是两种设备的设计哲学不同。CPU设计之初就是用来处理各种各样
转载
2024-08-05 21:57:27
46阅读
1.通过阅读一些参数资料，他们都用过转接出micro_sd，通过连接标准的swd信号实现调试的。用张老师提供的套件即可了。对于喜欢捡电子垃圾的朋友，当然会追求极致性价比请继续看下去先声明一点，基本上rk3328,rk3399,rk3566,rk3588等，他们的SWD信号都会和MICRO_SD接口的信号线复用（并且位置都是一样的），以rk3399为例:原理图 此图十分清晰,你
1.顶点着色器顶点着色器是流水线的第一个阶段，它的输入来自于CPU。顶点着色器的处理单位是顶点，也就是说输入进来的每个顶点都会调用一次顶点着色器。 顶点着色器需要完成的工作主要有:坐标变换和逐顶点光照。当然，除了这两个主要任务外，顶点着色器还可以输出后续阶段所需的数据。 坐标变换，顾名思义，就是对顶点的坐标进行某种变换。例如我们可以通过改变顶点位置来模拟水面，布料等。 一个最基本的顶点着色器必须完
目录5. GPU编译5.1 GPU多代架构5.2 GPU特性列表5.3 应用兼容性5.4 虚拟架构5.5 虚拟架构特性列表5.6 兼容性补全机制5.7 nvcc示例5. GPU编译本章描述了由nvcc与CUDA驱动协同维护的GPU编译模型。本文介绍了一些技术部分，并在最后给出了具体的示例。5.1 GPU多代架构英伟达GPU有多种架构，每个架构都可以独立演化发展。新一代的GPU会在功能或芯片架构上引
转载
2023-09-01 08:41:13
169阅读
这次我们结合directx的例子程序 EffectParam来解释一下参数块和共享参数的概念，例子位于：directx安装目录/Samples/C++/Direct3D/EffectParam ，这两个东西一起说，自然是他们之间有关系的，一般一起用的。。。下面开始.首先是共享参数，效果的参数就是效果里头申明的所有非静态的变量，包括全局变量和注释，如果在申明的时候技术上“shared”关键
转载
2024-07-12 18:29:14
39阅读
/************************/
/*用C语言获得CPU的占用率*/
/************************/
#include <stdio.h>
#include <stdlib.h>
#include <unistd.h> //
#include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_parameters.h"#include <stdio.h>void myDeviceInfo();int main(){ // mykernel <<<1, 10 >>> (); myDeviceInfo(); cudaDeviceSynchronize(); return 0;}void myDevic.
原创
2021-09-13 17:38:21
535阅读
关于上一个程序的一点解释 // 顶点程序
// 全局变量
vector color；
// 输入结构
struct VS_INPUT {
vertor position :POSITION;}
// 输出结构
struct VS_OUTPUT {
vertor position : POSITION;
vector color:COLOR;}
// 主函数
VS_OUT
转载
2024-05-21 17:09:49
97阅读
介绍在 pytorch 中使用 GPU 进行计算的方法
原创
2022-11-22 10:44:32
205阅读
GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器）又被称作显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专为并行处理而设计的微型处理器，视频渲染。
原创
2024-04-10 10:35:41
235阅读
DATE : 2019.1.10ARM GPU MaliOpenCL
原创
2022-05-03 21:48:03
2320阅读
一、需求说明 1.1 需求说明在Kubernetes 1.8之前，用户使用GPU等设备时，推荐使用Accelerators Feature Gate的内置方式，延续Kubernetes的插件化的实现理念，各司其职，在Kubernetes 1.10版本后，引入设备插件框架，用户可以将系统硬件资源引入到Kubernetes生态。本文将介绍NVIDIA GPU如何安装部署，Device Pl
原创
2021-05-24 21:49:19
413阅读
这篇文章适合那些刚接触Kaggle、想尽快熟悉Kaggle并且独立完成一个竞赛项目的网友，对于已经在Kaggle上参赛过的网友来说，大可不必耗费时间阅读本文。本文主要介绍Kaggle，如何解决一个竞赛项目的全过程，请参考上一篇：kaggle入门-Bike Sharing Demand自行车需求预测1、Kaggle简介 Kaggle是一个数据分析的竞赛平台，网址：https://www.kaggle
转载
2024-08-15 14:23:06
85阅读
