随着数据量的增大和计算需求的提升，传统的CPU计算已经无法满足高性能计算的要求。因此，利用GPU（图形处理单元）进行并行计算已经成为一种常见的选择。Python作为一种广泛应用的编程语言，也提供了丰富的库和工具，使得调用GPU进行并行计算变得简单而灵活。本文将介绍如何在Python中利用并行程序调用GPU，以提升计算效率。使用CUDA进行GPU加速计算CUDA（Compute Unified De
原创
2024-05-15 15:44:52
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# 项目方案：基于Python并行程序调用GPU的应用
## 1. 背景介绍
在现代计算机科学领域，GPU（图形处理器）不仅仅用于图形处理，还广泛应用于高性能计算（HPC）和深度学习等领域。Python作为一门流行的编程语言，能够方便快捷地调用GPU进行并行计算。本项目将介绍如何利用Python并行程序调用GPU，并提供一个示例项目。
## 2. 技术方案
### 2.1 使用CUDA库
C
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2024-05-09 05:32:46
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原文：Parallel Processing in Python 作者：Frank Hofmann 翻译：Diwei简介当你在机器上启动某个程序时，它只是在自己的“bubble”里面运行，这个气泡的作用就是用来将同一时刻运行的所有程序进行分离。这个“bubble”也可以称之为进程，包含了管理该程序调用所需要的一切。例如，这个所谓的进程环境包括该进程使用的内存页，处理该进程打开的文件，用户和组的
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2023-11-18 17:23:49
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# Python程序如何调用GPU的项目方案
随着人工智能和数据科学的发展，使用GPU加速计算已成为一种趋势。为了让Python程序有效地利用GPU，本方案将探讨如何在Python中调用GPU，我们将使用深度学习领域广泛使用的库——TensorFlow和PyTorch作为例子。通过这个项目，我们将实现一个简单的神经网络模型，并展示如何将计算任务从CPU转移到GPU上加速执行。
## 项目背景
CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料，内容大都来源于对《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和[CUDA Toolkit Documentation](http://docs.nvidia.com/cuda/index.html)的整理。通过本系列整体介绍CUDA并行程序设计。内容包括GPU简介、CUDA简
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2024-04-07 17:40:56
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目录1介绍篇线程篇进程篇异步篇GPU篇分布式篇基本使用#coding=utf-8
import multiprocessing
import os # 获取pid用
import time # 延时用
# 子进程要执行的函数
def child_proc(name):
print(f'child process {name} pid: {os.getpid()}')
time.slee
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2023-08-11 17:06:41
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使用Google colab的GPU运行resnet由于我的电脑显卡是AMD，跑代码每一个epoch都要超级超级久，偶然间听到了Google colab，于是用起来了，感觉非常爽Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这
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2024-06-07 18:25:41
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一、编程思想并行编程的思想：分而治之，有两种模型1.MapReduce:将任务划分为可并行的多个子任务，每个子任务完成后合并得到结果例子：统计不同形状的个数。先通过map进行映射到多个子任务，分别统计个数，然后在用reduce进行归纳一下。2.流水：将任务分为串行的多个子任务，每个子任务并行。ProductConsume例子：多个生产者进行并行，多个消费者进行并行。生产者生产出来东西放到队列里；队
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2024-03-06 13:32:53
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GPU硬件架构GPU实际上是一个SM的阵列，每个SM包含若干个SP。一个SP可以执行一个thread，但是实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。Nvidia把32个threads组成一个warp，warp是调度和运行的基本单元。warp中所有threads并行的执行相同的指令。一个warp需要占用一个SM运行，多个warps需要轮流进入SM。由SM的硬件warp scheduler负责
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2024-03-29 12:03:19
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小子本文分为四部分，一是大数据时代现状，其二是面对挑战的方法，然后是用python写并行程序，最后是multiprocessing实战。
目录一、大数据时代的现状二、面对挑战的方法2.1 并行计算2.2 改用GPU处理计算密集型程序3.3 分布式计算三、用python写并行程序3.1 进程与线程3.2 全局解释器锁GIL：3.3 multiprocess
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2023-06-19 15:27:25
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工作中经常涉及到加速程序的运行，除了代码逻辑的优化，算法的优化之外，还经常使用的一招就是并发编程。至于python的并型编程这一块。说到并行编程，我们不得不谈线程和进程这两个概念： + 进程：对于操作系统来说，一个任务就是一个进程(Process)，熟悉linux的朋友敲命令ps -aux 就可以看到本机正在启动的任务——进程 。 + 线程：在一个进程内部(一个任务)，要同时干多件事，就需要同时运
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2023-07-28 14:09:41
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2014-11-22 实在是找不到英文版了，而现在的工作中又有这样的迫切的需求，就只能买中文版的了。年初的时候，学习了一本《GPGPU编程技术:从GLSL、CUDA到OpenCL》，对CUDA多少还算是有一点了解，当时我买那本书，是想通过书学习GPU的架构、历史和特征，就像CPU一样，从架构到缓存，到汇编，都去了解一番。 不过，还不知道我们的项目该
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2024-05-24 06:19:34
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本 节 书 摘 来 自 华 章 出 版 社 《CUDA高性能并行计算》 一 书 中 的 第1章，第1.1节， 作 者 CUDA for Engineers: An Introduction to High-Performance Parallel Computing[美] 杜安·斯托尔蒂（Duane Storti）梅特·尤尔托卢（Mete Yurtoglu） 著， 苏统华 项文成 李松泽 姚宇鹏
前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中，除了需要对线程架构要有深刻的认识外，也需要对存储系统架构有深入的了解。 这两个部分是 GPU 编程中最为基础，也是最为重要的部分，需要花时间去理解吸收，加深内功。 了解 GPU 存储系统架构的意义&n
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2024-04-18 14:00:57
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声明：本文参考书籍《实战Google深度学习框架》 参考链接：实战Google深度学习框架：TensorFlow计算加速0.简介
在很多情况下，我们仅仅依靠CPU去训练深度学习程序是十分耗时间的，所以我们需要将深度学习框架在GPU上进行模型训练。但是，对于更加复杂的神经网络或者更加庞大的数据集，单个GPU已经无法满足我们的计算量需求，所以需要将训练过程并行在
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2024-03-16 08:11:41
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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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title: 【CUDA 基础】2.3 组织并行线程 categories:CUDAFreshman tags:ThreadBlockGrid toc: true date: 2018-03-09 21:00:38Abstract: 本文介绍CUDA模型中的线程组织模式Keywords: Thread,Block,Grid开篇废话一天写两段废话也是有点累了，天天写废话，后面可以开个系列叫做废话。写
基于CUDA的并行编程在计算机视觉和机器学习邻域得到了广泛的应用。[1]Professional Cuda C Programming一书系统的介绍了CUDA的编程模型和各种优化的奇技淫巧，虽说文中GPU的系统架构有些过时，但是基础理论和架构仍然适合当前的主流GPU。准备写几篇blog总(fan)结(yi)一下书中第二章到第六章的部分，最后再举一个例子将这几章的内容贯穿起来。参考文献[1] PRO
1：pdb调试：基于命令行的调试工具，非常类似gnu和gdb调试，以下是常用的调试命令： 可以python -m pdb xxx.py(你的py文件名）进入命令行调试模式命令简写命令作用beakb设置断点continuec继续执行程序listl查看当前行的代码段
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2024-08-09 13:04:12
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Python 在程序并行化方面多少有些声名狼藉。撇开技术上的问题，例如线程的实现和 GIL，我觉得错误的教学指导才是主要问题。常见的经典 Python 多线程、多进程教程多显得偏"重"。而且往往隔靴搔痒，没有深入探讨日常工作中最有用的内容。传统的例子简单搜索下"Python 多线程教程"，不难发现几乎所有的教程都给出涉及类和队列的例子：import os
import PIL
from mu
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2024-04-11 09:10:24
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