#include <math.h>#include <stdio.h>#include <iostream>using namespace std;const double EPSILON = 1.0e-15;const double a = 1.23;const double b =
原创
2023-01-13 00:56:58
126阅读
并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C = A * B）的各种实现思路以及优化方法总结为例子，过一遍cuda的几
原创
2024-07-30 15:03:31
142阅读
1 GPU是什么 如图1所示，这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡，左下角是显卡，在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过...
转载
2016-10-13 11:06:00
486阅读
2评论
CUDA并行存储模型CUDA将CPU作为主机（Host），GPU作为设备（Device）。一个系统中可以有一个主机和多个设备。CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算，GPU专注于执行高度线程化的并行处理任...
转载
2016-10-13 10:43:00
371阅读
1 GPU是什么 如图1所示，这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡，左下角是显卡，在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过...
转载
2016-10-13 11:06:00
487阅读
2评论
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
转载
2024-06-13 09:35:34
296阅读
随着GPU的可编程性不断增强，GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务，利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来，将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose co...
转载
2016-10-13 11:07:00
436阅读
2评论
Joblib就是一个可以简单地将Python代码转换为并行计算模式的软件包，它可非常简单并行我们的程序，从而提高计算速度。主要提供了以下功能程序并行用于在每次使用相同的输入参数调用函数时将其返回值缓存数据存储（包括不可哈希的数据和大规模numpy数组）目录程序并行delayed函数Parallel函数程序并行joblib提供了一个简单地程序并行方案，主要有Parallel函数实现，并涉
转载
2023-06-27 22:22:08
280阅读
Warp逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。Warps and Thread Blocksw...
转载
2016-10-13 22:42:00
209阅读
点赞
1评论
Warp逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。Warps and Thread Blocksw...
转载
2016-10-13 22:42:00
133阅读
Python并行计算的优越性——提高计算效率的最佳选择对于许多计算机科学家和数据科学家来说，提高计算效率一直是最热门的话题之一。并行计算是一种技术，可以用来加速计算过程，使其更加高效、快速。在众多的编程语言中，Python是最受欢迎的之一。在Python中，有着一些非常优秀的并行计算库，可以帮助程序员们更加容易地实现并行计算，提高计算效率。下面我们一起来探讨一下Python的并行计算库。什么是并行
转载
2023-08-21 11:00:55
270阅读
python的multiprocessing包是标准库提供的多进程并行计算包，提供了和threading（多线程）相似的API函数，但是相比于threading，将任务分配到不同的CPU，避免了GIL（Global Interpreter Lock）的限制。下面我们对multiprocessing中的Pool和Process类做介绍。Pool采用Pool进程池对任务并行处理更加方便，我们可以指定并
转载
2023-07-11 19:20:11
334阅读
1 #include "cuda_runtime.h" 2 #include "device_launch_parameters.h" 3 #include <stdio.h> 4 #include <time.h> 5 #include <stdlib.h> 6 7 #define MAX 120
原创
2021-08-26 09:56:35
330阅读
作者 | LustofLife@知乎编辑 | 极市平台导读 并行计算为了提高算法运行效率，本文通过以矩阵乘法（C = A * B）的各种实现思路以及优化方法总结为例子，过一遍cuda的几个基础优化策略。本文脉络关于矩阵乘法的问题描述 关于矩阵乘法的问题描述优化策略的核心思想例子CPU上的代码实现：https://github.com/hova88/cuda-template/blob/m
转载
2022-10-03 11:38:27
278阅读
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...
转载
2017-08-27 17:43:00
329阅读
2评论
python并行运算库 HiPlot is Facebook’s Python library to support visualization of high-dimensional data table, released this January. It is particularly well known for its sophisticated interactive paralle
转载
2024-08-06 20:36:38
69阅读
简介本章节为本人在学习cuda权威编程指南时的一些笔记，大部分代码和权威指南中的示例类似。 这里简单谈一下cuda执行模型，首先每个核函数的启动都对应着一个grid，grid中的所有block共享全局内存，每个block又是由许多线程构成的（block内的线程共享共享内存）。但是CUDA中SIMD的基本单位是一个warp（线程束一般是由32个线程组成，共享寄存器）。cuda编程的核心就是保证同时有
转载
2024-10-09 13:17:03
228阅读
先来一张图，这是在网上最多的一张Celery的图了，确实描述的非常好Celery的架构由三部分组成，消息中间件（message broker），任务执行单元（worker）和任务执行结果存储（task result store）组成。消息中间件Celery本身不提供消息服务，但是可以方便的和第三方提供的消息中间件集成。包括，RabbitMQ, Redis, MongoDB (experimenta
转载
2024-06-23 07:03:38
132阅读
20世纪60年代初期, 由于晶体管以及磁芯存储器的出现, 处理单元变得越来越小, 存储器也更加小巧和廉价。这些技术的发展促进了并行计算机的产生。到80年代蓬勃发展和百家争鸣，再到90年代体系结构框架趋于统一，并行计算机得到突破性的发展。现代计算机的发展历程可以分为2个时代：串行计算时代和并行计算时代。并行计算是在串行计算的基础上发展起来的。并行计算将一项大规模的计算任务交由一组相同的处
转载
2023-12-13 09:53:48
227阅读
MultiRunner说明文档这是一个进程级别的python并行框架，可用于深度学习调参等任务，可通过 pip install MultiRunner 安装注意，本包的使用极度简洁，原代码完全无需改动，使用本包的时候，包含import语句在内，仅需加入四行代码。如果你遇到了以下问题之一，你可能需要这个包：你是一个机器学习调参侠，你在一台主机上安装了多个GPU，或者你有多台共享硬盘的主机(节点，aw
转载
2023-06-27 22:21:00
235阅读
