章节目录第二十一章 进程对象进程的理解操作系统OS发展史第二十二章 进程并发进程并发的原理进程并发编程实践僵尸进程与孤儿进程（linux系统）守护进程互斥锁IPC机制（进程间的通信-Queue机制是重点）生产者消费者模型守护进程的应用第二十三章 线程并发线程开启线程的方式套接字通信加入多线程线程对象的其他方法守护线程线程互斥锁（不是做数据库开发很少接触锁处理，了解即可，其他都重要）死锁与锁递归信
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”。
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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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3.5 本章小结在本章中，我们使用CUDA依次创建了dist_v1与dist_v2的并行化版本—dist_v1_cuda与dist_v2_cuda。dist_v2_cuda为CUDA应用标准工作流程提供范例。下面是一些简明的内容回顾（CUDA应用包括的大致步骤）：创建主机端输入和输出的数组，为输入数据和结果提供存储空间。在设备端上为类似的输入和输出数组声明指针并分配内存。将输入数据从主机端复制到设
本文介绍了到实践应用，系统阐述了流在CUDA并行计算中的重要作用。
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 multiprocessing四、multiprocessing实战总结 小子今天想来谈谈“并行计算”，作为一个非科班人员，我为什么去捣鼓这么一个在科班里也比较专业的问题了。这就要说下我前几天做的一
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2024-02-03 04:44:45
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1、CUDA程序结构 CUDA程序是在主机或者设备上执行的函数的组合。不显示并行性的函数在CPU上执行，显示数据并行性的函数在GPU上执行，GPU在编译期间要隔离这些函数。CUDA代码基本上与C代码相同，只是添加了一些开发数据并行性所需的关键字。 ２、CUDA C中的双变量加法程序 编写一个将两个变 ...
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2021-09-10 21:17:00
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前一段时间做实验，发现自己写的有些代码效率比较低，GPU利用率不高。而且现在逐渐觉得用Pytorch等框架有时不够自由，导致某些idea难以实现。所以最近在学习CUDA编程，这一系列文章会整理一下所学的东西，希望能和大家共同学习共同进步。如有文中错误的地方，希望大家不吝指出，谢谢！我个人主要是通过以下三本书进行学习的，建议初学者从《CUDA C编程权威指南》入手进行学习。CUDA并行程序设计——G
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2024-04-23 10:51:59
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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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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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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
在计算密集型的任务中，GPU（图形处理器）由于其强大的并行处理能力被广泛使用。在Python中，利用CUDA（并行计算架构）可以显著提升计算效率。本文将探讨如何在Python中调用CUDA以实现并行计算，我们将依次介绍背景描述、技术原理、架构解析、源码分析、性能优化与应用场景。
## 背景描述
过去几年，数据量的迅猛增长使得计算性能的提升变得尤为重要。随着深度学习、科学计算等领域的快速发展，传
Cuda编程模型基础知识cuda程序执行流程cuda程序cuda程序的层次结构cuda内置变量向量加法程序实例GPU内存GPU 内存类型内存作用域&生命周期寄存器本地内存共享内存共享内存的访问冲突全局内存内存管理GPU全局内存的分配与释放Host内存分配与释放统一（Unified）内存分配与释放CPU与GPU内存同步拷贝代码实例cuda程序执行与硬件映射GPU流式多处理器warp技术细节
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2023-09-30 13:50:24
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文章目录P2 CUDA编程入门01-GPU硬件架构综述bank的访问冲突规约的一个有效的算法p3 CUDA编程模型CUDA程序执行流程CUDA程序层次结构CUDA kernel函数的grid, block调用情况CUDA内置变量P4向量加法P5Grid-Block-Warp-ThreadCUDA程序层次结构P6GPU内存介绍P7内存如何管理CPU内存GPU内存GPU全局内存分配释放统一(unif
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2024-01-01 18:33:31
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文章目录并发编程介绍python中的并发编程CPU密集型计算和IO密集型计算多线程，多进程，多协程的对比怎样根据任务选择对应技术全局解释器锁GIL多线程简单流程简单的一个多线程爬虫生产者消费者模式进行多线程爬虫线程安全概念线程锁使用实例线程池概念介绍线程池的使用方法使用线程池实现多线程爬虫使用线程池在flask-web服务中加速多进程多进程multiprocessing知识梳理多线程的实现使用多
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2023-08-09 14:06:00
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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...
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2016-10-13 10:43:00
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1、处理事物的几种逻辑方式串行：几个事物，一个人，按照顺序，一件一件来做，叫做串行。此种方法适用于几个事物有严格顺序要求，前后强相关、强依赖的事物，但效率偏低。并行：几个事物，几个人，各做各的，即同一时间可以同时做多件事情，叫做并行。此种方法适用于几个事物无顺序要求，效率高。并发：介于串行与并行之间，几个事物，一个人，一段时间内做不同的事情，叫做并发。此种方法适用于事物无顺序要求，效率偏高，同时能
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2023-08-29 22:12:17
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1. 基本概念在开始讲解理论知识之前，先过一下几个基本概念。虽然咱是进阶教程，但我也希望写得更小白，更通俗易懂。串行：一个人在同一时间段只能干一件事，譬如吃完饭才能看电视； 并行：一个人在同一时间段可以干多件事，譬如可以边吃饭边看电视；在Python中，多线程 和 协程 虽然是严格上来说是串行，但却比一般的串行程序执行效率高得很。 一般的串行程序，在程序阻塞的时候，只能干等着，不能去做其他事。就好
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2023-07-11 10:19:18
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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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目录 目录前言CUDA编程模型基础向量加法实例矩阵乘法实例小结参考资料 前言2006年，NVIDIA公司发布了CUDA，CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本
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2024-08-12 10:54:18
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