在现代数值计算中，矩阵乘法是一个十分重要的操作。随着数据规模的急剧扩大，传统的 CPU 计算方式已无法满足高性能的需求。为了解决这个问题，CUDA（Compute Unified Device Architecture）技术应运而生，它利用 NVIDIA 的 GPU 提供了强大的并行计算能力。本文将详细探讨如何使用 Python 调用 CUDA 接口加速矩阵乘法的实现过程。
类似于如下的引用，很
1_0 并行计算与计算机架构【CUDA 基础】1.0 并行计算与计算机架构并行计算其实设计到两个不同的技术领域：计算机架构（硬件）：生产工具并行程序设计（软件）：用工具产生各种不同应用1.1 并行性写并行程序主要是分解任务，一般把一个程序看成是指令和数据的组合，当然并行也可以分为这两种：指令并行数据并行我们的任务更加关注数据并行。任务并行多出现在各种管理系统，比如我们天天用的支付系统，基本上每时每
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2024-07-25 09:46:03
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前阵子新买的电脑到货了，RTX3060的显卡，想着终于可以用GPU训练网络了，试着装了一下，这一装就是两天啊。。。 我没在电脑上装Anaconda，只装了Python和Pycharm，刚开始用pip装了一些像numpy之类的库了。在站里找教程装Cuda，可是装好之后在Pycharm里运行代
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2024-07-17 19:14:14
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从简，不说废话：# 数字、字符串、tuple都是不可变对象
# list、dict是可变对象
#Python函数参数对于可变对象，函数内对参数的改变会影响到原始对象；对于不可变对象，函数内对参数的改变不会影响到原始参数。原因在于：可变对象，参数改变的是可变对象，其内容可以被修改。不可变对象，改变的是函数内变量的指向对象。
CUDA编程入门Hello World首先一段程序写个hello world#include <stdio.h>
__global__ void hello(){
printf("Hello, threadIdx is:%d\n",threadIdx.x);
}
int main(){
hello<<<1,32>>>();
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2023-12-16 20:53:15
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# 如何在Python中使用CUDA运行程序
在现代计算中，利用GPU（图形处理单元）加速计算任务逐渐成为趋势。CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型，使得开发者能够在NVIDIA GPU上运行程序。本文将指导你如何在Python中使用CUDA来运行程序。
## 整体流程
在开始之前，我们先看看整个流程
原创
2024-10-21 04:44:36
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1、前言在使用tensorrt的时候，一般是使用cpp，对于cpp基础一般的同学不是很友好，尤其是在学习的过程中，而cpp主要是在部署的时候用到，最近了解到了Nvidia推出的cuda-python库，与之前的pycuda有类似的功能，但整体的编码风格与cpp类似，可以参考下文的代码，转成tensorrt之后，可以在python中先编写后处理的方式，有需要时再改写成cpp，也是一种不错的方式，但p
CUDA程序调试cuda_gdb 本文部分引用和参考自博客：https://blog.csdn.net/qqdkg/article/details/118713504 在 linux 下 CUDA 程序的 Debug 方法 调试过程 # -g -G 代表为 CPU 和 GPU 代码部分进行调试编译 ...
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2021-07-16 12:40:00
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一 测量程序运行时间 1主机端测时 由于CUDA API函数都是异步的，为了准确测量CUDA调用运行的时间，首先要使用cudaThreadSynchronize(),同步cpu与gpu之后，才能结束测时。 2设备端测时 使用clock()函数，这个函数测的结果是一个block在gpu中上下文保持...
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2012-06-25 21:25:00
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CUDA 介绍计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture CUDA），是一套并行计算平台和编程模型。支持英伟达的GPU 卡。CUDA 可以使用简单的编程API 在图形处理单元（GPU）上创建大规模并行应用程序。程序猿可以通过使用 CUDA C 和 C 艹 利用GPU 的性能加速应用程序。CUDA 编程就类似与C ，就是添加需要利用GPU 并行性的关键字
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2023-12-12 11:17:52
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相关阅读Pytorch基础 CUDA_VISIBLE_DEVICES这个环境变量可以影响CUDA能识别到的GPU，并影响它映射到的cuda设备编号。 首先我们知道使用nvidia-smi命令可以查询本机GPU的相关信息，如下所示。$ nvidia-sm
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2024-10-18 21:20:48
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前面说过使用Cython来加速python程序的运行速度，但是相对来说程序改动较大，这次就说一种简单的方式来加速python计算速度的方法，就是使用numba库来进行，numba库可以使用JIT技术即时编译，达到高性能，另外也可以使用cuda GPU的计算能力来加速，对python来说是一个提速非常好的工具库，使用简单，但是安装稍微复杂一些，具体过程如下： 安装numba需要的依赖如下： P
因项目需要，需要在c++中调用python文件，于是在网上查询相关资料，终于实现，大概搞了大半天，所以还是记录下这个过程 1 相关介绍（1）基本情况 在C/C++中嵌入Python，可以使用Python提供的强大功能，通过嵌入Python可以替代动态链接库形式的接口，这样可以方便地根据需要修改脚本代码，而不用重新编译链接二进制的动态链接库。至少你可以把它当成文本形式的动态链接库，需要的时候还可以
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2023-12-16 11:56:14
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第四章 硬件实现NVIDIA GPU 架构围绕可扩展的多线程流式多处理器 (SM: Streaming Multiprocessors) 阵列构建。当主机 CPU 上的 CUDA 程序调用内核网格时，网格的块被枚举并分发到具有可用执行能力的多处理器。一个线程块的线程在一个SM上并发执行，多个线程块可以在一个SM上并发执行。当线程块终止时，新块在空出的SM上启动。SM旨在同时执行数百个线程。为了管理
win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置其实网上已经有很多关于这方面的博文，自己也已经安装过无数次了，所以这里也来详细记录一下完整环境配置过程，希望可以帮助到刚接触到这方面的新手小白，每一步我都会附上截图的，所以不要怕不会操作哦。 文章目录win10下cuda+cudnn+pytorch的安装配置一、首先查看电脑可适配的cuda版本二、cuda的下载安装1.官网下载2. CUDA
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2023-07-25 22:50:09
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昨天发了一篇PyTorch在64位Windows下的编译过程的文章，有朋友觉得能不能发个包，这样就不用折腾了。于是，这个包就诞生了。感谢
@Jeremy Zhou
为conda包的安装做了测试。 更新：已经添加了对所有Compute Capability>=6.0的显卡和老版本Windows的支持更新：已更新为最新的0.3.1版本。先别急着激动。如果要直接使用的话，你需要满足以下
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2024-10-18 09:58:21
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在Windows10下，配置Pycharm中YoloV5需要的环境 文章目录在Windows10下，配置Pycharm中YoloV5需要的环境前言一、前提准备二、步骤1.CUDA下载2.CUDANN下载３、CUDA安装４、CUDNN配置５、配置环境变量６、测试CUDA7、Pytorch安装总结 前言在已经安装过Anaconda和Pycharm后，还需要下载CUDA、CUDANN、Pytorch（t
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2024-09-03 06:39:34
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# 使用多多卡 CUDA 在 Python 中加速程序
在进行大规模计算或深度学习任务时，利用 GPU 进行加速是非常重要的。而 NVIDIA 的 GPU 搭载了 CUDA 并行计算平台，通过 CUDA，可以在 GPU 上并行计算，从而显著提高计算速度。在 Python 中，我们可以通过 PyCUDA 库来使用 CUDA 加速程序。
## 什么是 CUDA
CUDA 是 NVIDIA 开发的
原创
2024-06-09 03:42:54
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# Python 如何用 CUDA 运行程序：项目方案
## 项目背景
随着数据科学、机器学习和深度学习等领域的快速发展，对大规模数据计算的需求日益增长。传统的 CPU 在处理高并发、大规模计算任务时往往效率不足，而 GPU（图形处理单元）因其强大的并行计算能力越来越受到关注。另一方面，Python 作为一种热门的编程语言，虽然易于使用，但本身并不支持 GPU 运算。因此，需要有一种方法能够将
原创
2024-10-19 08:49:39
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# Django 调后端 Python 程序的基础入门
Django 是一个高效的 Python Web 框架，用于快速开发安全且可维护的网站。它具有强大的功能，同时也非常灵活，适合各类项目需求。本文将介绍如何使用 Django 调用后端 Python 程序，并通过代码示例来演示其工作原理。
## Django 概述
Django 提供了一整套工具和库，可以帮助开发者快速构建 web 应用。
原创
2024-08-03 05:12:14
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