1. 首先需要安装numba(python的CUDA版)conda install numba & conda install cudatoolkit2. 导入numbafrom numba import jit, cuda3. 以我的一个机器学习学习作业为例, 比较GPU与不带GPU的运行速度差异, 只需要在定义的函数前面加上 @jit 即可,#%%deine functions
fro
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2023-09-06 10:30:02
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一、CPU和GPU交互1.各自有自己的物理内存空间，CPU的是内存，GPU的是显存2.通过PCI-E总线互连(8GB/S~16GB/S)3.交互开销较大 GPU各存储访存速度：Register寄存器，最快Shared Memory，共享存储，很快Local Memory，本地存储，在显存中，有缓存，相对较慢Global Memory，全局存储，在显存中，有缓存，相对较慢Con
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2023-10-20 06:59:19
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# GPU并行编程与Python：让计算更高效
在现代计算任务中，尤其是深度学习、高性能计算和大规模数据分析等领域，GPU（图形处理单元）因其强大的并行处理能力而成为首选工具。虽然传统上，GPU主要用于图形渲染，但如今它们在科学计算和数据处理方面的作用也日益凸显。本文将介绍如何在Python中使用GPU进行并行编程，并提供相关示例代码，以帮助开发者提升数据处理的效率。
## 什么是GPU并行编
目录准备需要有支持CUDA的Nvidia显卡 linux查看显卡信息：lspci | grep -i vga 使用nvidia显卡可以这样查看：lspci | grep -i nvidia 上一个命令可以得到类似"03.00.0"的显卡代号，查看详细信息：lspic -v -s 03.00.0 查看显卡使用情况（nvidia专用）：nvidia-smi 持续周期性输出使用情况（1秒1次）：watc
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2023-08-16 17:17:44
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*本文只适用于win10系统 nvidia显卡*pytorch是基于python的一个深度学习框架，个人觉得比tensorflow好用，绝对不是因为我电脑用tensorflow一直有bug的原因：)使用gpu进行并行计算会比cpu更快(我也不知道为什么)，但是在网络较小的时候据说优势也不是很明显。第一步 安装python点击downloads然后在里面选择windows系统，红
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2023-09-18 20:46:50
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STMatch: Accelerating Graph Pattern Matching on GPU with Stack-Based Loop OptimizationsSTMatch: 使用基于栈的循环优化加速 GPU 上的图模式匹配 [Paper] [Code] SC’22摘要提出了一个新颖的基于栈的 GPU 上的图模式匹配系统, 以避免同步和内存消耗问题.提出了两级工作窃取技术和循环展开
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
Parallel Programming 是一门CS系的课程，主要讲授如何针对单机多CPU内核（真*多线程）以及computer cluster 编程，以充分利用计算资源，提高程序性能。一般都会以MPI为例。水平上延展一点，还包括对GPU编程（一般都讲CUDA）。垂直上延展，就是distributed programming 分布式编程，一般会讲Hadoop和Spark。主要应用领域包括科学计算，
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2023-10-11 09:01:45
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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
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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如果要做并行程序，就要使用CUDA，这个原本是要用C语言来写的，但是C语言的开发稍微有点麻烦，经常出现内存报错之类的bug，如果可以使用语法更加简单的python语言来开发，就会更加快捷方便，这时可以有一个选择，就是使用taichi语言，这里记录一些零散的笔记。简单Julia集示例 首先来看一个简单的例子，生成一个分形Julia集。# fractal.py
#导入taichi语言
impor
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2023-07-12 00:14:47
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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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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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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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2024-07-03 22:21:52
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1.背景介绍随着数据量的不断增长，计算机科学家和工程师需要寻找更高效的计算方法来处理这些大量数据。GPU(图形处理单元)是一种专门用于并行计算的微处理器，它可以在短时间内处理大量数据，因此成为大数据处理的关键技术之一。在这篇文章中，我们将深入探讨GPU并行计算的核心概念、算法原理、具体操作步骤和数学模型。我们还将通过具体的代码实例来解释GPU并行计算的实现方法，并讨论未来的发展趋势和挑战。2.核心
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2024-07-05 18:07:49
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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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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”。
自己创建一个目录，在里面新建
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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CDA数据分析师 出品相信大家在做一些算法经常会被庞大的数据量所造成的超多计算量需要的时间而折磨的痛苦不已，接下来我们围绕四个方法来帮助大家加快一下Python的计算时间，减少大家在算法上的等待时间。以下给大家讲解关于数据并行化这方面的内容。1.介绍随着时间和处理器计算能力的增长，数据呈指数级增长，我们需要找到有效地处理数据的方法。那我们应
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2023-11-24 21:15:30
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