最近学习GPU编程，现将GPU开发所需的的开发环境搭建过程总结如下，GPU编程首先离不开CUDA(NVIDIA显卡)，GPU和CUDA在这里就不过多介绍。学习GPU编程，离不开一本好书的辅导，在这里向大家推荐一下《GPU高性能编程CUDA实战》。 学习GPU编程，首先需要一个具有NVIDI
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2024-03-26 14:45:55
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实现算法并行是第一步，但是后续的优化会大幅度影响算法运行速度，这里讲一些可以后续优化的点。GPU优化比较麻烦的是，不一定优化会起作用，因此要把所有方法都试一遍，才能知道是（优化前，优化A，优化B ...）那种最适合自己的问题参考学习视频链接：https://pan.baidu.com/s/1NlFZS2EHdY86z09AlR41Jg 提取码：12341.warm up第一次运行程序可
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2024-04-26 12:06:17
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CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构[1]）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。通过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。NVIDIA营销的时候[2]，往往将编译器与架构混合推广，造成混乱。实际
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2024-07-03 22:30:28
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# Java GPU 开发入门指南
## 导言
随着计算需求的不断增加，GPU（图形处理单元）在高性能计算（HPC）、机器学习和数据处理等领域的重要性日益凸显。对于Java开发者来说，了解如何在应用中使用GPU是一个重要的技能。在本指南中，我们将深入探讨如何实现在Java中进行GPU开发的步骤，以及每一步都需要的代码和相关的工具。
## 开发流程
在开始具体的编码之前，我们先列出实现Jav
额外的硬件数据：计算能力没有描述某些硬件功能。 例如，主机和设备之间的内核执行与异步数据传输重叠的能力在大多数但不是所有具有计算能力1.1的GPU上均可用。 在这种情况下，请调用cudaGetDeviceProperties（）来确定设备是否具备某种功能。 例如，设备属性结构的asyncEngineCount字段指示重叠的内核执行和数据传输是否可能（并且，如果是的话，可以有多少并发传输是可能的）;
环境配置Visual Studio 2015（vs一定要在cuda之前装）CUDA 10.1；安装时选择自定义安装，只勾选CUDA，不修改安装路径。OpenCV 4.1.0+OpenCV-contrib 4.1.0CMake 3.11 ，安装最后一步勾选Add CMAKE to the PATH for all users。reference 查看本机是否支持cuda开发 || 下载CUDA T
鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术，想找一本入门的教材，选择了Jason Sanders等所著的书《CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming》。这本书作为入门教材，写的很不错。自己觉得从理解与记忆的角度的出发，书中很多内容都可以被省略掉，于是就有了这篇博文。此博文记录与总结此书的笔记和理解。注意
目录前言一、服务器登录1.1 下载安装putty1.2 putty远程登录 1.3 查看GPU、显卡常用命令1.4 Linux常用命令二、Anaconda创建虚拟环境并安装pytorch2.1 安装Anaconda2.2 安装Pytorch三、使用FileZilla拷贝文件至服务器3.1 下载安装FileZilla3.2 使用FileZilla传输文件 四、运行JupyterN
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2023-06-28 20:28:24
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该楼层疑似违规已被系统折叠 隐藏此楼查看此楼不久前，Nvidia正式宣布基于TegraX1打造的JetsonTX1登陆中国区市场。据引见，该产品为Nvidia旗下首款针对深度学习神经网络而设计的嵌入式开发板，针对的开发方向为无人机、自主机器人系统以及驾驶辅助系统，可以大幅减少开发者的开发难度，快速打造产品。作为与挪动设备渐行渐远的Tegra处置器，从上一代Tegra K1开端就推出了相似
FPGA作为一个比较新的领域，在最近几年中有很大的发展和进步。各个厂家的FPGA不断
推陈出新，工艺越来越高、速度越来越快、功能越来越多，价格却越来越便宜了。随着FPGA成本
的进一步降低和规模的增加，在未来几年中FPGA应该有更加宽广的应用领域。这样看来
FPGA的开发人员似乎有一个不错的将来。但是就我看来，FPGA开发人员在中国发展前景并不
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2024-07-23 23:07:10
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本文描述了在Ubuntu10.10下搭建NVIDIA CUDA开发平台的方法。本文是笔者按照官方搭建环境过程中的心得，官方文档链接是http://developer.download.nvidia.com/compute/DevZone/docs/html/C/doc/CUDA_C_Getting_Started_Linux.pdf首先我们要准备有一台安装有Ubuntu-10.10(32-bit)
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2024-07-17 18:21:37
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随着移动平台的发展和其应用的不断改善，质量成为决定成败的关键。用户要求他们选择安装的应用响应快、性能好，如果某个应用不能提供卓越的功能和稳定的用户体验，那这样的应用注定会被很快卸载。 尽管现在 Android 智能手机和平板电脑的运行速率越来越快，但开发者仍需牢记，应用的运行环境仍受到电池和处理器等诸多资源的限制。以下是如何为应用“瘦身”的十条建议，以便能在当前和以后的所有 Andr
本系列为英伟达GPU入门介绍的第二篇，主要介绍CUDA编程的基本流程和核心概念，并使用Python Numba编写GPU并行程序。为了更好地理解GPU的硬件架构，建议读者先阅读我的第一篇文章。GPU硬件知识和基础概念：包括CPU与GPU的区别、GPU架构、CUDA软件栈简介。GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行
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2023-09-09 21:21:14
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对于初次使用GPU加速代码的学习者来说，需要在电脑上安装支持GPU加速的部件，分以下三个步骤：安装支持GPU版本的Pytorch（非cpu版本）安装GPU版本的pytorch,在如下地址进入下载：https://pytorch.org/ 请选择好自己的操作系统和CUDA版本，使用图中的命令在Anaconda Prompt中运行‘run this Com
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2024-02-07 23:09:28
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1GPU编程，依赖于显卡 2GPU变成依赖于OpenGL和direct 3CPU的特点是：频率比较快，GPU的特点是寄存器非常非常的多。 4如果电脑是windows7，没法直接调试GPU。Window8可以直接调试 5用VS2013新建一个项目，命名：GPU 6调试GPU的方式是VS中的：打断点—>运行项目à调试à窗口àGPU线程（通过这种方式实现调试GPU项目）
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2024-04-22 09:34:57
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前言不必害怕未知，无需恐惧犯错，做一个Creator！GPU（Graphics Processing Unit，图形处理单元）是一种专门用于处理图形和并行计算的处理器。GPU系统架构通常包括硬件和软件层面的组件。一、总体流程应用程序请求图形操作： 应用程序通过图形API（如OpenGL、Vulkan）发送图形操作请求。图形API调用GPU驱动程序： 图形API将请求传递给GPU驱动程序。GPU驱动
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2024-06-06 10:27:20
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硬件购买以及注意点 购买硬件之后在网卡后面有个短路帽要加上，否则无法开机。系统安装nvidia jetson nano系统安装在SD卡中，请预先准备一个32G的SD卡系统安装步骤请参考官网Getting Started With Jetson Nano Developer Kit | NVIDIA Dev
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2024-04-17 10:32:09
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文章目录一、安装Anaconda1.换源2.常用指令二、安装cuda和cudnn1.对应版本2.创建虚拟环境3.激活虚拟环境4.安装cuda4.安装cudnn三、安装tensorflow的GPU版本1.判断是否安装成功四、pycharm配置虚拟环境1.新建项目2.配置环境3.完成创建总结 一、安装Anaconda本文主要通过Anaconda来配置深度学习环境。 可以通过Anaconda官网下载附
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2023-08-02 19:19:31
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文章目录torch 查看GPUnvidia-smi 详解cuda 用法python -m 参数官方文档解释 torch 查看GPUtorch.cuda.is_available() # cuda是否可用；
torch.cuda.device_count() # 返回gpu数量；
torch.cuda.get_device_name(0) # 返回gpu名字，设备索引默认从0开始；
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2023-08-09 16:42:55
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一、使用场景 Android运行一段世时间后，系统出现卡顿二、分析&定位问题 系统卡顿，同时又发现芯片温度很高，怀疑是温度过高导致CPU降频，因此我们要将一段时间内CPU的运行信息打印出来。这里我们想知道CPU温度与运行频率之间的关系，所以需要输出CPU的温度和频率参数，其次还一些辅助信息，例如时间和GPU的占用率。所以需要的数据项包括：时间、CPU温度、CPU频率
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2023-08-31 00:15:28
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