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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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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说明在模型训练的时候，往往使用的是多GPU的环境；但是在模型验证或者推理阶段，往往使用单GPU甚至CPU进行运算。那么中间有个保存和加载的过程。下面来总结一下。多GPU进行训练首先设置可见的GPU数量，有两种方式可以声明：在shell脚本中声明：export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1,2,3在py文件中声明os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']
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2023-06-14 20:50:02
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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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GPU版Pytorch最近在搞深度学习，需要用到GPU跑模型了，配置GPU版本的Pytorch是真的烦，而且每个人遇到的问题不一样，网上很多教程也良莠不齐，这里我将自己总结的最简便的配置Pytorch方法分享给大家。1.下载安装CUDA首先需要查看当前电脑显卡CUDA版本： 右键点击图标进入控制面板–>帮助–>系统信息–>组件，出现如下界面，比如我的就是CUDA 10.1版本：
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2023-09-05 11:13:21
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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
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
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2023-09-06 10:30:02
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概念解析首先，我们先整理一下：平时在使用一些GPU加速算法是都是在Python环境下执行，但是一般的Python代码是没办法使用GPU加速的，因为GPU是更接近计算机底层的硬件，Python一类的高级语言是没办法直接和GPU沟通的。然后就引出话题的重点：硬件的加速必须使用硬件语言。查询Python+GPU关键字，除了TensorFlow，另外出镜率比较高的几个概念是：Numba、CUDA、PyCU
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2023-08-16 17:22:36
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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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1.处理器技术的发展1971年，全球第一颗通用型微处理器4004推出，由2300个晶体管构成。当时——戈登摩尔(Gordon Moore)，就提出后来被业界奉为信条的“摩尔定律”——每过18个月，芯片上可以集成的晶体管数目将增加一倍。在一块芯片上集成的晶体管数目越多，意味着运算速度即主频就更快。到了英特尔的奔腾(Pentium 4)840处理器，晶体管数量已经增加至2.5亿个，相比当年的4004增
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2024-08-23 17:27:18
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本文主要讨论：解释型语言中的GPU编程ThrustRTC 项目, 以及如何在Python中使用CUDA模板库可以看作是ThrustRTC这个项目： fynv/ThrustRTCgithub.com
的一个引言。解释型语言与GPU编程众所周知，C++ 是CUDA的默认语言。在解释型语言（在以人工智能为代表的领域）如此流行的今天，我们发现，以CUDA为代表的GPU并行编程依然
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2024-06-29 16:29:28
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2.1 CUDA编程模型概述CUDA编程模型提供了一个计算机架构抽象作为应用程序和硬件之间的桥梁。通信抽象是程序与编程模型实现之间的分界线，它通过专业的硬件原语和操作系统的编译器或库来实现。利用编程模型所编写的程序指定了程序的各组成部分是如何共享信息及相互协作的。编程模型从逻辑上提供了一个特定的计算机架构，通常它体现在编程语言或编程环境中。CUDA另外利用GPU架构的计算能力提供了以下几个特有功能
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2024-06-29 09:04:06
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一、并行编程模型介绍共享内存模型： 并行程序中的进程或线程可以通过对共享内存区的读写操作来实现互相间的通信。该模型关注并行任务的划分以及映射到进程或线程的指派分配。适用于共享存储多处理器。该类型主要有OpenMP、基于POSIX线程库的多线程程序等。消息传递模型： 各个并行任务之间不能通过程序地址的访问获得另一任务的数据，必须显式提出数据通信请求才能在任务间交互信息。该模型关注数据的分布情况。
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2024-04-24 10:53:20
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简介这是这个系列的第一篇入门文章，这个系列的博客不会讲解太多的东西，毕竟官方文档就是最好的教程，这个系列的博客主要是写一些 cuda 代码跑起来试试，记录下自己的学习收获。 官方文档就是最好最权威的学习资源CUDA Toolkit Documentation v11.7.0运行本文的cuda代码，需要搭建GPU环境，参考博客 环境搭建此外作为入门，个人觉得这篇文章是很不错的 ，强烈建议先看完下面这
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2024-05-23 11:31:00
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一：cuda编程模型1：主机与设备主机---CPU 设备/处理器---GPUCUDA编程模型如下： ＧＰＵ多层存储空间结构如图： 2：Kernel函数的定义与调用A:运行在GPU上 相关限定符：__global__能在主机端和device端调用中调用；__device__只能在device端调用 __host__只能在host端调用
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2023-10-03 19:59:33
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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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CUDA编程模型常见的CUDA术语 我们怎么写一个能在GPU跑的程序或函数呢？ 通过关键字就可以表示某个程序在CPU上跑还是在GPU上跑！如下表所示，比如我们用__global__定义一个kernel函数，就是CPU上调用，GPU上执行，注意__global__函数的返回值必须设置为void。CPU和GPU间的数据传输
GPU和CPU之间的构架：
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2021-07-21 10:02:51
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参考自《GPU高性能运算之CUDA》主编：张舒。1、主机与设备 CUDA编程模型将CPU作为主机（Host），GPU作为协处理器（co-processor）或者设备（Device）。在一个系统中可以存在一个主机或若干个设备。 CPU和GPU各司其职。CPU负责逻辑性较强的事物处理和串行计算，GP
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2024-04-22 23:04:06
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一，关于编程模型首先要了解什么是异构架构计算：即GPU和CPU协同工作，CPU端称为主机端用host表示，GPU端称为设备端用device表示。GPU和CPU连接一般协议是PCI-E，最新的协议有NVme，延迟更小。程序执行流程主要分为六个大的部分：在host端分配内存，进行数据初始化。在device端分配内存。将数据从host拷贝到device。用CUDA核函数在device端完成指定的运算。将
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2024-04-15 12:50:35
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