1.写在前面前面的博客我们简单的介绍并行的处理器，这节我们介绍下GPU，一种新型的图像处理器。2.GPU简介最初将SIMD指令添加到现有体系结构中的理由是：许多微处理器被用于PC和工作站中图形显示器上，以至于越来越多的处理时间被用于图形上。随着处理器上的晶体管数量根据摩尔定律持续增长，改进图形处理效率逐渐成为一个值得研究的问题。改进图形处理的主要驱动力来自计算机游戏行业。快速增长的游戏市场鼓励许多
ffmpeg在做音视频编解码时非常方便，所以很多场景下转码使用的是ffmpeg，铜鼓通过ffmpeg –help命令操作可以看到ffmpeg常见的命令大概分为六部分： 1. ffmpeg信息查询部分 2. 公共做操参数部分 3. 文件主要操作参数部分 4. 视频操作参数部分 5. 音频操作参数部分 6. 字幕操作参数部分 ffmpeg信息查询部分主要参数： 其中通过ffmpeg --help查看到
转载
2024-10-17 11:35:25
130阅读
在上一篇文章中，我们解决了tensorflow在大样本训练中内存不足的问题，但是可能无法最大化利用GPU资源，在这篇文章中，我们继续挖掘如何充分利用GPU资源，将显卡的内存、算力全部拉满。为了进一步挖掘显卡性能，进一步提升资源利用率，进一步解放双手，在这篇文章中，我们试图使用多进程，分配不同的显卡资源给多个模型，同时并行训练多个模型。 （虽然tf官方也有将显卡并行，使用多张显卡资源来提升计算效率的
转载
2024-04-26 16:06:47
245阅读
CUDA全局内存的合并访问（个人理解）每个warp去访问全局内存，会有400-600个时钟周期的内存延迟，这个代价很昂贵，所以为了减少访问全局内存的指令次数，我们将满足字节大小和对齐要求的warp合并起来访问全局内存，从而减少对全局内存的访问次数，提高GPU性能。关于warp指令基础知识1）什么是warp?一个线程warp包括32条线程（我的电脑是1个warp包括32条线程）。它位于多处理器中。2
转载
2024-09-03 08:33:34
79阅读
在试用Jira时，有时候需要多个Sprint并行使用，很多学员不知道是否可行？答案是肯定的。
原创
2018-11-22 14:16:52
10000+阅读
点赞
FFMPEG的用法 FFMPEG是一个视频软件的装换工具。 DOS下的操作如下： ffmpeg 转换 D:\ffmpeg\bin>ffmpeg.exe -i C:\Users\pc\Desktop\sp.mp4 -vf scale=500:-1 -t 100 ss.flv C:\Users\pc\Desttop\sp.mp4 是所需要转换的文件地址 scale=500:-1 表示准
转载
2024-07-18 14:40:00
26阅读
多GPU并行torch.nn.DataParallel使用非常简单，基本只需添加一行代码就可扩展到多GPU。如果想限制GPU使用，可以设置os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = "0, 2, 4"，注意程序执行时会对显卡进行重新编号，不一定跟实际完全对应。device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_availab
转载
2023-08-11 18:23:56
425阅读
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
转载
2023-10-20 06:59:19
81阅读
多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
转载
2024-06-09 00:40:52
100阅读
1. nn.DataParalleltorch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=0)module -要并行化的模块device_ids (python列表:int或torch.device) - CUDA设备(默认:所有设备)output_device (int或torch.device) -输出的设
4.jpeg
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
转载
2023-11-24 21:15:30
93阅读
多卡训练模式：进行深度学习模型训练的时候，一般使用GPU来进行加速，当训练样本只有百万级别的时候，单卡GPU通常就能满足我们的需求，但是当训练样本量达到上千万，上亿级别之后，单卡训练耗时很长，这个时候通常需要采用多机多卡加速。深度学习多卡训练常见有两种方式，一种是数据并行化（data parallelism），另外一种是模型并行化（model parallelism）。 深度模型训练方
转载
2023-07-12 14:08:24
214阅读
思知群里面的一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:44:51有大神对numpy库熟悉的没请教一个问题NK(659324338) 2019/8/1 10:45:46这种程序是否可以转化为矩阵运算而不使用双重for循环NK(659324338) 2019/8/1 10:48:05像这种
1.前言并行计算，是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。在当下，CPU速度提升遇到一定的瓶颈，而GPU速度很高，也在不断的去帮CPU承担更多的计算。GPU的更新换代也非常快，成为可以更好提高我们电脑性能，运行速率的。2.结构 从上图结构我们可以看出，CPU的计算单元（ALU）较复杂，但是个数较少；GPU的计算
转载
2023-10-14 00:15:07
139阅读
并行计算随着硬件技术的发展，并行计算已经逐步走进大家的生活。你在用社交软件聊天的同时，可能需要浏览网页，播放音乐。而只能打电话的手机，已经不是大家期待的手机。这些都受益于并行计算的发展。早期的并行计算主要是在CPU上完成的。提升CPU的性能主要有以下两种方式： 1）提高处理器的时钟频率 2）
转载
2024-03-22 14:40:29
48阅读
随着GPU的可编程性不断增强，GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务，利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来，将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU（General Purpose computing on graphics processing units，基于GPU的通用计算）。而与此同时CPU则遇到了一些障碍，CPU为了追求通用性，将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路（比如
转载
2024-03-18 09:16:12
120阅读
GPU并行计算OpenCL(1)——helloworld随着现在GPU越来越强大，我们看论文的时候经常听到GPU加速的某某某算法，但是到底如何进行加速呢？CUDA可能大家更加熟悉(奈何电脑是MAC)，这里介绍就OpenCL。OpenCL(Open Computing Langugae)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。
转载
2024-04-30 17:19:19
81阅读
上篇文末设想的是用天灾和定向改造机制来提高排课运算的效率，结果并不尽如人意。虽然如此，我还是会把天灾和基因改造算法帖出来，抛砖引玉吧。而为了提高效率，最终采用的是基于CUDA的GPU并行计算技术，这也是个不小的坑，而且不论中文环境还是github都没有类似的样本先例，github上有两个基于CUDA的时间表算法代码，使用的是假设的损失函数做核函数，没有实际应用价值。可能时间表问题本身并不适合做GP
转载
2024-07-29 18:39:59
63阅读
streaming processor(sp): 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个thread。Warp：warp是SM调度和执行的基础概念，同时也是一个硬件概念，注意到Warp实际上是一个和硬件相关的概念，
转载
2023-11-02 08:46:43
213阅读
最近在了解GPU架构这方面的内容，由于资料零零散散，所以准备写两篇博客整理一下。GPU的架构复杂无比，这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同，显卡型号的不同，GPU的架构也有差别，但是大体的设计基本相同，原理的部分也是相通的。下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本，从降低延迟的角度，来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的。有关
转载
2024-04-30 19:26:10
86阅读
