CUDA入门 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.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的C…

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.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这…

CUDA刚学习不久,做毕业要用,也没时间研究太多的东西,我的博客里有一些我自己看过的东西,不敢保证都特别有用,但是至少对刚入门的朋友或多或少希望对大家有一点帮助吧,若果你是大牛请指针不对的地方,如果你也和我一样是一个入门的朋友请多交流 https://cudazone.nvidia.cn/parallel-nsight-%E4%B8%8B%E8%BD%BD/ 从这里了解在windows环境下通过一个叫Parallel Nsight的东西调试我们的程序 http://developer.nvidi…

最近在学cuda ,找了好久入门的教程,感觉入门这个教程比较好,网上买的书基本都是在掌握基础后才能看懂,所以在这里记录一下.百度文库下载,所以不知道原作者是谁,向其致敬! 文章目录 1. CUDA是什么 2. 64位Ubuntu12.04安装CUDA5.5 3. 对CUDA C的个人懵懂感觉 4. 主要概念与名称 4.1. 主机 4.2. 设备 4.3. 线程(Thread) 4.4. 线程块(Block) 4.5. 线程格(Grid) 4.6. 线程束 4.7. 核函数(Kernel) 4.8…

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型…

  1GPUs can handle thousands of concurrent threads. 2The pieces of code running on the gpu are called kernels 3A kernel is executed by a set of threads. 4All threads execute the same code (SPMD) 5Each thread has an index that is used to calculate mem…

安装好CUDA6.5+VS2012,操作系统为Win8.1版本号,首先下个GPU-Z检測了一下: 看出本显卡属于中低端配置.关键看两个: Shaders=384.也称作SM.或者说core/流处理器数量,数量越大.运行并行线程越多,单位时间计算量也就越大. BusWidth=64Bit,这个越大,数据的处理速度也就越快 接下来看看CUDA的布局: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvc3VuYm95aXJpcw==/font/5a6L5L2T…

转自:http://blog.csdn.net/smsmn/article/details/6336060 其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突,这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题,里面有讲到这些问题,但是没办法,为了要看懂那个bank conflict冲突,我不得不去找资料,说句实话我现在不是完全弄明白,但是应该说有点眉目了,现在我就把网上找的整理一下,放在这边,等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误. Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器,用于同一个线程…

引用 出自Bookc的博客,链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction-to-general-purpose-gpu-programming/ PS:这篇博客出自我的一个同学的手中,写的很好,是CUDA入门的好博客,因此才从他的博客中复制过来(复制改版也是个力气活~),大家也可以查看他博客中其它的文章,涉猎很广,从语言到开源包.此外,他是做推荐系统的,如果有关于…

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN…

为了搞硬件加速编解码,用了一周时间来看 CUDA,接下来开始加以总结. 一.什么是 CUDA (1)首先需要了解一下,什么是 CUDA. 参看:百度百科 -- CUDA 参看:CUDA基础介绍 参看:cuda入门 参看:CUDA知识普及 参看:CUDA学习笔记 CUDA (Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构),是显卡厂商 NVIDIA 在2007年推出的并行计算平台和编程模型.它利用图形处理器 (GPU) 能力,实现计算性能的显著提高.CUD…

​  前言 本文系统全面地介绍了Attention机制的不同类别,介绍了每个类别的原理.优缺点. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 概述 Attention机制目的在于聚焦有用的信息,并减少不重要信息的比重.Attention机制可以分为6大类,包括4个基础类别和2个组合类别.4个基础类别分别是通道注意力(channel attention),空间注意力(spatial attention),时间注意力(temporal atte…

​ 最近公众号的交流群满了,我们决定搞一个免费的知识星球,让大家在里面交流.以往都是我们写原创,大家阅读,读者之间没什么交流.与此同时,在CV技术指南交流群里,大部分问题都得到了很好地解决,但从来没有系统性地记录下来这些问题的解决方案,以至于很多问题都被重复性问. 为了方便读者之间进行论文交流,为了将所有问题梳理并记录系统性的解决方案,我们建设了这个知识星球[CV技术指南(免费版)] 在知识星球里我们搞了很多标签,大家可以在各个标签下积极发论文笔记.相关问题.环境配置记录等.在不久的将来,当大家…

​  前言 YOLOv5 是在 YOLOv4 出来之后没多久就横空出世了.今天笔者介绍一下 YOLOv5 的相关知识.目前 YOLOv5 发布了新的版本,6.0版本.在这里,YOLOv5 也在5.0基础上集成了更多特性,同时也对模型做了微调,并且优化了模型大小,减少了模型的参数量.那么这样,就更加适合移动端了. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ YOLOv5 网络模型结构 与之前的 YOLOv3.YOLOv4 不同,v3.v4…

​  前言 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积网络,从而获得更好的性能. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. ​ 论文:https://arxiv.org/abs/2203.03952 代码:https://github.com/hkzhang91/EdgeFormer 核心内容 本文主要探究了轻量模型的设计.通过使用 Vision Transformer 的优势来改进卷积…

​  前言  本文介绍了NMS的应用场合.基本原理.多类别NMS方法和实践代码.NMS的缺陷和改进思路.介绍了改进NMS的几种常用方法.提供了其它不常用的方法的链接. 本文很早以前发过,有个读者评论说没有介绍多类别NMS让他不满意,因此特来补充.顺便补充了NMS的缺点和改进思路. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. Non-Maximum Suppression(NMS)非极大值抑制.从字面意思理解,抑制那些非极大值的元素,保留极大…

​  前言 训练过程主要是指编写train.py文件,其中包括参数的解析.训练日志的配置.设置随机数种子.classdataset的初始化.网络的初始化.学习率的设置.损失函数的设置.优化方式的设置.tensorboard的配置.训练过程的搭建等. 由于篇幅问题,这些内容将分成多篇文章来写.本文介绍参数解析的两种方式. 欢迎关注公众号CV技术指南,专注于计算机视觉的技术总结.最新技术跟踪.经典论文解读.CV招聘信息. 一个模型中包含众多的训练参数,如文件保存目录.数据集目录.学习率.epoch数…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C…

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一…

第一次知道有显卡(GPU)编程这个东西,是去年比特币最热门的时候,看了几篇关于比特币的文章,说比特币挖矿要靠显卡,CPU的速度与GPU根本就没法比,于是就非常好奇,显卡是什么神奇的东西?为什么运算速度会比CPU快很多?当时也只是好奇而已,根本没想过这东西会与自己有任何关系. 去年年底的时候,我开始研究机器学习,试着用PHP编了几个遗传算法和神经网络算法的程序,发现很有趣,功能很强大,我一直想做医学方面的人工智能开发,觉得机器学习这个东西很有用,但就是运算速度太慢,估算了一下按程序的运行速度,要初…

最近想用cuda来加速三维重建的算法,就先入门了一下cuda. CUDA C 编程 cuda c时对c/c++进行拓展后形成的变种,兼容c/c++语法,文件类型为'.cu',编译器为nvcc.cuda c允许用内核函数来扩展c,调用时由N个不同的线程共执行N次.块内的线程可以通过共享存储器共享数据并通过它们的执行力来协调存储器访问,aka 通过调用__syncthreads()内部函数来指定内核中的同步点. 相比传统的cpp,添加了这么几个方面: 函数类型限定符 执行配置运算符 五个内置变量 变…

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大…

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...…

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th…

dim3是NVIDIA的CUDA编程中一种自定义的整型向量类型,基于用于指定维度的uint3. 例如:dim3 grid(num1,num2,num3): dim3类型最终设置的是一个三维向量,三维参数分别为x,y,z;…

1.线程块(block)是独立执行的,在执行的过程中线程块之间互不干扰,因此它们的执行顺序是随机的 2.同一线程块中的线程可以通过访问共享内存(shared memory)或者通过同步函数__syncthreads()来协调合作. 3.cuda全称:computer union device architecture    统一计算设备架构,因此CUDA并不是 编程语言 从线程层次看: 从内存层次看: 4.CUDA提供的API主要有两种: runtime API和driver API,其中run…

0 引言 由于毕设用到了Marvin,采用的是CUDA框架作为加速器,正好借此学习一下CUDA编程的一些基本知识. 各个版本的cuda的下载链接如下. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 下cuda与cudnn安装 https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ 1 GPU编程 参照了该博客,写得确实是非常之好,从硬件到软件,再到代码实现,由浅…

CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速. 一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果. 从一个简单例子说起: #include <iostream> #include <math.h> // function to add the elements of two arrays void add(int n, float *x, float *y) { for (int…

基于Ubuntu14.04系统的nvidia tesla K40驱动和cuda 7.5安装笔记 飞翔的蜘蛛人 注1:本人新手,文章中不准确的地方,欢迎批评指正 注2:知识储备应达到Linux入门级水平 一 . 首先介绍硬件配置 处理器 英特尔 Core i7 主板 华硕工作站主板 显卡 Nvidia GeForce GT 730 GPU Nvidia Tesla K40c 内存 32 GB 二 . 裸机安装ubuntu-14.04.5-desktop-amd64.iso镜像文件 UltraISo…