"CUDA runtime is insufficient with CUDA driver"CUDA 9.2: 396.xx CUDA 9.1: 387.xx CUDA 9.0: 384.xx CUDA 8.0 375.xx (GA2) CUDA 8.0: 367.4x CUDA 7.5: 352.xx CUDA 7.0: 346.xx CUDA 6.5: 340.xx CUDA 6.0: 331.xx CUDA 5.5: 319.xx CUDA 5.0: 304.xx CUDA 4…

1.在用vs运行cuda的一些例子时,在编译阶段会报出很多警告: warning C4819 ...... 解决这个警告的方法是打开出现warning的文件,Ctrl+A全选,然后在文件菜单:file->Advanced save options,在弹出的选项中选择新的编码方式为:UNICODE- codepage 1200 ,点确定后重新编译. 为什么会出现这个警告呢?原因在于NvidIA方面,他们的在编写文件的时候用的字符集不通用. 2.关于warp和half-warp 一个warp包含32…

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. 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 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…

CUDA是NVIDIA的GPU开发工具,眼下在大规模并行计算领域有着广泛应用. windows平台上面的CUDA开发之前.最好去NVIDIA官网查看说明,然后下载对应的driver. ToolKits等等. 假设你下载最新版本号的CUDA7.0.里面事实上已经包括了driver及Tool kits. 特别要注意:目标最高版本号为CUDA7.0.仅支持64位系统(32位没法安装CUDA 7.0 Tool Kits).另外,VS编译平台最低要求是VS2010. So,那些依旧用VC6或者VS2008…

[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是win32,死活找不到x64的库,对是gnuwin32,没有找到gnuwin64,也是哭了,于是想着是不是能够将Caffe按照win32的配置进行重新编译一番.结果可想而知,遇到了一堆的问题,很伤心,最后也没有解决,不,最后是完全将cuDNN和CUDA全部去掉后才成功的,因为cuDNN没有找到所谓的…

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所…

[CUDA开发]CUDA面内存拷贝用法总结 标签(空格分隔): [CUDA开发] 主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示: CUdeviceptr g_pRgba = 0; CUDA_MEMCPY2D memcpy2D = { 0 }; memcpy2D.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE; memcpy2D.srcDevice = g_pRgba; memcpy2D.srcPitch = nWidth * 4…

子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自己写开发库- -那我不得不佩服你很有时间,想必也不会有很多人想自己在去实现一个CUDA吧,呵呵,虽然实现一个也不是太难).前面我们讲到了一些简单的CUDA的C语言扩展的规则,下面就具体来讲解CUDA给我听哦买提供了多少方便的API函数.在开发CUDA的时候,CDUA也给我们提供了一套完整的API函数…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是…

原文链接:https://developer.nvidia.com/ffmpeg GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg and libav are among the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins t…

说明:想要让Theano在Windows8.1下能利用GPU并行运算,必须有支持GPU并行运算的Nvidia显卡,且要安装CUDA,千万不要电脑上是Intel或AMD的显卡,却要编写CUDA. 文中用到的所有软件均共享在百度云盘中,方便大家的使用!! 链接:http://pan.baidu.com/s/1dD4APIL 密码:8bk5 一.CUDA的安装 1.查看你的显卡是否支持GPU并行运算 "This PC"/"Manage"/"Device Mana…

http://www.cnblogs.com/bravestarrhu/archive/2012/05/02/2479461.html 在开发Android应用时,相信很多同学遇到和我一样的情况,虽然项目刚开始构架时自认为MVC层级分的特别明确,但最终往往是一个Activity有好几百行代码,而且逻辑和UI显示完全混杂在一起,导致后续项目的维护成本巨大.一个偶然的机会看到有种MVP模式(Mode-View-Presenter)可以比MVC更好的解耦和,然后好奇的研究了下这个模式并尝试在现在项目中…

Spring Security 解析(六) -- 基于JWT的单点登陆(SSO)开发及原理解析   在学习Spring Cloud 时,遇到了授权服务oauth 相关内容时,总是一知半解,因此决定先把Spring Security .Spring Security Oauth2 等权限.认证相关的内容.原理及设计学习并整理一遍.本系列文章就是在学习的过程中加强印象和理解所撰写的,如有侵权请告知. 项目环境: JDK1.8 Spring boot 2.x Spring Security 5.x  …

Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质. Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元.一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式.也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令. block可以是一维二维或者三维的,但是,从硬件角度看,所有的thread都被组织成一维…

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr…

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是…

ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目.<NVIDIA CUDA编程指南>第57页开始          在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要.          global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内存device memory.          首先,设备device有能力,在一个单一指令下,从global memory中读…

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算…

Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质. Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元.一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式.也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令. block可以是一维二维或者三维的,但是,从硬件角度看,所有的thread都被组织成一维…

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa…

来自吉浦迅科技 整理发布 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTE3Nzk4MQ==&mid=2651231163&idx=1&sn=d48b4480da3481de8ae20e78b1ee22df&scene=23&srcid=0605uZ1nd6QlqnK6AJdMlZkI#rd 第五名:Tesla K80 Tesla --英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌,以性能高.稳定性强,适用于长时间高强度计算著称. Tesla K8…

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上.出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和瑞…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函…

概述 NVIDIA Jetson TX1是计算机视觉系统的SoM(system-on-module)解决方案.它组合了最新的NVIDIAMaxwell GPU架构,其具有ARM Cortex-A57 MPCore(Quad-Core)CPU族,实现性能与电源功耗的最大优化,满足下一代产品的工业视觉计算的要求. Jetson TX1 SoM设计满足低功耗环境要求,集成: l  先进的3D图形.视频和图像处理 l  并行计算.机器视觉.机器学习能力 l  32bit和64bit的操作能力 除了性能和…

这篇文章主要分析 NVCUVID 提供的解码器,里面提到的所有的源文件都可以在英伟达的 nvenc_sdk 中找到. 解码器的代码分析 SDK 中的 sample 文件夹下的 NvTranscoder 中包含了编码器和解码器的用法,编码器的内容不在这里分析,因为 FFMPEG 中已经包含了相关的代码,不需要其他的处理. 解码器在 SDK 中有一份封装,主要是 NvTranscoder 下的 VideoDecoder 类.目前这个类的具体用法还不是特别的清楚.分析将会从 main 函数开始. ma…

问题描述:项目中,需要对高清监控视频分析处理,经测试,其解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,解码成为系统的瓶颈. 解决思路: 利用GPU解码高清视频,降低解码所占用CPU资源,加速解码过程. 一.OpenCV中的硬解码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行读取视频,由cv::gpu::VideoReader_GPU完成,其示例程序如下. 1 int main(int argc, const char* argv[]) 2 { 3 if (argc != 2) 4 re…

GPU 的硬体架构   这里我们会简单介绍,NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU,其在执行CUDA 程式的部份(基本上就是其shader 单元)的架构.这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯,以及NVIDIA 在各个研讨会.学校课程等所提供的资料,因此有可能会有不正确的地方.主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.1.NVIDIA 在Supercomputing '07 介绍CUDA 的session,以及UIUC 的CUDA 课程. GPU…

GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. 循环展开代码例子: #include<iostream> using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;…

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on…