CUDA && GPU中dim3介绍

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GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的…

CUDA 9中张量核（Tensor Cores）编程

CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训…

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据

在NVIDIA A100 GPU中使用DALI和新的硬件JPEG解码器快速加载数据如今,最流行的拍照设备智能手机可以捕获高达4K UHD的图像(3840×2160图像),原始数据超过25 MB.即使考虑到令人尴尬的低HD分辨率(1280×720),原始图像也需要超过2.5 MB的存储空间.存储少至100张UHD图像将需要近3 GB的可用空间. 显然,如果以这种方式存储数据,则会很快耗尽空间.这是图像压缩派上用场的地方.众所周知的JPEG格式可以将图像大小从30 MB缩小到3 MB. 对于深度学…

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法.由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题,Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND.相反,Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现.xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1,比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短,但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试. 在GPU上使…

适用于CUDA GPU的Numba例子

适用于CUDA GPU的Numba例子矩阵乘法这是使用CUDA内核的矩阵乘法的简单实现: @cuda.jit def matmul(A, B, C): """Perform square matrix multiplication of C = A * B """ i, j = cuda.grid(2) if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]: tmp = 0. for k in rang…

[BIM]BIM中IDM介绍

参考:http://blog.fang.com/25866228/10613454/articledetail.htm IDM的全称是Information Delivery Manual,信息交付手册.和IFC一样,我还是建议您就记住IDM得了,然后弄清楚什么是IDM,为什么要有IDM就够了. 1.为什么需要IDM? 前面我们说了,要实现BIM的价值,就必须要做到不同项目成员之间.不同软件产品之间的信息交换,由于这种信息交换涉及的项目成员种类之繁多.项目阶段之复杂和项目生命周期时间跨度之大.以…