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前段时间有个同学的毕设是搞并行计算的,他基本不懂编程把我拉过去帮忙,我之前也没弄过,帮着搞了2天.先把代码贴上去,等有时间在把详细补充一些内容. CUDA编程主要是利用了显卡优越的并行计算能力,把一个大的任务分成很多小的单位同时执行,这样就节省了运行的时间. 1:首先要在显存中分配空间,把内存中的变量复制到其中: cudaMemcpy(gpu_img_1,buffer1,(img_1.w*img_1.h)*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice); cudaMe…
win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil…
背景 近日忽然想到,在CPU类型的服务器即使给到足够的运算资源,与GPU类型的服务器做运算来讲仍然是相差甚远,而本人有一台闲置的AMD vega8集显的电脑.想要用来做计算,来探究其与CPU运算的差别. 跟踪 网上查阅资料发现,大部分的用户都是安装NVIDA自家研究的CUDA,然后用作机器学习人工智能方面的运算.而很少有AMD vega显卡的实例.再深度查阅资料发现WSL(Windows子系统linux)中宣布支持vega显卡的并行运算. 开坑 这次准备买一个大规模的硬盘再对Windows系统安…
GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度…
CPU擅长逻辑处理控制,GPU适合高强度的并行计算任务,为什么会存在这种差别?今天搜集了些相关资料,摘抄总结如下. 一.什么是GPU GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的.GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片.那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢. 自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期.简单来说,其经过了以下几个阶段的发展: 1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的…
http://blog.csdn.net/wu_nan_nan/article/details/45603299 声明: 本文部分内容来自网络.由于知识有限,有错误的地方还请指正.本帖为自己学习过程的记录帖,如果对您有帮助,我将荣幸之至.欢迎和我一起讨论,联系方式:新浪微博 @躺在草原看夕阳.   什么是显卡?     显卡(Video card,Graphics card)全称显示接口卡,又称显示适配器,是计算机最基本配置.最重要的配件之一.就像电脑联网需要网卡,主机里的数据要显示在屏幕上就需…
显卡 Video card,Graphics card,又叫显示接口卡,是一个硬件概念(相似的还有网卡),执行计算机到显示设备的数模信号转换任务,安装在计算机的主板上,将计算机的数字信号转换成模拟信号让显示器显示出来. 显卡是计算机的标配之一,计算机要显示图像就必须安装显卡.普通计算机的显卡一般是集成在主板上的. 显卡驱动 显卡驱动是显卡跟计算机连接的桥梁,可以让计算机识别到GPU硬件,是必须正确安装的,不同厂商.不同型号的GPU对应不同的显卡驱动.非开发人员不用安装CUDA或cuDNN,但…
# device = torch.device("cuda:0" if torch.cuda.is_available() else "cpu")os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"]="0,1"# test=torch.cuda.is_available()print(torch.cuda.device_count())print(torch.cuda.get_device_name(1))pr…
原文地址:http://blog.csdn.net/haorenka2010/article/details/24385955 按语:首先感谢http://blog.csdn.net/fengbingchun/article/details/9831837这个博主的原创方法,在这个基础上编译之后发现了很多问题,所以进行了改正,有了以下方法: 重新编译opencv 1. 查看本机配置,查看显卡类型是否支持NVIDIA GPU,本机显卡为NVIDIA GeForce  GT630: 2. 从http…
发现一篇神文,解决了困扰许久的远程桌面OpenGL/GPU 等问题... 原地址在这:http://www.tanglei.name/how-to-run-gpu-programs-using-remote-connection/ 有时候往往需要通过远程桌面连接进行coding工作,像一般的比如web之类的可能不需要GPU等支持的coding工作直接用windows远程桌面连接编码然后debug即可,而一些需要依靠显卡支持的工作如渲染.cuda等GPU操作时,往往远程桌面连接debug会失败.因…