profiler报告包含每次内核启动分析期间收集的所有信息.在用户界面中,它包含一个包含常规信息的标题,以及用于在报告页面或单个收集的启动之间切换的控件.默认情况下,报告以选定的详细信息页面开始. 页眉 页面下拉列表可用于在可用报告页面之间切换,下一节将对此进行详细说明. 探查器报告标头 Launch下拉列表可用于在所有收集的内核启动之间切换.每个页面中显示的信息通常表示选定的启动实例.在某些页面(例如Raw),显示所有启动的信息,并突出显示所选实例.您可以输入这个下拉列表来快速过滤并找到一个内…

主菜单 文件 新建项目使用"新建项目"对话框创建新的分析项目 4. Main Menu and Toolbar Information on the main menu and toolbar. Main Menu File New Project Create new profiling Projects with the New Project Dialog Open Project Open an existing profiling project Recent Project…

NSight Compute 用户手册(中) NVIDIA Nsight Compute支持密码和私钥身份验证方法.在此对话框中,选择身份验证方法并输入以下信息: 密码 IP/主机名:目标设备的IP地址或主机名. 用户名:用于SSH连接的用户名. Password:用于SSH连接的用户密码. 端口:用于SSH连接的端口.(默认值为22.) 部署目录:目标设备上用于部署支持文件的目录.指定的用户必须对此位置具有写入权限. 私钥 IP/主机名:目标设备的IP地址或主机名. 用户名:用于SSH连接的用…

NSight Compute 用户手册(上) 非交互式配置文件活动 从NVIDIA Nsight Compute启动目标应用程序 启动NVIDIA Nsight Compute时,将出现欢迎页面.单击快速启动打开连接对话框.如果未显示"连接"对话框,则可以使用主工具栏上的"连接"按钮打开它,只要当前未连接.从Connection下拉列表中选择左侧的目标平台和本地主机.然后,填写launch details并选择launch.在"活动"面板中,选择…

如何使用Nsight Compute? 下图command Line Argunments是指训练或测试命令,Linux下直接用测试或训练命令…

名词解释 SM :Streaming Multiprocessor    而 Block 大致就是对应到 SM     所有的blocks 按照流水线被送到6个SM中进行计算 在 Compute Capability 1.0/1.1 中,每个 SM 最多可以同时管理 768 个 thread(768 active threads)或 8 个 block(8 active blocks);而每一个 warp 的大小,则是 32 个 thread,也就是一个 SM 最多可以有 768 / 32 =…

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere…

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文…

用NVIDIA NsightcComputeRoofline分析加速高性能HPC的应用 编写高性能的软件不是一件简单的任务.当有了可以编译和运行的代码之后,当您尝试并理解它在可用硬件上的执行情况时,将引入一个新的挑战.不同的平台,无论是cpu.gpu还是其他平台,都会有不同的硬件限制,比如可用内存带宽和理论计算限制.Roofline性能模型帮助您了解应用程序使用可用硬件资源的情况,以及哪些资源可能会限制应用程序的性能.在劳伦斯伯克利国家实验室,国家能源研究科学计算中心(NERSC)和计算研究部(…

构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和…