随着信息处理的爆炸增长,传统使用CPU计算已经无法满足计算作业增长的需求,GPU的出现为批量作业提供了新的契机.GPU计算拥有很类库,比如CUDA.OpenCL等,但是可以发现CUDA是其中相对比较成熟的一个,也是目前应用最为广发的一种.于此同时开发语言的飞速发展,呈现百花齐放状态,C#语言简单高效,所以本文讲述如何使用C#调用CUDA进行GPU计算. 前言 最近几年计算机有了巨大发展,各种开发语言百花齐放,但是笔者还是钟爱C#语言,尤其是目前微软的生态开放,.NET 技术的跨平台加上方便高效的

本文转载自:https://blog.csdn.net/gangeqian2/article/details/79358543 手把手教你windows安装tensorflow的教程参考另一篇博文http://mp.blog.csdn.net/postedit/79307696 此博文是在上文安装CUDA/cuDNN的基础上的个人填坑总结,欢迎指教. CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是

YOLO 算法是非常著名的目标检测算法.从其全称 You Only Look Once: Unified, Real-Time Object Detection ,可以看出它的特性: Look Once: one-stage (one-shot object detectors) 算法,把目标检测的两个任务分类和定位一步完成. Unified: 统一的架构,提供 end-to-end 的训练和预测. Real-Time: 实时性,初代论文给出的指标 FPS 45 , mAP 63.4 . YOL

Pipe Utilization管道利用率 概述 CUDA设备的每个流式多处理器(SM)都具有许多专门用于执行特定任务的硬件单元.在芯片级,这些单元提供执行管道,翘曲调度程序将指令发送到这些管道.例如,结构单元提供执行结构获取和执行结构过滤的功能.加载/存储单元获取数据并将其保存到内存中.了解这些管道的利用率并了解它们与目标设备的峰值性能有多接近,是分析内核执行效率的关键信息:还可以确定由于超标订购特定类型的管道而导致的性能瓶颈. 背景 开普勒GK110白皮书和NVIDIA GeForce GT

原文作者:aircraft 原文链接:https://www.cnblogs.com/DOMLX/p/9747019.html 基本开发环境搭建 1. Microsoft Windows 版本 关于Windows的版本选择,本人强烈建议对于部分高性能的新机器采用Windows 10作为基础环境,部分老旧笔记本或低性能机器采用Windows 7即可,本文环境将以Windows 10作为开发环境进行描述.对于Windows 10的发行版本选择,笔者建议采用Windows_10_enterprise_

tensorflow -gpu安装首先,安装Anoconda1. 官网下载点我: 2.安装 点击 python 3.6 version自动下载x64版,下载好之后,然后安装. 如图,打上勾之后,一路next 3.打开终端 1)输入conda –version 查看版本 2)配置Python环境 我装的是python3.5,你们可以根据情况自己选择 conda create –n tensorflow python=3.5 3)激活python环境:activate tensorflow 你可以退

下载CUDA 通过这个链接可以下载任意CUDA版本:CUDA Toolkit Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.6.2/local_installers/cuda_11.6.2_511.65_windows.exe 下载cuDNN: cuDNN Archive | NVIDIA Developer 我下载的是这一个:https://developer.

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

官方教程:http://caffe.berkeleyvision.org/install_apt.html 主要参考教程: https://github.com/BVLC/caffe/wiki/Ubuntu-16.04-or-15.10-Installation-Guide 其他参考:http://blog.csdn.net/hjimce/article/details/51999566 http://www.52nlp.cn/%E6%B7%B1%E5%BA%A6%E5%AD%A6%E4%B9%

本文安装显卡驱动的方式已经过时, 最新安装说明请参考发布在Gist上的这篇文章,如有任何疑问,仍然欢迎在本文下留言 :P (本文档使用同一块NVIDIA显卡进行显示与计算, 如分别使用不同的显卡进行显示和计算,则可能不适用.) 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 2. 安装NVIDIA驱动 (3.4.0) 2.1 准备工作(2014-12-03更新) 在关闭桌面管理 lightdm 的情

最近又有新的项目要做了,这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题,所以最近一直在学习CUDA的编程问题,昨天安装软件完毕,运行第一个程序的时候还是遇到很多问题.所以这里给大家一起分享一下, 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧. 安装 你需要的软件有四种: 其中,cuda的devdriver是不用安装的,当然,你可以下载最新版本安装一下. 然后就是下载,注意,你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配,例如,我的手提是64位的,VS也是64位的,所以我下载的软件都是64位的.(如果

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

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5f.html 结合lec07_intro_cuda.pptx学习 内存类型 CGMA: Compute to Global Memory Access ratio Constant memory只允许device只读,比global memory 能够提供更快更多的并行数据访问路径给kernel. Register和local memory是线程私有的.Shared memory是同一个block中

来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下

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thread可以彼此同步,快速交换数据,最多可以同时512个线程.Grid     :一组Block,有共享全局内

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:

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

和许多多线程并行问题一样,CUDA也存在互斥访问的问题,即当一个线程改变变量X,而另外一个线程在读取变量X的值,执行原子操作类似于有一个自旋锁,只有等X的变量在改变完成之后,才能执行读操作,这样可以保证每一次读取的都是最新的值. 在kernel 程序中,做统计累加,都需要使用原子操作:atomicAdd(); 原子操作很明显的会影响程序性能,所以可以的话,尽可能避免原子操作． CUDA原子操作API: C.1.1  atomicAdd()int atomicAdd(int* address, i