本部分来自于<大规模并行处理器编程实战>第六章.第七章.打算不再看这本书了,准备看<programming massively parallel processors 2nd>,即它的第二版,第一版是09年的,第二版是13年的,虽说第二版可是里面涉及的是cuda4.0 和5.0,然而现在2015年7月,cuda都7.0了,正所谓赶速度,完全赶不上啊.虽然说本书好,不过一个不小心,你费老大劲做的优化,发现其实新版本的cuda或者硬件完全不需要,果然有关cuda的最好的资料其实还是官方

问题描述:在使用VS2010编译CUDA程序时,有很多C4819警告: warning C4819:The file contains a character that cannot be represented in the current codepage (936). Save the file in Unicode format to prevent data loss:这个警告的意思是:在该文件中有一个或多个字符不是Unicode字符!要求把这个字符变成Unicode字符防止数据丢失.

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

Reduction并行分析: 每个线程是基于一个树状的访问模型,从上至下,上一层读取数据相加得到下一层的数据．不停的迭代,直到访问完所有的数据． 利用这么多的线程块(thread block)我们需要做的事情如下: 1． 处理非常大的数组 2． 让GPU的每个处理器保持忙碌 3． 每个thread block迭代减少数组的区域． 比如这个图,第一次是8个数据,第二次是4个． 但是碰到一个问题,在thread block中的线程可以利用同步,但是每个thread block都处理完了,CUDA中并

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. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “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

▶ 动态并行. ● 动态并行直接从 GPU 上创建工作,可以减少主机和设备间数据传输,在设备线程中调整配置.有数据依赖的并行工作可以在内核运行时生成,并利用 GPU 的硬件调度和负载均衡.动态并行要求算法和程序要提前改进,消除递归.不规则的循环.结构或其他不适合并行的情况. ● 动态并行的经典图 ● 主机中 Runtime API 提供了跟踪运行核.流与事件的函数,对主机进程中的所有线程来说 CUDA 对象都是可共享的,但是主机调用的各核函数之间是相互独立的,CUDA 对象不能共享(重叠读写).

作者:Asixa 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55855479 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.     替STL. 4. 显存层级 GPU上的显存共分为三个层级,Global Memory, Shared Memory, Local Memory. 读取耗时方面,L存 < S存 <<G存 << 内存. local memory是最快的,但是需要注意一个问题,每个Kernel的local me

原文链接 第九节:使用CUDA拓展高等级语言 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第八节,我探讨了使用CUDA利用库.在本小节,

原文链接 第八节:利用CUDA函数库 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第七节,我探讨了下一代的CUDA硬件.在本小节,我的关

了解和使用共享内存(1) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的简称)开发人员面临的一个最重要的性能挑战就是:最佳利用本地多处理器内存资源如共享内存,常量内

2018年7月9日更新: CUDA已推出9.2版本,最高支持MSVC++ 14.13 _MSC_VER == 1913 (Visual Studio 2017 version 15.6). 然而最新版本是MSVC++ 14.14 _MSC_VER == 1914 (Visual Studio 2017 version 15.7),可见CUDA总比VS要慢一拍. 环境: CUDA Toolkit - v9.1.85 Visual Studio 2017 (VS2017 15.6.4) + 平台工具

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

敲代码的时候总是会去CUDA官方文档中找找思路,感觉每次看英文文档都要耗费一点时间来翻译,干脆自己翻译一下便于以后查阅.官方文档:cuda-c-language-extensions 目录 函数修饰符 变量内存修饰符 内置变量 内存屏障函数 同步函数 其它函数 __ldg.clock.__isGlobal 洗牌指令 投票指令 匹配指令 warp矩阵运算 正式性功能 fragment类 load_matrix_sync store_matrix_sync fill_fragment mma_syn

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S

文章作者:凌逆战 文章代码(pytorch实现):https://github.com/LXP-Never/AEC_DeepModel 文章地址(转载请指明出处):https://www.cnblogs.com/LXP-Never/p/14779360.html 写这篇文章的目的: 降低全国想要做基于深度学习的回声消除同学们一个入门门槛.万事开头难呀,肯定有很多小白辛苦研究了一年,连基线系统都搭建不出来的,他们肯定心心念念有谁能帮帮他们,这不,我来了. 在基于深度学习的回声消除这一块,网上几乎没

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 C++程序设计模型 本章介绍了CUDA编程模型背后的主要概念,概述了它们在C++中的暴露方式.在编程接口中给出了CUDA C++的广泛描述. 使用的矢量加法示例的完整代码可以在矢量加法CUDA示例中找到. 一. 内核 CUDA C++通过允许程序员定义C++函数,称为内核,扩展了C++,当调用时,用n个不同的CUDA线程并行执行n次,而不是像常规C++函数那样只执行一次. 一个内核使用了__global__声明说明符来定义,并且使用一个新的<<<->执行配置语法(参见C+

CUDA统一内存分析 PascalMIG 如 NVIDIA Titan X 和 NVIDIA Tesla P100 是第一个包含页 GPUs 定额引擎的 GPUs ,它是统一内存页错误处理和 MIG 比率的硬件支持.提供了一个很好的机会来学习更多的统一内存. 快 GPU ,快内存-对吗? 正确的! 首先,将重新打印在两个 NVIDIA 开普勒 GPUs 上运行的结果(一个在笔记本电脑上,一个在服务器上). 现在尝试在一个非常快的 Tesla P100 加速器上运行,它基于pascalgp100G

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

CUDA 内存统一分析 关于CUDA 编程的基本知识,如何编写一个简单的程序,在内存中分配两个可供 GPU 访问的数字数组,然后将它们加在 GPU 上. 本文介绍内存统一,这使得分配和访问系统中任何处理器上运行的代码都可以使用的数据变得非常容易, CPU 或 GPU . 图 1 .内存统一是可从系统中的任何处理器访问的单个内存地址空间. 以几个简单的"练习"介绍,其中一个练习,运行最近基于 Pascal 的 GPU ,看看会发生什么. 建议这样做有两个原因.首先,因为 PascalMI