CUDA查询设备信息 CUDA C中的cudaGetDeviceProperties函数可以很方便的获取到设备的信息,函数原型是: cudaError_t CUDARTAPI cudaGetDeviceProperties(struct cudaDeviceProp *prop, int device); 第二个参数device是从0开始的设备的编号. 第一个参数prop指向的是一个cudaDeviceProp类型的结构.cudaDeviceProp结构中包含了设备的相关属性,下图是 其中的几个

CUDA 查询: cat /usr/local/cuda/version.txt 或者 nvcc -V (也可以看到版本信息) CUDNN 查询 cat /usr/local/cuda/include/cudnn.h | grep CUDNN_MAJOR -A 2

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.

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

http://blog.csdn.net/qkxh320/article/details/16115671 1.首先操作mongodb最基本命令:: show databases;             ---------------------显示全部数据库 use 数据库名;        --------------------切换到指定数据库 show collections;  --------------------显示该数据库下的全部表 之后就可以执行相应增删改查语句了! 2.

以往都是在linux环境下使用cuda,编写cuda程序,因为一篇论文的源码要求用win系统+vs,首次在vs中打开.编译cuda工程,遇到一些阻碍,特此记录. 我的计算机环境是win10,cuda7.5,vs2010.最开始装的vs2015,找不到nvcc,经google,似乎vs2015不支持cuda. 1.首先用vs打开cuda解决方案或工程,打开那个.sln文件,打开后vs的左边会出现项目的文件. 2.右击工程名,选择生成自定义选项,在出现的窗口里选择CUDA 7.5 3.会发现.cu及

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

立志学习神经网络的同学,为了让它能够跑快一点,估计英伟达的GPU是要折腾一番的． 首先看一下什么是CUDA ? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 它是一个标准API的并行计算平台．它允许软件开发人员和工程师使用CUDA提供的GPU计算单元． 什么是CUDNN? NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速

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

1.CUDA是什么? CUDA(Compute Unified Device Architecture),显卡厂商NVidia推出的运算平台. 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卡厂商推出CUDA,让显卡可以用于图像计算以外的目的. 目前只有G80平台的N卡才能使用CUDA,工具集的核心是一个C语言编译器.G80中拥有128个单独的ALU,因此非常适合并行计算,而且数值计算的速度远远优于

一.FFT介绍 傅里叶变换是数字信号处理领域一个很重要的数学变换,它用来实现将信号从时域到频域的变换,在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率.统计.密码学.声学.光学等领域有广泛的应用.离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)是连续傅里叶变换在离散系统中的表示形式,由于DFT的计算量很大,因此在很长一段时间内其应用受到了很大的限制.20世纪60年代(1965年)由Cooley和Tukey提出了快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,F

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

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP

使用oracleasm querydisk可以查询到device的major和minor,从而对应. for i in `oracleasm listdisks` do oracleasm querydisk -d $i done 示例输出: [root@tyzfdb01 ~]# for i in `oracleasm listdisks` > do > oracleasm querydisk -d $i > done Disk "ARCH_VOL1" is a va

CUDA是NVIDIA的GPU开发工具,眼下在大规模并行计算领域有着广泛应用. windows平台上面的CUDA开发之前.最好去NVIDIA官网查看说明,然后下载对应的driver. ToolKits等等. 假设你下载最新版本号的CUDA7.0.里面事实上已经包括了driver及Tool kits. 特别要注意:目标最高版本号为CUDA7.0.仅支持64位系统(32位没法安装CUDA 7.0 Tool Kits).另外,VS编译平台最低要求是VS2010. So,那些依旧用VC6或者VS2008

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台. 0. 配置 显卡驱动的下载地址:Drivers - Download NVIDIA Drivers(根据自己的平台类型选择合适的显卡驱动) 1. 显卡 以 GeForce Gtx 1050 不同型号为例,其性能清单基本如下: 重点关注的参数: NVIDIA CUDA Cores,CUDA 核心数: 2. CUDA GPUS 查看不同系列和类型的 GPU(显卡) 对 CU

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/6580691f/,欢迎阅读! compile opencv with CUDA support on windows 10 Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Part 3: opencv mat for loop Part 4: speed up opencv

CUDA功能和通用功能 本文描述了类似于CUDA ufunc的对象. 为了支持CUDA程序的编程模式,CUDA Vectorize和GUVectorize无法产生常规的ufunc.而是返回类似ufunc的对象.该对象是一个近似的对象,但与常规的NumPy ufunc不完全兼容.CUDA ufunc增加了对传递设备内阵列(已在GPU设备上)的支持,以减少PCI Express总线上的流量.它还接受用于以异步模式启动的stream关键字. 示例:基本示例 import math from numba

  CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的异构计算平台,PyTorch中有专门的模块torch.cuda来设置和运行CUDA相关操作.本地安装环境为Windows10,Python3.7.8和CUDA 11.6,安装PyTorch最新稳定版本1.12.1如下: pip3 install torch torchvision torchaudio --extra-index-url https://download.pytorch.or

因为工作业务需求的关系,需编译onnxruntime引入项目中使用,主项目exe是使用的vs2017+qt5.12. onnxruntime就不用介绍是啥了撒,在优化和加速AI机器学习推理和训练这块赫赫有名就是了. 有现成的别人编译好的只有dll动态库,当然我们显然是不可能使用的,因为BOSS首先就提出一定要让发布出去的程序体积尽量变少,我肯定是无法精细的拆分哪一些用到了的,哪一些代码是没用到的,还多次强调同时执行效率当然也要杠杠滴. 所以下面就开始描述这几天一系列坎坷之路,留个记录,希望过久了