Cuda Stream流分析 Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上. 典型的cuda编程模式我们已经熟知了: 将输入数据从host转移到device 在device上执行kernel 将结果从device上转移回host Cuda Streams 所有的cuda操作(包括kernel执行和数

CUDA 7 Stream流简化并发性 异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,运行时使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其他流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能

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 =

1 数字容器格式 container format 1.1 一些音频专有的容器: 1.2 静态图像专用的容器: 1.3 视频容器,可以容纳多种类型的音频和视频以及其他媒体 1.4 视频容器格式概述 1.5 视频容器格式比较 2. 视频编码格式 coding format 3. 视频编解码器 codec 3.1 wiki:codec 3.2 编解码器列表 3.3 视频编解码器比较 4. 其他概念 4.1 元文件 4.2 多媒体框架 5. 更多链接 1 数字容器格式 container format

compv Insanely fast computer vision library for ARM and x86 devices (Up to #50 times faster than OpenCV)    C++ 152GPL-3.0 Updated 17 hours ago data data    Shell Updated 3 days ago ultimateAdas-SDK   AGPL-3.0 Updated 12 days ago ultimateBlind-SDK  

ffmpeg rtp时间戳 ffmpeg  c  一.介绍 在ffmpeg中,每帧都会存在一个pts用来表示该帧图像在视频流中的位置.而在多路流(比如视频.音频)时,往往需要进行多媒体的同步,使得画面和声音同步,这时便需要使用两者的pts来做同步.那么pts是如何计算得到的呢,如何使用它做同步呢? 1.1 时间基转换 ffmpeg中时间存在一个基,可以理解成单位,比如把1s分成1000000等份,每个等份就是1us,那么1s就可以表示成1000000:而如果把1s分成90000等份,那么1s的值

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 ZeRO-1 1.1.2 ZeRO-2 1.1.3 ZeRO-3 1.2 DDP VS FSDP 0x02 总体逻辑 2.1 FSDP 2.2 原始ZeRO 1.2.1 初始化 1.2.2 前向传播 1.2.3 反向传播 2.3 FSDP代码 2.3.1 初始化 2.3.2 前向传播 2.3.3 分层优

Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level 到目前为止,我们讨论的一直是kernel level的,也就是一个kernel或者一个task由许多thread并行的执行在GPU上.Stream的概念是相对于后者来说的,Grid level是指多个kernel在一个device上同时执行. Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上.Strea

CUDA流表示一个GPU操作队列,该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行.可以将一个流看做是GPU上的一个任务,不同任务可以并行执行.使用CUDA流,首先要选择一个支持设备重叠(Device Overlap)功能的设备,支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时,还能在主机和设备之间执行复制数据操作. 支持重叠功能的设备的这一特性很重要,可以在一定程度上提升GPU程序的执行效率.一般情况下,CPU内存远大于GPU内存,对于数据量比较大的情况,不可能把CPU缓冲区中的数据

以下是找到的代码 1 cv::cuda::Stream stream; 2 cudaStream_t s = cv::cuda::StreamAccessor::getStream(stream); 3 kernel_func<<<16, 64, 0, s>>>();

stream是什么 nivdia给出的解释是:A sequence of operations that execute in issue-order on the GPU.  可以理解成在GPU上执行的操作序列.比如下面的这些动作. cudaMemcpy()kernel launchdevice synccudaMemcpy() 不同的流操作可能是交叉执行的,可能是同事执行的. 流的API: cudaEvent_t start;cudaEventCreate(&start);cudaEvent

GPU加速技术对普通消费者最直观的影响就是视频转码应用上了,NVIDIA..AMD以及Intel都有自己的加速技术,而在新一代CPU和GPU架构上,三方都有更新的技术方案.<br><br> NVIDIA在Kepler架构上引入了NVENC编码单元,实测画质与CUDA相当,但是速度更快,只不过在速度和功耗上依然比不过Intel的Quick Sync,AMD的VCE因为缺少软件支持显得更悲剧.   在GPU通用计算刚刚进入桌面平台时,NVIDIA以及AMD都把视频转码加速功能当作重点,

转自:http://blog.csdn.net/Bruce_0712/article/details/63683264 CUDA之Dynamic Parallelism详解(一) 1. 循环的并行化: (1)循环固定 (2)内循环依赖于外循环 without dynamic parallelism with dynamic parallelism examples:   顶 0 踩 0 =======================================================

▶ 协作组,要求 cuda ≥ 9.0,一个简单的例子见 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/7881093.html ● 灵活调节需要进行通讯的线程组合(不一定是线程块或是线程束)的尺寸,在更多粒度上进行线程协作. ● 协作组功能支持 CUDA 的各种并行模式,包括生产者 - 消费者并行(producer-consumer parallelism),机会并行(opportunistic parallelism),全网个同步(global synch

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

在node中,只要涉及到文件IO的场景一般都会涉及到一个类-Stream.Stream是对IO设备的抽象表示,其在JAVA中也有涉及,主要体现在四个类-InputStream.Reader.OutputStream.Writer,其中InputStream和OutputStream类针对字节数据进行读写:Reader和Writer针对字符数据读写.同时Java中有多种针对这四种类型的扩展类,如节点流.缓冲流和转换流等.比较而言,node中Stream类型也和Java中的类似,同样提供了支持字节和

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

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