针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

问题来源:在使用MPI时,将程序并行实现了,运行时需要在dos窗口下输入批处理命令,以完成程序的执行. 如:mpiexec -localroot -n 6 d:/mpi/pro.exe 但每次这样挺麻烦的,就将批处理命令写在bat文件中,需要运行时直接双击运行bat文件即可. 但使用MPI实现的程序是软件功能的一部分,需要在软件使用过程中从软件中进行调用,实现MPI的并行处理,上面的方法就不可行了,上面的方法单独用还可以,但是要将功能集成在软件中,就需要另想办法了. 解决办法:system函数

前言 都知道的,Android基于Linux系统,然后覆盖了一层由Java虚拟机为核心的壳系统.跟一般常见的Linux+Java系统不同的,是其中有对硬件驱动进行支持,以避开GPL开源协议限制的HAL硬件抽象层. 大多数时候,我们使用JVM语言进行编程,比如传统的Java或者新贵Kotlin.碰到对速度比较敏感的项目,比如游戏,比如视频播放.我们就会用到Android的JNI技术,使用NDK的支持,利用C++开发高计算量的模块,供给上层的Java程序调用. 本文先从一个最简单的JNI例子来开始介

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] 在我的博客<.NET混合开发解决方案7 WinForm程序中通过NuGet管理器引用集成WebView2控件>中介绍了WinForm程序中集成WebView2控件的基本实现方式,首先通过NuGet管理器引用Microsoft.Web.WebView2控件 然后安装长青版运行时环境 最后设置WebView2.Source属性为目标网址即可实现加载网页. 本文介绍使用固定版本运行时环境的方式来实现加载网页.介绍实现方式之前,先到控制面板中卸载

系列目录     [已更新最新开发文章,点击查看详细] WebView2组件支持在WinForm.WPF.WinUI3.Win32应用程序中集成加载Web网页功能应用.本篇主要介绍如何在WinForm程序中集成WebView2组价的详细过程. 准备工作 1.安装Visual Studio,建议安装Visual Studio 2022 . 2.安装 WebView2 运行时.下载地址:https://developer.microsoft.com/zh-cn/microsoft-edge/webv

之前写的CUDA程序,想测量一下性能,网上很多用的是CPU端计时,很不准确.翻了一下书,发现这里应该使用事件来计时. CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳,这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的.由于GPU本身支持记录时间戳,因此就避免了当使用CPU定时器来统计GPU执行的时间时可能遇到的诸多问题. 首先创建两个事件,起始时间和结束时间: cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop);

CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训

CUDA 8的混合精度编程 Volta和Turing GPU包含 Tensor Cores,可加速某些类型的FP16矩阵数学运算.这样可以在流行的AI框架内更快,更轻松地进行混合精度计算.要使用Tensor Core,需要使用 CUDA 9 或更高版本.NVIDIA还 为TensorFlow,PyTorch和MXNet添加了 自动混合精度功能.  流行AI框架的张量核心优化示例 . 在软件开发的实践中,程序员通常会及早学习到使用正确的工具完成工作的重要性.当涉及数值计算时,这一点尤其重要,因为在

1.extern的作用 extern是C/C++语言中表明函数和全局变量作用范围(可见性)的关键字,可以告知编译器,用extern声明的函数和变量可以在本模块或其它模块中使用. 通常,在模块的头文件中对本模块提供给其它模块引用的函数和全局变量以关键字extern声明.例如,如果模块B欲引用该模块A中定义的全局变量和函数时只需包含模块A的头文件即可.这样,模块B中调用模块A中的函数时,在编译阶段,模块B虽然找不到该函数,但是并不会报错:它会在连接阶段中从模块A编译生成的目标代码中找到此函数. ex

文章目录:                   1. 引子: 2. Native Application Demo 展示: 3. Native Application 简介: 4. Native Application 有何妙用: 5. MJ0011 关于 Native Application 的文章整理: 6. 互联网上其他关于 Native Application 的文章整理: 7. 小结: 1. 引子: 其实在好久以前就看了 MJ0011 翻译的那个<Native 应用程序详细>系列的文

Caffe是目前深度学习比较优秀好用的一个开源库,采样c++和CUDA实现,具有速度快,模型定义方便等优点.学习了几天过后,发现也有一个不方便的地方,就是在我的程序中调用Caffe做图像分类没有直接的接口.Caffe的数据层可以从数据库(支持leveldb.lmdb.hdf5).图片.和内存中读入.我们要在程序中使用,当然得从内存中读入.参见http://caffe.berkeleyvision.org/tutorial/layers.html#data-layers和MemoryDataLay

本文属于<理解性能的奥秘--应用程序中慢,SSMS中快>系列 接上文:理解性能的奥秘--应用程序中慢,SSMS中快(2)--SQL Server如何编译存储过程 在我们开始深入研究如何处理参数嗅探相关的性能问题之前,由于这个课题过于广泛,所以首先先介绍一些跟参数嗅探没有直接关系的内容,但是又会导致语句在SSMS和应用程序中存在性能差异的情况. 替换变量和参数: 前面已经接触过,但是在这里对其进行扩展.有时会看到论坛上有人说,某个存储过程很慢,但是把相同的语句提取出来单独执行就很快.真相就是:语

原文:Using Both Shared and View-Specific Code in an Ext JS 6 Universal App 在本文,在展示如何编写Ext JS 6通用应用程序代码以使控制器和视图模型能适用于特定视图又是共享的. 想了解更多有关Ext JS 6的信息吗?请报名参加培训班吧. 本文的重点是通用应用程序,而不是只能用于纯classic或纯Modern的应用程序.特别是,app文件夹在通用应用程序中具有独特的用途. 背景 你可能已经听说过这个令人激动的消息,Ext

1 )CUDA的程序,经常犯,但是很难发现的一个错误就是同步问题. 描述下实例 for (k = 0; k < N; k+=BS) { sda[tx] = gda[tx+index]; __syncthreads(); for (j = 0; j < BS; j++) { tp += sda[j] } out[index+tx] = tp; } 看看上面的代码,好像没问题. 其实当N < BS的时候上面的代码是没有问题的.但是当N大于BS的时候,每个线程会至少循环两次,这样问题就来了.

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

wepyjs 发布了两个月了,中间经历了很多版本更新,也慢慢开始有一些用户选择 wepyjs 作为开发框架来开发小程序,比如一些线上小程序. 以及一些来自网上的 wepyjs 的相关资源: demo源码: one,图书管理系统 组件:图表控件 因此我也将手机充值小程序在开发过程中 wepyjs 的应用心得分享出来,可以参照对比与传统小程序开发上的差异. 说明:本文不涉及到 wepyjs 的使用与说明,如果需要请参看我的另一篇文章 ”打造小程序组件化开发框架” 或直接参看wepyjs 项目地址 组

本文引用自 http://blog.163.com/yuhua_kui/blog/static/9679964420146183211348/ 问题描述:   在运行CUDA程序时,出现黑屏,过一会儿屏幕恢复之后,出现如下界面:<显卡挂掉了 > ============================================================================== 解决方案:  调整计算机的TDR值    Timeout Detection & Re

程序中运行  "SELECT t.EVENT_TYPE_ID FROM RATABLE_EVENT_TYPE t WHERE t.NAME='帐期末费用转移事件'"  报错 错误码:1267 不合法的混合字符集. 错误信息:mix of collations (gbk_bin,IMPLICIT) and (latin1_swedish_ci,COERCIBLE) for operation '=' 解决的方法:用binary()函数统一字符集 SELECT t.EVENT_TYPE_I

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par