转自: http://hackecho.com/2013/04/cuda-parallel-reduction/ Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子,也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法.在这个算法的优化中,Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本,将Bandwidth几乎提高到了峰值.相信我们通过仔细研读这个过程,一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识.下面我们来一一细看这几种优化方案,数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明

求矩阵每行的和? 可以把每行放入一个不同线程块,这样行与行之间进行粗粒度的并行.而对于每行,其对应的线程块中分配n个线程(对应行宽),使用共享存储器,让每个线程从显存中读取一个数至shared memory中,然后使用规约算法计算和. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" //CUDA运行时API #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

之前装了GPU驱动后,再装了CUDA 9.0,再装了cuDNN,并且对样例mnistCUDNN进行执行,显示“Test passed!"通过.但是倒忘了有没有测试CUDA是否安装成功.驱动也有测试,使用nvidia-smi,可打印GPU信息.今天下午,遇到一个问题后,重装了驱动,想着用不用重装CUDA这些.测试了一下CUDA,发现好像没装成功?? 此时电脑上已经装了pytorch,于是想看看变量能否被传输到显卡上. 1.程序运行前,显卡占用为198MiB. 2.执行如下语句后: import t

原文转自:http://blog.csdn.net/masa_fish/article/details/51882183 CUDA7.5和CUDA8.0的安装过程是一毛一样的.所以如果安装CUDA8.0的同学,直接将下文中的所有7.5替换为8.0即可. 折腾了好多天,前后重装了大概六.七次Ubuntu,终于上把CUDA安装好了,被坑了好多次,也走了不少弯路. 第一次发帖,还请多指教. [环境] 笔记本:ThinkPad T450 X86_64 显卡:主显 Intel HD Graphics 55

在开始菜单中找到Visual Studio 2013 >> Visual Studio Tools 选择86或64版本的VC命令提示符环境,我用的 VS2013 x86 Native Tools Command Prompt 这样应该就会配置好VC编译器的Path,环境变量中又有nvcc(cuda的c编译器)的Path 然后输入 nvcc cudaFileName.cu -o outFileName 这种格式,比如 nvcc hello.cu -o hello 就会编译hello.cu文件,生

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)

环境:RHEL6.5 离线安装 ############################################################################ 一,本地yum源搭建 1)挂载系统镜像文件 : mkdir /media/cdrom  #新建镜像文件挂载目录 cd   #进入系统镜像文件存放目录 ls  #列出目录文件,可以看到刚刚上传的系统镜像文件 mount -t iso9660 -o loop /usr/local/src/rhel-server-7.

python机器学习模块安装 环境:SUSE Linux Enterprise 11 sp4  离线安装 说明:在安装dlib时依赖的基础 环境较多,先升级gcc,以适应c++ 11的使用:需要用到cmake编译工具,boost这个c++库,BLAS.python升级到2.7以上版本. ############################################################################ 一,安装相关依赖包  安装部分依赖: sudo zyppe

参照两位的博客 http://caffe.berkeleyvision.org/    官网 http://blog.csdn.net/u013476464/article/details/38071075    caffe+ubunutu14.04 +cuda 6.5 安装指南 http://blog.csdn.net/bebelemon/article/details/25567239   ubuntu12.04下配置caffe http://www.mintos.org/config/ub

MOOC_VM.vdl.zip 解压之后,得到一个vdl文件.打开virtual box,新建选择类型linuxubuntu 64位. 选择继续,分配2g.使用已有的虚拟硬盘文件,点击选择我们下载的文件.点击创建. 点击启动.已设置开机自动启动终端,也可以禁用. 左上角 活动(activities)tweaks工具.可以配置桌面显不显示家目录, startup application: terminal mark ls 可以看到我们预先放进系统的文件. 用户名和密码都是: mooc python

由于实验需要,近三个月来,安装过十几次Theano,基本上每次都是从最基本的nvidia driver装起.总结一些粗浅的安装心得. GPU:Nvidia K40, M40, M60 软件环境:Unbuntu 14 以及Unbuntu 16 (一)检测已有的环境 用Nividia-smi查看是否已经安装nvidia adapter graphic driver 用nvcc -V查看cuda是否已经装好,若要详细检查,还需要对cuda-sample进行make,然后./deviceQuery (二

概述 starter:启动器 1.这个场景需要使用到的依赖是什么? 2.如何编写自动配置 规则: @Configuration //指定这个类是一个配置类 @ConditionalOnXXX //在指定条件成立的情况下自动配置类生效 @AutoConfigureAfter //指定自动配置类的顺序 @Bean //给容器中添加组件 @ConfigurationPropertie结合相关xxxProperties类来绑定相关的配置 @EnableConfigurationProperties //

python机器学习模块安装 我的博客:http://www.cnblogs.com/wglIT/p/7525046.html 环境:SUSE Linux Enterprise 11 sp4  离线安装 说明:在安装dlib时依赖的基础 环境较多,先升级gcc,以适应c++ 11的使用:需要用到cmake编译工具,boost这个c++库,BLAS.python升级到2.7以上版本. #########################################################

VS+Qt集成环境 下载VS与Qt并安装. VS:官网链接 Qt:下载链接 将Qt的bin目录加入PATH路径 bin目录举例:D:\development\Qt\5.12.0\msvc2017_64\bin 下载VS对应版本的Qt扩展插件,可以在VS的扩展商店下载也可以去网站下载然后安装 Qt Visual Studio Tools:下载连接 后缀名为vsix可以直接安装,如果是zip等压缩文件可以修改为vsix 安装完成后打开VS,在扩展->Qt VS Tools->Qt Options-

技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法,并且展示了GPU加速的实际效果.在可并行化的算法中,比如计算两个矢量的加和,或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等,都是可以直接并行的算法,而且实现起来难度不大.而有一种情况是,如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖,比方说最常见的,计算一个矩阵所有元素的和. CUDA的atomic运算 正如前面所提到的问题,如何去计算一个矩阵所有元素之和呢?具体问题可以表述为: \[S=\sum

一.CUDA各版本官方下载地址 地址:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 二.说明 备忘,平时找个版本太难找了.

1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间

想在Windows平台使用Caffe,吭哧吭哧下载了半天第三方库,后来忽然发现Microsoft官方移植了Caffe,配置起来简直太省心了- 1. 从Microsoft官方Github上下载Caffe,源代码压缩包不到9MB大小,并将其解压缩到本地目录 https://github.com/Microsoft/caffe 2.安装NVIDIA CUDA,目前最新版本是7.5,离线安装包约962MB(8.0版也即将要发布了). Nvidia CUDA Toolkit 3.安装NVIDIA cuDN

规约 介绍 示例 创建规范类 使用仓储规约 组合规约 讨论 什么时候使用? 什么时候不使用? 介绍 规约模式是一种特别的软件设计模式,通过使用布尔逻辑将业务规则链接起来重新调配业务规则.(维基百科). 尤其是,它通常用来为实体或其他业务对象定义可复用的过滤器. 示例 在这个部分,我们将看到规约模式的必要性.本部分是通用的,和ABP的实现没有必然的关系. 假定,有一个服务方法,计算所有客户的总数量,如下所示: public class CustomerManager { public int Ge