之前一开始以为是cuda和cudnn安装错误导致的,所以重装了,但是后来发现重装也出错了. 后来重装后的用了一会也出现了问题.确定其实是Tensorflow和pytorch冲突导致的,因为我发现当我同学在0号GPU上运行程序我就会出问题. 详见pytorch官方论坛: https://discuss.pytorch.org/t/gpu-is-not-utilized-while-occur-runtimeerror-cuda-runtime-error-out-of-memory-at/3478

本篇博文仅实现hello world,先看到效果,具体细节将在后续博文解释. 准备 如果你是第一次使用CUDA,在Linux下可以使用下面的命令来检查CUDA编译器是否安装正确: $ which nvcc 一般,该指令输出为: /usr/local/cuda/bin/nvcc 另外,你可能还需要检查下你机器上的GPU型号,可以使用给下面的命令查询: $ ls -l /dev/nv* 可能的输出为: crw-rw-rw- 1 root root 195, 0 Jul 3 13:44 /dev/nv

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>

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

事件eventcudaEvent_t start,stop;cudaEventCreate(&start);cudaEventCreate(&stop);cudaEventRecord(start,0);{ //统计的代码段 …………}cudaEventRecord(stop,0);float costtime;cudaEventElapsedTime(&costtime,start,stop); cudaError_t cudaEventCreate( cudaEvent_t*

ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目.<NVIDIA CUDA编程指南>第57页开始          在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要.          global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内存device memory.          首先,设备device有能力,在一个单一指令下,从global memory中读

项目打包下载链接 顺便批判下CSDN上传坑爹现象,好多次都是到了95%或者99%就不动了.我……

CUDA存储器模型: GPU片内:register,shared memory: host 内存: host memory, pinned memory. 板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory; register: 訪问延迟极低: 基本单元:register file (32bit/each) 计算能力1.0/1.1版本号硬件:8192/SM. 计算能力1.2/1.3版本号硬

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这

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

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr

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

http://www.cnblogs.com/5long/p/cuda-parallel-programming-1.html 本系列目录: [CUDA并行程序设计系列(1)]GPU技术简介 [CUDA并行程序设计系列(2)]CUDA简介及CUDA初步编程 [CUDA并行程序设计系列(3)]CUDA线程模型 [CUDA并行程序设计系列(4)]CUDA内存 [CUDA并行程序设计系列(5)]CUDA原子操作与同步 [CUDA并行程序设计系列(6)]CUDA流与多GPU 关于CUDA的一些学习资料

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上. 出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和

购买显卡主要关注:显存.带宽和浮点运算数量   GPU :图形处理器(英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉处理器.显示芯片,是一种专门在个人电脑.工作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 用途是将计算机系统所需要的显示信息进行转换驱动,并向显示器提供行扫描信号,控制显示器的正确显示,是连接显示器和个人电脑主板的重要元件,也是“人机对话”的重要设备之一.显卡作为电脑主机里的一个重要组成部分,承担输出显示图

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这