CUDA中使用多个流并行执行数据复制和核函数运算可以进一步提高计算性能.以下程序使用2个流执行运算: #include "cuda_runtime.h" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #define N (1024*1024) #define FULL_DATA_SIZE N*20 __global__ void kernel(int* a, int *b, int*

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 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

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>>>();

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0. APOD过程 ● 评估.分析代码运行时间的组成,对瓶颈进行并行化设计.了解需求和约束条件,确定应用程序的加速性能改善的上限. ● 并行化.根据原来的代码,采用一些手段进行并行化,例如使用现有库,或加入一些预处理指令等.同时需要代码重构来暴露它们固有的并行性. ● 优化.并行化完成后,需要通过优化来提高性能.优化可以应用于各个级别,从数据传输到计算到浮点操作序列的微调.分析工具对这一过程非常有用,可以建议开发人员优化工作的下一个策略. ● 部署.将结果与原始期望进行比较.回想一下,初始评估步

CUDA Libraries简介 上图是CUDA 库的位置,本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND,之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,不过没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要好处是,只需要编写host代码,调用相应API即可,可以节约很多开发时间.而且我们完全可以信任这些库能够

CUDA Libraries简单介绍   上图是CUDA 库的位置.本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND.之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,只是没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要优点是,仅仅须要编写host代码,调用相应API就可以,能够节约非常多开发时间.并且我们全然能够

cv::cuda::setBufferPoolUsage(true); const int width = 512; const int height = 848; const int channel = 4; const int BATCH_COUNT = 30; cv::cuda::setBufferPoolConfig(cuda_device, width*height*channel*BATCH_COUNT*2, 1); cv::cuda::Stream stream1; cv::cud

  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

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 0x00 摘要 0x01 总体架构 1.1 使用 1.2 前向传播 1.3 Pipeline 类 1.3.1 构建依赖 1.3.2 Queue 1.3.3 计算 0x02 并行拷贝和计算 2.1 GPU并行操作 2.2 PyTorch 2.3 Stream 封装 2.3.1 PyTorch 样例 2.3.2 生成/获取 2.3.3 记录 2.3.4 等待 2.

安装mxnet还是遇到不少麻烦事,现在简单记一下,挖个坑,后续详细补充,打算写一下我的mxnet探索之旅. 更新: 具体安装mxnet,cuda,opencv过程已经补坑——点击进入 不知道为什么,在cuda7.5+ubuntu14.04amd64 + opencv2.4.13时,会显卡驱动有问题,无法显示桌面.但是可以正常使用.后续我改为16.04+cuda8.0rc+opencv2.4.13,解决了桌面显示问题且正常使用,但是在想把opencv2.4.13换为opencv3.10时,编译op

At this point, we’ve sent draw calls down from our app all the way through various driver layers and the command processor; now, finally we’re actually going to do some graphics processing on it! In this part, I’ll look at the vertex pipeline. But be

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的yolov3_onnx例子的分析和介绍. 本例子展示一个完整的ONNX的pipline,在tensorrt 5.0的ONNX-TensorRT基础上,基于Yolov3-608网络进行inference,包含预处理和后处理. 首先,从作者网站下载yolov3,然后将其转换成onnx形式,接着基于onnx的graph生成一个tensorrt engine; 然后,在样本图片上进行预处理,并将结果作为engine的输入; 在inference之

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的fc_plugin_caffe_mnist例子的分析和介绍. 本例子相较于前面例子的不同在于,其还包含cpp代码,且此时依赖项还挺多.该例子展示如何使用基于cpp写的plugin,用tensorrt python 绑定接口和caffe解析器一起工作的过程.该例子使用cuBLAS和cuDNn实现一个全连接层,然后实现成tensorrt plugin,然后用pybind11生成对应python绑定,这些绑定随后被用来注册为caffe解析器的一

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的network_api_pytorch_mnist例子的分析和介绍. 本例子直接基于pytorch进行训练,然后直接导出权重值为字典,此时并未dump该权重:接着基于tensorrt的network进行手动设计网络结构并填充权重.本文核心在于介绍network api的使用 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── comm

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的end_to_end_tensorflow_mnist例子的分析和介绍. 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python ├── common.py ├── end_to_end_tensorflow_mnist │   ├── model.py │   ├── README.md │   ├── requirements.txt │  

本文是基于TensorRT 5.0.2基础上,关于其内部的introductory_parser_samples例子的分析和介绍. 1 引言 假设当前路径为: TensorRT-5.0.2.6/samples 其对应当前例子文件目录树为: # tree python python/ ├── common.py ├── introductory_parser_samples │   ├── caffe_resnet50.py │   ├── onnx_resnet50.py │   ├── REA

总结自论文:Faster_RCNN,与Pytorch代码: 本文主要介绍代码第二部分:model/ , 首先分析一些主要理论操作,然后在代码分析里详细介绍其具体实现. 首先在参考文章的基础上进一步详细绘制了模型的流程图.在 上一篇博客中介绍了模型的上半部分,本文将对模型的下半部分做一介绍. Faster-RCNN流程图 1.  roi_module.py from collections import namedtuple from string import Template import c

原文:<A trip through the Graphics Pipeline 2011> 翻译:往昔之剑   转载请注明出处   此时,我们一路上通过多个驱动层和命令处理器将draw call从应用程序发送过来.最后终于要做图形处理了.最后一部分,来看一下顶点管线.不过在开始之前…   一些名词   我们现在所在的3D管线依次由若干阶段构成,每个阶段都有特殊功能.来给这些将要谈到的阶段命下名——基本上是按照D3D10/11的命名结构——加上相应的缩写.我们将在旅程的最终部分看到他们,但是还

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