最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

1.问题描述 矩阵乘法问题描述如下: 给定矩阵A和B,其中A是m*p大小矩阵,B是p*n大小的矩阵.求C = A*B. 求解这个问题最简单的算法是遍历A的行和B的列,求得C的相应元素,时间复杂度O(mnp),空间复杂度O(1). // 矩阵乘法的C++实现 ; i<m; i++){ ; j<n; j++){ float temp = 0.0; ; k<p; k++){ temp += A[i*p + k] * B[k*n + j]; } C[i*n + j] = temp; } } 2.

实验内容 N体问题是指找出已知初始位置.速度和质量的多个物体在经典力学情况下的后续运动.在本次实验中,你需要模拟N个物体在二维空间中的运动情况.通过计算每两个物体之间的相互作用力,可以确定下一个时间周期内的物体位置. 在本次实验中,N个小球在均匀分布在一个正方形的二维空间中,小球在运动时没有范围限制.每个小球间会且只会受到其他小球的引力作用.在计算作用力时,两个小球间的距离不会低于其半径之和,在其他的地方小球位置的移动不会受到其他小球的影响(即不会发生碰撞,挡住等情况).你需要计算模拟一定时间后

通过上一篇关于并行计算准备部分的介绍,我们知道MPI(Message-Passing-Interface 消息传递接口)实现并行是进程级别的,通过通信在进程之间进行消息传递.MPI并不是一种新的开发语言,它是一个定义了可以被C.C++和Fortran程序调用的函数库.这些函数库里面主要涉及的是两个进程之间通信的函数.MPI可以在Windows和linux环境中都有相应的库,本篇以Windows10作为演示开发环境. 1.Windows10+VS 2015上搭建MPI开发环境 下载 mpi for

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

几乎所有人的第一个程序是从“hello,world”程序开始学习的 #include "mpi.h" #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { int rank, numproces; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_

http://blog.csdn.net/jerr__y/article/details/53695567 前言:本文主要介绍如何在 ubuntu 系统中配置 GPU 版本的 tensorflow 环境.主要包括: - cuda 安装 - cudnn 安装 - tensorflow 安装 - keras 安装 其中,cuda 安装这部分是最重要的,cuda 安装好了以后,不管是 tensorflow 还是其他的深度学习框架都可以轻松地进行配置. 我的环境: Ubuntu14.04 + TITAN

1.DataParallel layers (multi-GPU, distributed) 1)DataParallel CLASS torch.nn.DataParallel(module, device_ids=None, output_device=None, dim=) 实现模块级别的数据并行 该容器是通过在batch维度上将输入分到指定的device中来在给定的module应用上实现并行.在前向传播中,模块module将在每个设备device上都复制一个,然后每个复制体都会处理一部分

版权声明:本文为博主原创文章,遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明.本文链接:https://blog.csdn.net/weixin_40087578/article/details/87186613这里记录用pytorch 多GPU训练 踩过的许多坑   仅针对单服务器多gpu 数据并行 而不是 多机器分布式训练 一.官方思路包装模型 这是pytorch 官方的原理图  按照这个官方的原理图  修改应该参照 https://blog.csdn.net/qq

Anaconda指的是一个开源的Python发行版本,其主要优点如下: Anaconda默认安装了常见的科学计算包,用它搭建起Python环境后不用再费时费力安装这些包: Anaconda可以创建互相隔离的虚拟环境,可以在不同环境下制定不同版本的Python,安装不同依赖包,再也不用纠结多个Python版本究竟安装哪个: 一.本次安装所需的基本软件 1. Anaconda3-5.3.1-Windows-x86_64 2. pycharm-community-2019.3.4 3. python3

使用PCAST检测散度以比较GPU和CPU结果 并行编译器辅助软件测试(PCAST)是英伟达HPC FORTRAN.C++和C编译器中的一个特性.PCAST有两个用例.一个新的处理器或新的编译程序的部分或新的时间标志首先被编译.您可能需要测试新库是否会产生相同的结果,或者测试添加OpenMP并行.启用自动矢量化(-Mvect=simd)或从X86系统移植到OpenPOWER或Arm的安全性.这个用例的工作原理是在需要比较中间结果的地方向应用程序添加pcast_compare调用或compare指

PaddlePaddle源自于 2013 年百度深度学习实验室创建的 “Paddle”.当时的深度学习框架大多只支持单 GPU 运算,对于百度这样需要对大规模数据进行处理的机构,这显然远远不够,极大拖慢了研究速度.百度急需一种能够支持多 GPU.多台机器并行计算的深度学习平台.而这就导致了 Paddle 的诞生.自 2013 年以来,Paddle 一直被百度内部的研发工程师们所使用.2016 年 9 月 1 日的百度世界大会上,百度首席科学家吴恩达宣布,该公司开发的异构分布式深度学习系统 Pad

——把数据从分散统一集中到数据中心 基于HP分布式并行计算/存储技术构建的云监控系统即是通过“云高清摄像机”及IaaS和PaaS监控系统平台,根据用户所需(SaaS)将多路监控数据流传送给“云端”,除了提供传统的监控服务外,还提供了对PB级大数据的高性能IO并发集中存储.查询和分析等数据应用服务,从而可以实现更高的非结构化数据管理,解决了监控系统中对于大数据安全.分析和备份等问题,用户也可以通过任意方式,任意终端按需实现对视频监控的需要. 数据驱动手段在一定程度上帮助了监管部门提高了工作效率.传

转自:http://www.cocoachina.com/ios/20141104/10124.html iOS实现图形编程可以使用三种API(UIKIT.Core Graphics.OpenGL ES及GLKit). 这些api包含的绘制操作都在一个图形环境中进行绘制.一个图形环境包含绘制参数和所有的绘制需要的设备特定信息,包括屏幕图形环境.offscreen 位图环境和PDF图形环境,用来在屏幕表面.一个位图或一个pdf文件中进行图形和图像绘制.在屏幕图形环境中进行的绘制限定于在一个UIVi

---恢复内容开始--- 1,tcl,tk,gcc-gfortran,libnl-devel依赖包

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C

iOS实现图形编程可以使用三种API(UIKIT.Core Graphics.OpenGL ES及GLKit). 这些api包含的绘制操作都在一个图形环境中进行绘制.一个图形环境包含绘制参数和所有的绘制需要的设备特定信息,包括屏幕图形环境.offscreen 位图环境和PDF图形环境,用来在屏幕表面.一个位图或一个pdf文件中进行图形和图像绘制.在屏幕图形环境中进行的绘制限定于在一个UIView类或其子类的实例中绘制,并直接在屏幕显示,在offscreen位图或PDF图形环境中进行的绘制不直接在

立志学习神经网络的同学,为了让它能够跑快一点,估计英伟达的GPU是要折腾一番的． 首先看一下什么是CUDA ? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台. CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题. 它是一个标准API的并行计算平台．它允许软件开发人员和工程师使用CUDA提供的GPU计算单元． 什么是CUDNN? NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速

背景 [作者:DeepLearningStack,阿里巴巴算法工程师,开源TensorFlow Contributor] 本篇是TensorFlow通信机制系列的第二篇文章,主要梳理使用gRPC网络传输部分模块的结构和源码.如果读者对TensorFlow中Rendezvous部分的基本结构和原理还不是非常了解,那么建议先从这篇文章开始阅读.TensorFlow在最初被开源时还只是个单机的异构训练框架,在迭代到0.8版本开始正式支持多机分布式训练.与其他分布式训练框架不同,Google选用了开源项

第一章:VMware workstation虚拟化1.1 VMware workstation计算网络存储介绍1.2 VMware workstation其他功能特性介绍1.3 VMware workstation创建各类客户机第二章:总控制台虚拟机console部署2.1 最小化安装console2.2 安全登陆虚拟机console2.3 console安装VMware tools2.4 console部署本地YUM源2.5 console安装必要工具和基础环境2.6 console工具目录部