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>

cpu个数.核数.线程数.Java多线程关系的理解 2017年12月08日 15:35:37 一 cpu个数.核数.线程数的关系 cpu个数:是指物理上,也及硬件上的核心数: 核数:是逻辑上的,简单理解为逻辑上模拟出的核心数: 线程数:是同一时刻设备能并行执行的程序个数,线程数=cpu个数 * 核数 二 cpu线程数和Java多线程 首先明白几个概念: (1) 单个cpu线程在同一时刻只能执行单一Java程序,也就是一个线程 (2) 单个线程同时只能在单个cpu线程中执行 (3) 线程是操作系统

以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出"显示器驱动已停止响应,并且已恢复"的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显示了相应错误信息. 问题解决:开始 > NVIDIA Corporation > Nsight Visual Studio Edition 4.

servlet与线程与jdbc connection的关系 都是一一绑定的关系, servlet接受那么多此请求. 一个请求,对应一个线程,对应一个DB POOL的connection. 因为connection不是线程安全的. datasource pool也是利用jdbc driverManager.getConnetion()不断重复去创建连接池的

1.物理CPU: 物理CPU就是计算机上实际配置的CPU个数.在linux上可以打开cat /proc/cpuinfo 来查看,其中的physical id就是每个物理CPU的ID,能找到几个physical id就代表计算机实际有几个CPU. 在linux下可以通过指令 grep ‘physical id’ /proc/cpuinfo | sort -u | wc -l 来查看物理CPU个数. 2.cpu核数:linux的cpu核心总数也可以在/proc/cpuinfo里面通过指令cat /p

▶ 本章介绍了线程并行,并给出四个例子.长向量加法.波纹效果.点积和显示位图. ● 长向量加法(线程块并行 + 线程并行) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define N (33 * 1024) __global_

▶ 本章介绍了线程块并行,并给出两个例子:长向量加法和绘制julia集. ● 长向量加法,中规中矩的GPU加法,包含申请内存和显存,赋值,显存传入,计算,显存传出,处理结果,清理内存和显存.用到了 tid += gridDim.x; 使得线程块可以读取多个下标,计算长于线程块数量的向量(例子中向量长度为32768,线程块数量为1024) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_la

Definition定义-------------Process进程是应用程序的一次运行活动:从操作系统核 心角度来说,进程是操作系统分配和调度系统内存资源.cpu时间片等资源的基本单位,为正在运行的应用程序提供 运行环境. Thread线程是程序内部有并发性的顺序代码流.是cpu调度资源的最小单元. Units单位大小------------Process进程是操作系统分配和调度系统内存资源.cpu时间片 等资源的基本单位:一个进程至少包括一个线程.进程是操作系统资源管理的实体.Thread线

本章介绍了 显存和零拷贝内存的拷贝与计算对比 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define imin(a,b) (a<b?a:b) #define SIZE (33 * 1024 * 1024) ; , (SI

▶ 本章介绍了常量内存的使用,并给光线追踪的一个例子.介绍了结构cudaEvent_t及其在计时方面的使用. ● 章节代码,大意是有SPHERES个球分布在原点附近,其球心坐标在每个坐标轴方向上分量绝对值不大于500,其半径介于20到120:观察者(画面平面)位于z正半轴充分远处(z>500),现将所有的球体平行投影到画面平面上,考虑遮挡关系,并考虑球面与画面平面的夹角给球体绘制阴影. #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h&qu

▶ 使用CPU和GPU分别实现散列表 ● CPU方法 #include <stdio.h> #include <time.h> #include "cuda_runtime.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (100*1024*1024) #define ELEMENTS (SIZE / sizeof(unsigned int)) #define HASH_E

▶ 本章介绍了多设备胸膛下的 CUDA 编程,以及一些特殊存储类型对计算速度的影响 ● 显存和零拷贝内存的拷贝与计算对比 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define imin(a,b) (a<b?a:b) #

作者:qyvlik链接:http://www.zhihu.com/question/38867614/answer/78583440来源:知乎著作权归作者所有,转载请联系作者获得授权. 做UI啊.如果是桌面应用,QML可以更快速.如果是手机UI,H5绝对占优. 毕竟Qt提供的那一套控件库更适合桌面应用,而当年诺基亚都开发了塞班和米果的QML手机控件库,现在Ubuntu,旗鱼,黑莓都有自己的QML手机控件库. 渲染性能上.QML有绝对统一的接口规范以及渲染机制.(跨平台是这样的). H5桌面系统一

前言 感悟:cuda 8.0+cudnn 6.0+TensorFlow 1.3  cuda 9.0+cudnn 7.0+TensorFlow 1.7 python3.6.2+cuda 9.0+cudnn7.5+Tensorflow 1.10.0+Anaconda4.6.11 最近在新的工作站上重新装TensorFlow的GPU版本,刚开始由于省事,直接更新到最新版本1.13,然后输入hello TensorFlow程序.但是却报错“ImportError: DLL load failed: 找不

▶ 本章介绍了手动实现原子操作.重构了第五章向量点积的过程.核心是通过定义结构Lock及其运算,实现锁定,读写,解锁的过程. ● 章节代码 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "cuda.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h&q

▶ 本章介绍了原子操作,给出了基于原子操作的直方图计算的例子. ● 章节代码 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (100*1024*1024) #define USE_SHARE_MEMORY

▶ OpenGL与DirectX,等待填坑. ● basic_interop #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "cuda.h" #include "cuda_gl_interop.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\

▶ 本章介绍了纹理内存的使用,并给出了热传导的两个个例子.分别使用了一维和二维纹理单元. ● 热传导(使用一维纹理) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #include "D:\Code\CUDA\book\c

首先检查自己的机器是否支持,否则都是白搭(仅仅有NVIDIA的显卡才支持.可在设备管理器中查看) 假设不用GPU.能够直接官网下载预编译好的库 环境: 1 VS2013 2 Opencv2.4.9 3 CUDA6.5 (仅仅有6.5版本号以上版本号才增加对VS2013的支持.6.0最高支持到2012) 4 TBB --------------下面内容转自网络(增加了自己编译时遇到的问题及解决方式)----------------- 1. 须要的文件     1.1 CMAKE 3.0 [http

Detectron概述 Detectron是Facebook FAIR开源了的一个目标检测(Object Detection)平台. 用一幅图简单说明下Object Detection.如Mask R-CNN已经能够做到多目标的Instance Segmentation. 图片来源: Fei-Fei Li, Andrej Karpathy & Justin Johnson (2016) cs231n, Lecture 8 - Slide 8, Spatial Localization and D

taskset -pc  PID 可以用于 查看 当前线程 对应绑定的 在 哪个核上面. 这个 可以用于 程序优化, 查看 哪个线程占用的 cpu 比重比较高 首先 可以通过  top  -H   -d  1  -p  PID 查看具体 进程的 cpu ,内存 等等 占据大小 比例 -d 1 表示 刷新间隔. -p  PID表示 指定具体的进程号 再 按下 1 可以查看到 cpu的占用比例,多少个核在使用 就可以看到多少个 %Cpu 当然 也可以看到 各个线程 的pid  . 在使用  task