9. 内存优化 看页数也知道,内存优化是性能提升最重要的途径。目标在于通过最大化带宽获得对硬件的最大使用率。最好使用快速内存而减少慢速内存的访问。这章就是各种讨论内存优化。 9.1. 主机和设备之间的
在大家开始深度学习时,几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA?她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系?通过查阅资料,我整理了这份简洁版CUDA入门文档,希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
GPU的内存结构如图所示:GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor(SM)上,SM里有计算核心可直接访问的寄存器(Register)和共享内存(Shared Memory);多个SM可以读取显卡上的显存,包括全局内存(Global Memory)。
欢迎开始学习GPU入门课程!GPU(图形处理器)在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录,帮助了解GPU的基本概念、架构和编程:
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。
在NVIDIA的GPU中,内存(GPU的内存)被分为了全局内存(Global memory)、本地内存(Local memory)、共享内存(Shared memory)、寄存器内存(Register memory)、常量内存(Constant memory)、纹理内存(Texture memory)六大类。这六类内存都是分布在在RAM存储芯片或者GPU芯片上,他们物理上所在的位置,决定了他们的速度、大小以及访问规则。
数天前,陈天奇团队宣布推出 TVM,在微博上表示,「我们今天发布了 TVM,和 NNVM 一起组成深度学习到各种硬件的完整优化工具链,支持手机,cuda, opencl, metal, javascript 以及其它各种后端。欢迎对于深度学习,编译原理,高性能计算,硬件加速有兴趣的同学一起加入 dmlc 推动领导开源项目社区 。」 AI科技评论了解,大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行优化,且需要在包括手机、IOT 设备及专用加速器上部署大量工作。而 TVM 是一种将深度学习工作负载部署到硬件的
在从事深度学习框架的实现工作时,了解到 Nervana 有一个称为 Maxas 的汇编代码生成器项目,可以生成性能超过 nVidia 官方版本的矩阵相乘的 GPU 机器码,由此对其工作原理产生兴趣。
摘要: 在使用2017年以前的NVIDIA GPU进行深度学习训练时,经常会遇到"Unsupported GPU Architecture 'compute_*'"的错误。本篇文章将介绍该错误的原因并提供解决方法。
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集,允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计,能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元(如CUDA核心或流处理器)同时工作。
7月5日,2022 CUDA on Arm Platform线上训练营开始第二天的课程。 课程大纲: 1. CUDA编程模型---CUDA存储单元的使用与错误检测(2.1+2.2实验课) 设备初始化 GPU的存储单元 GPU存储单元的分配与释放 数据的传输 数据与线程之间的对应关系 CUDA应用程序运行时的错误检测 CUDA中的事件 利用事件进行计时 实验课内容:编写MatrixMul程序,体验线程和数据的对应关系 留课后作业 2.
官方文档: https://openucx.readthedocs.io/en/master/
写在最前 这本书是2011年出版的,按照计算机的发展速度来说已经算是上古书籍了,不过由于其简单易懂,仍旧被推荐为入门神书。先上封面: 由于书比较老,而且由于学习的目的不同,这里只介绍了基础
GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,也可以把GPU看成是CPU的协处理器,因此当在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作,CPU所在位置称为为主机端(host),而GPU所在位置称为设备端(device),如下图所示。
大家好,我是猫头虎博主!在日常的计算机使用过程中,硬件故障是无法避免的问题。但如何快速、准确地定位到问题所在,是每个技术爱好者和专业人士都应该掌握的技能。在这篇博文中,我将带大家深入探讨硬件故障的常见原因、诊断工具和解决策略。 我将结合实际案例,帮助大家更深入地理解和应用。🔧
过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。
CUDA,Compute Unified Device Architecture的简称,是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs(Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡)的一个并行计算平台和编程模型。
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而,在使用CUDA进行开发时,有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因,以及如何解决它。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念,这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT(Single Instruction Multiple Thread)架构 CUDA架构基于SIMT模型,这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位,而线程被组织成线程块(Thread Block),进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法,充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程(Threads): 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块(Thread Blocks): 一组线程,它们共享一些资源,如共享内存,并作为一个单元被调度。 - 网格(Grid): 包含多个线程块,形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问,但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享,访问速度快,常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储,每个线程独有,但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步(Barrier Synchronization) 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续,保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构(ISA) CUDA提供了专门的指令集,允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化,支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序,通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数(核函数,kernel functions)。核函数会在GPU上并行执行,而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库,如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库(如cuFFT, cuBLAS)、深度学习库(如cuDNN)等,为开发者提供了完整的开发环境。
机器之心报道 编辑:蛋酱、陈萍 OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton,它能成为 CUDA 的替代品吗? 过去十年中,深度神经网络 (DNN) 已成为最重要的机器学习模型之一,创造了从自然语言处理到计算机视觉、计算神经科学等许多领域的 SOTA 实现。DNN 模型的优势来自于它的层次结构,这一特征导致其计算量巨大,但也会产生大量高度并行化的工作,特别适合多核和众核处理器。 深度学习领域的新研究思路往往是结合原生框架 operator 来实现的,这种方法虽然方便,但需要创建或移动许多临时张
选自GitHub 作者:Wayde Gilliam 机器之心编译 本文作者详细描述了自己组装深度学习服务器的过程,从 CPU、GPU、主板、电源、机箱等的选取到部件的安装,再到服务器的设置,可谓面面俱
就像他的名字一样,服务器在网络上为不同用户提供不同内容的信息、资料和文件。可以说服务器就是Internet网络上的资源仓库,正是因为有着种类繁多数量庞大内容丰富的服务器的存在,才使得Internet如此的绚丽多彩。
物理内存就是你的机器本身内存了(如内存条的大小)。物理内存就是CPU的地址线可以直接进行寻址的内存空间大小。比如8086只有20根地址线,那么它的寻址空间就是1MB,我们就说8086能支持1MB的物理内存,及时我们安装了128M的内存条在板子上,我们也只能说8086拥有1MB的物理内存空间。同理我们现在大部分使用的是32位的机子,32位的386以上CPU就可以支持最大4GB的物理内存空间了。
在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触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CUDA的童鞋提供一定指导。个人能力所及,错误难免,欢迎讨论。
我也是偶然在知乎的一个问题下看到这个问题,大概就是说在使用apex的LayerNorm/RMSNorm的时候可以打开这个api的memory_efficient开关,这个开关可以在速度和精度无损的情况下节省网络训练的显存占用。感觉比较有趣,我就研究了一下,因此也就有了这篇文章。
CUDA API包括三个,从低到高等级分别为 Thrust API Runtime API Driver API 用于CUDA的GPU是安装于主机系统中的独立设备 GPGPU运行在一个和主处理器相隔离的存储空间中 CUDA Kernel是可在主机代码中调用而在CUDA设备上运行的子程序(Kernel没有返回值) Kernel的调用时异步的,即主机仅仅把要执行的Kernel顺序提交给GPGPU,并不等待执行完成,然后直接处理后面的其他任务 cudaThreadSynchronize() 使主机进入阻
近几年来,随着算力的不断提升和数据的不断增长,深度学习算法有了长足的发展。深度学习算法也越来越多的应用在各个领域中,比如图像处理在安防领域和自动驾驶领域的应用,再比如语音处理和自然语言处理,以及各种各样的推荐算法。如何让深度学习算法在不同的平台上跑的更快,这是深度学习模型部署所要研究的问题。
来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/645376942
本文仅献给需要做GPU超算方案和预算的科研前线的人 同类介绍Tesla V100的技术文章很多,我们只highlight关键几个知识点。 2017年5月GTC 2017大会上,英伟达发布了面向高性能计算的新一代Volta架构加速器,Tesla V100。Tesla V100加速器采用12nm FFN工艺,搭载新款图形处理器GV100,拥有5120 CUDA、640个Tensor内核,分PCle和SXM2两版,双精度浮点运算能力分别可达7 TFLOPS和7.8 TFLOPS,单精度则为14 TFLOPS和15
作者 | 刘文志 责编 | 何永灿 随着深度学习(人工智能)的火热,异构并行计算越来越受到业界的重视。从开始谈深度学习必谈GPU,到谈深度学习必谈计算力。计算力不但和具体的硬件有关,且和能够发挥硬件能力的人所拥有的水平(即异构并行计算能力)高低有关。 一个简单的比喻是:两个芯片计算力分别是10T和 20T,某人的异构并行计算能力为0.8,他拿到了计算力为10T的芯片,而异构并行计算能力为0.4的人拿到了计算力为20T的芯片,而实际上最终结果两人可能相差不大。异构并行计算能力强的人能够更好地发挥硬件的能力,而
torch.Storage是单个数据类型的一维数组。每个torch.Tensor都有一个对应的相同数据类型的存储。
其实如果我们用这聪明的大脑想一想,咱们的台式主机大家肯定都玩过。上面CPU和内存条是两个完全独立的硬件啊,而且CPU也没有任何直接插槽用于挂载内存条的。
英伟达CUDA指令集架构(ISA)是CUDA技术的核心部分,它定义了GPU如何理解和执行程序中的指令。尽管详细的ISA细节通常对普通开发者来说是透明的,因为大多数开发者通过高级语言(如C/C++)编写CUDA代码,了解其基本原理有助于深入理解CUDA的工作方式和优化代码。
HPC已经超越了运行计算密集型应用的超级计算机,如天气预报、油气勘探和金融建模。今天,数以百万计的NVIDIA GPU正在加速运行在云数据中心、服务器、边缘系统甚至桌面工作站中的许多类型的HPC应用程序,为数百个行业和科学领域服务。
1 问:当下一个新的GPU架构发布时,我必须重写我的CUDA内核吗? 答复:不需要重写的,CUDA具有高层次的描述能力(抽象能力),同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。这样在运
基于安培体系结构的NVIDIA A100 GPU是为了从其许多新的体系结构特征和优化中提供尽可能多的AI和HPC计算能力而设计的。在台积电7nm N7 FinFET制造工艺上,A100提供了比Tesla V100中使用的12nm FFN工艺更高的晶体管密度、更好的性能和更好的功率效率。一种新的Multi-Instance GPU(MIG)能为多租户和虚拟化GPU环境提供了增强的客户端/应用程序故障隔离和QoS,这对云服务提供商特别有利。一个更快和更强的错误抗力的第三代NVIDIA的NVLink互连提供了改进的多GPU性能缩放的超尺度数据中心。
本文将探讨GPU开发实践,重点关注使用GPU的AI技术场景应用与开发实践。首先介绍了GPU云服务器在AIGC和工业元宇宙中的重要作用,然后深入讨论了GPU在AI绘画、语音合成等场景的应用以及如何有效地利用GPU进行加速。最后,总结了GPU并行执行能力的优势,如提高算力利用率和算法效率,卷积方式处理效率更高,现场分层分级匹配算法计算和交互,超配线程掩盖实验差距,以及tensor core增加算力峰值等。
大家好,我是架构君,一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说cuda教程[新手入门学编程],希望能够帮助大家进步!!!
3.2.7. Unified Virtual Address Space【统一虚拟地址空间】 When the application is run as a 64-bit process, a single address space is used for the host and all the devices of compute capability 2.0 and higher. All host memory allocations made via CUDA API calls a
SSE(Streaming SIMD Extensions,单指令多数据流扩展)指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
项目负责人Philippe Tillet表示:「我们的目标是让Triton成为深度学习中CUDA的替代品」。
今年内存条价格涨了几倍,一根曾经最低200多块钱的金士ddr,最高涨到了1k,要知道,就早买了。 看到这张图,你应该知道我是多少需要一根内存条啊 内存条价格在18年,到19年会大降价,因为中国要做半导
每个线程有自己的私有本地内存(local memory) , 每个线快有包含共享内存, 可以被线程块中所有线程共享,其声明周期与线程块一致。
AI 的快速发展,伴随而来的是大计算量。这就自然而然的引出了一个问题:如何减少 AI 对计算的需求,并提高现有 AI 计算效率。
进程是资源分配的基本单位,线程是 CPU 调度的基本单位。进程拥有独立的地址空间,线程是共享内存地址的。进程切换的开销比线程要大。
01 硬件选购 研究需求,遂组装一台全新的计算机,安装Ubuntu,用来运行TensorFlow,同时保留Win10,方便其他其他场合使用。因为硬件更新换代很快,各种网络结构也层出不穷。因此,考虑使用多显卡来提升系统的计算能力是有必要的。现阶段,主要购买单块显卡实现整个系统的搭建,同时保留拓展(多显卡)空间。 硬件清单如下: 📷 BOM 以上配置总共花费24173.1元人民币,购买时间主要在6月底7月初,没能赶上京东618的活动,顺便不幸的碰到了显卡缺货,所以价格上仅供参考。 1
栅栏同步是一个原语, 在很多并行编程语言中都很常见. 在CUDA中, 同步可以在两个级别执行:
计算机完成的任务是一条一条指令完成的,而指令的执行在处理器中。而外部的输入的信息经过处理器后通过计算机表现。
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