在Python中使用CUDA的一种方法是通过Numba，这是一种针对Python的即时(JIT)编译器，可以针对gpu(它也针对cpu，但这不在我们讨论的范围内)。...当我们在第一个示例中使用参数[1,1]启动内核时，我们告诉CUDA用一个线程运行一个块。通过修改这两个值可以使用多个块和多现线程多次运行内核。...在这些情况下，可以使用多个 GPU 分段处理数组（单机多卡）。...Grid-stride循环 在每个网格的块数超过硬件限制但显存中可以容纳完整数组的情况下，可以使用一个线程来处理数组中的多个元素，这种方法被称为Grid-stride。...因此当GPU内核被启动时，CPU将简单地继续运行后续指令，不管它们是启动更多的内核还是执行其他CPU函数。
到目前为止，我们还没有学会如何让线程相互通信……事实上，我们之前说过不同块中的线程不通信。我们可以考虑只启动一个块，但是我们上次也说了，在大多数 GPU 中块只能有 1024 个线程！...我们总是可以为任何大小的共享数组定义一个工厂函数……但要注意这些内核的编译时间。 这里的数组需要为 Numba 类型指定的 dtype，而不是 Numpy 类型（这个没有为什么！）。...time better: 45 ± 0 ms 上面的运行结果我们可以看到手写代码通常要快得多（至少 2 倍），但 Numba 给我们提供的方法却非常容易使用。...，它是启动线程的特殊GPU函数。...我们将展示一个跨不同内核使用设备函数的示例。该示例还将展示在使用共享数组时同步线程的重要性。 在CUDA的新版本中，内核可以启动其他内核。
对于许多可以并行任务，线程之间不需要合作或使用其他线程使用的资源，只要保证自己运行正确即可。...这意味着我们可以在几秒钟内处理200亿字符数据集(如果我们的GPU拥有超过20gb的RAM)，而在最慢的CPU版本中这将需要一个多小时。 我们还能改进它吗?让我们重新查看这个内核的内存访问模式。...理想情况下，我们希望线程停止继续运行（等待），直到其他线程锁定结束。因此可以这样使用 while cuda.atomic.compare_and_swap(mutex, 0, 1) !...上面的代码相很直接：有一个内核，它锁定线程的执行，直到它们自己可以获得一个解锁的互斥锁。然后它将更新x[0]的值并解锁互斥锁。在任何情况下x[0]都不会被多个线程读或写，这实现了原子性!...（让内核启动内核）、复杂的同步（例如，warp-level、协作组）、复杂的内存保护（我们在上面提到过）、多 GPU、纹理和许多其他主题。
” 进行矢量化通常比 numpy 实现的代码运行得更快，只要您的代码具有足够的计算密度或者数组足够大。...如果不是，那么由于创建线程以及将元素分配到不同线程需要额外的开销，因此可能耗时更长。所以运算量应该足够大，才能获得明显的加速。 ?...这个视频讲述了一个用 Numba 加速用于计算流体动力学的Navier Stokes方程的例子： 6. 在GPU上运行函数 ?...“time-lapsed of street lights” by Marc Sendra martorell on Unsplash 您也可以像装饰器一样传递 @jit 来运行 cuda/GPU 上的函数...为此您必须从 numba 库中导入 cuda。 但是要在 GPU 上运行代码并不像之前那么容易。为了在 GPU 上的数百甚至数千个线程上运行函数，需要先做一些初始计算。
并行计算数大于线程数 这里仍然以[2, 4]的执行配置为例，该执行配置中整个grid只能并行启动8个线程，假如我们要并行计算的数据是32，会发现后面8号至31号数据共计24个数据无法被计算。 ?...网格跨度 我们可以在0号线程中，处理第0、8、16、24号数据，就能解决数据远大于执行配置中的线程总数的问题，用程序表示，就是在核函数里再写个for循环。...使用网格跨步的优势主要有： 扩展性：可以解决数据量比线程数大的问题 线程复用：CUDA线程启动和销毁都有开销，主要是线程内存空间初始化的开销；不使用网格跨步，CUDA需要启动大于计算数的线程，每个线程内只做一件事情...，做完就要被销毁；使用网格跨步，线程内有for循环，每个线程可以干更多事情，所有线程的启动销毁开销更少。...当我们处理千万级别的数据，整个大任务无法被GPU一次执行，所有的计算任务需要放在一个队列中，排队顺序执行。CUDA将放入队列顺序执行的一系列操作称为流（Stream）。
使用Numba进行GPU编程，你可以享受： Python简单易用的语法； 极快的开发速度； 成倍的硬件加速。...Numba并不能加速程序，有可能速度更慢，而且在模拟器能够运行的程序，并不能保证一定能在真正的GPU上运行，最终还是要以GPU为准。...与传统的Python CPU代码不同的是： 使用from numba import cuda引入cuda库 在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符，表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数，GPU函数又被称为核函数...GPU核函数的启动方式是异步的：启动GPU函数后，CPU不会等待GPU函数执行完毕才执行下一行代码。...() 总结 Python Numba库可以调用CUDA进行GPU编程，CPU端被称为主机，GPU端被称为设备，运行在GPU上的函数被称为核函数，调用核函数时需要有执行配置，以告知CUDA以多大的并行粒度来计算
（函数）时，它会在 GPU 中排队等待执行，GPU 会顺序按照启动时间执行我们的内核。...设备中启动的许多任务可能依赖于之前的任务，所以“将它们放在同一个队列中”是有道理的。例如，如果将数据异步复制到 GPU 以使用某个内核处理它，则复制的步骤本必须在内核运行之前完成。...但是如果有两个相互独立的内核，将它们放在同一个队列中有意义吗？不一定！因为对于这种情况，CUDA通过流的机制来进行处理。我们可以将流视为独立的队列，它们彼此独立运行，也可以同时运行。...这个内核将在单个线程的单个块上运行。最后还使用 divide_by 将原始数组除以我们计算的总和最后得到我们的结果。所有这些操作都将在 GPU 中进行，并且应该一个接一个地运行。...一般情况下，将流传递给 Numba CUDA API 函数不会改变它的行为，只会改变它在其中运行的流。一个例外是从设备到主机的复制。
能够启动的并行线程可以大幅提升速度，但也令使用 GPU 变得更困难。当使用这种未加处理的能量时，会出现以下缺点： GPU 是一种有专属内存空间和不同架构的独立硬件。...在没有高级封装的情况下，建立内核会变得复杂。 低精度是默认值，高精度的计算可以很容易地消除所有性能增益。...而 Julia 作为一种高级脚本语言，允许在其中编写内核和环境代码，同时可在大多数 GPU 硬件上运行！ GPUArrays 大多数高度并行的算法都需要同时处理大量数据，以克服所有的多线程和延迟损耗。...这意味着在不分配堆内存（仅创建 isbits 类型）的情况下运行的任何 Julia 函数，都可以应用于 GPUArray 的每个元素，并且多点调用会融合到一个内核调用中。...随后，如果省略转换为 GPUArray 这一步，代码会按普通的 Julia 数组处理，但仍在 CPU 上运行。
技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法，并且展示了GPU加速的实际效果。...具体问题可以表述为： \[S=\sum_{i,j}A_{i,j} \] 对于此类的问题，如果我们像普通的CUDA并行操作一样，直接创建一个S变量，然后直接在线程和分块上直接把每一个矩阵元素加到这个S变量中...，那么会出现一种情况：在线程同步时，存在冲突的线程是无法同时加和成功的，也就是说，这种情况下虽然程序不会报错，但是得到的结果是完全错误的。...对于此类情况，CUDA官方给出了atomic运算这样的方案，可以保障线程之间不被干扰： import numpy as np from numba import cuda from numba import...is: 0.01042938232421875s 在GPU的计算中，会有一定的精度损失，比如这里的误差率就在1e-06级别，但是运行的速度要比numpy的实现快上2倍！
在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。...因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。...这个输出的结果就是一个0-1近邻表。 基于Numba的GPU加速 对于上述的近邻表计算的场景，我们很容易的想到这个neighbor_list函数可以用GPU的函数来进行改造。...对于每一个 d_{i,j} 我们都可以启动一个线程去执行计算，类似于CPU上的SIMD技术，GPU中的这项优化称为SIMT。...所以这里的运行时间并没有太大的代表性，比较有代表性的时间对比可以看如下的案例： # cuda_neighbor_list.py from numba import jit from numba import
之前讨论的并行，都是线程级别的，即CUDA开启多个线程，并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心，同一时间只能并行执行上千个任务。...当我们处理千万级别的数据，整个大任务无法被GPU一次执行，所有的计算任务需要放在一个队列中，排队顺序执行。CUDA将放入队列顺序执行的一系列操作称为流（Stream）。...将程序改为多流后，每次只计算一小部分，流水线并发执行，会得到非常大的性能提升。 规则 默认情况下，CUDA使用0号流，又称默认流。不使用多流时，所有任务都在默认流中顺序执行，效率较低。...将之前的向量加法的例子改为多流处理，完整的代码为： from numba import cuda import numpy as np import math from time import time..., streams_result)): print("result correct") if __name__ == "__main__": main() 运行结果： gpu
编写专门的 GPU 内核或许可以解决这个问题，但 GPU 编程的确是一件相当复杂的事。 DNN 计算潜力与 GPU 编程困难之间的矛盾由来已久。...英伟达在 2007 年发布了 CUDA 的初始版本，CUDA 平台是一个软件层，使用者可以直接访问 GPU 的虚拟指令集和并行计算单元，用于执行计算内核。...例如，它可以用不到 25 行代码写出与 cuBLAS 性能相匹配的 FP16 矩阵乘法内核，后者是许多专业的 GPU 编程者尚且无法做到的。...； 计算必须在流处理器（SM）内部或之间细致分区和调度，以促进指令 / 线程级的并行以及专用算术逻辑单元（ALU）的利用。...编程模型 在所有可用的领域专用语言和 JIT 编译器中，Triton 或许与 Numba 最相似：内核被定义为修饰过的 Python 函数，并与实例网格上不同的 program_id 的同时启动。
目的：对于GPU上启动的每个线程块，CUDA C编译器都将创建该共享变量的一个副本。线程块中的每个线程都共享这块内存，但线程却无法看到也不能修改其他线程块的变量副本。...性能提升的原因： 6.1. 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的“邻近”线程。这将节约15次读取操作。（为什么是15，因为“邻近”指半个线程束，一个线程束包含32个线程的集合。） 6.2....概念：CUDA流表示一个GPU操作队列，并且该队列中的操作将以指定的顺序执行。我们可以在流中添加一些操作，如核函数启动，内存复制以及事件的启动和结束等。这些操作的添加到流的顺序也是它们的执行顺序。...当函数返回时，我们无法确保复制操作是否已经启动，更无法保证它是否已经结束。我们能够得到的保证是，复制操作肯定会当下一个被放入流中的操作之前执行。...要牢牢记住操作放入流中的队列中的顺序影响到CUDA驱动程序调度这些操作和流以及执行的方式。 技巧 1. 当线程块的数量为GPU中处理数量的2倍时，将达到最优性能。 2.
方法一 图 4 显示了最简单但效率最低的方法：单个 CPU 线程负责接收数据包，启动 CUDA 内核来处理它们，等待 CUDA 内核完成，并将修改后的数据包发送回网络控制器。 图片 图 4....拆分 CPU 线程以通过 GPU 处理数据包 这种方法的一个缺点是为每个突发的累积数据包启动一个新的 CUDA 内核。 CPU 必须为每次迭代的 CUDA 内核启动延迟付出代价。...使用持久 CUDA 内核的内联数据包处理。 CUDA 持久内核是一个预启动的内核，它正忙于等待来自 CPU 的通知：新数据包已到达并准备好进行处理。...您还可以将该标志放在从 GPU 可见的 CPU 固定内存中，但 CUDA 内核轮询 CPU 内存标志会消耗更多 PCIe 带宽并增加整体延迟。...根据应用程序，需要考虑的其他因素包括在触发数据包处理之前在接收端花费多少时间积累足够的数据包、有多少线程可用于尽可能增强不同任务之间的并行性以及多长时间内核应该持续执行。
Hyper-Q允许CUDA内核在同一GPU上并行处理;这可以在GPU计算能力被单个应用程序进程未充分利用的情况下提高性能。...MPS的好处： １.提高GPU利用率 单个进程可能无法利用GPU上所有可用的计算和内存带宽容量。MPS允许不同进程的内核和memcopy操作在GPU上重叠，从而实现更高的利用率和更短的运行时间。...此外，如果应用程序由于每个网格只有少量线程而导致GPU占用率较低，则可以通过MPS实现性能改进。建议在内核调用中使用更少的每个网格块和更多的每个块线程来增加每个块的占用率。...MPS允许从其他进程运行的CUDA内核占用剩余的GPU容量。 这些情况出现在强缩放的情况下，计算能力(节点、CPU核心和/或GPU计数)增加，而问题大小保持不变。...虽然总的计算工作量保持不变，但是每个进程的工作量减少了，并且可能在应用程序运行时没有充分利用可用的计算能力。使用MPS, GPU将允许不同进程的内核启动并发运行，并从计算中移除不必要的序列化点。
GPU是如何工作的？ 首先，什么是GPU？ GPU是一个大规模并行处理器，具有几千个并行处理单元。 例如，本文中使用的Tesla k80提供4992个并行CUDA内核。...在没有高级包装器的情况下，设置内核会很快变得复杂 较低的精度是默认值，而较高的精度计算可以轻松地消除所有性能增益 GPU函数(内核)本质上是并行的，所以编写GPU内核至少和编写并行CPU代码一样困难，但是硬件上的差异增加了相当多的复杂性...虽然CUDA只支持英伟达硬件，但OpenCL支持所有硬件，但有些粗糙。 Julia的诞生是个好消息！它是一种高级脚本语言，允许你在Julia本身编写内核和周围的代码，同时在大多数GPU硬件上运行！...，可以看看这个指南： julia.guide/broadcasting 这意味着在不分配堆内存（仅创建isbits类型）的情况下运行的任何Julia函数都可以应用于GPUArray的每个元素，并且多个dot...GPU比线程示例展示的要复杂得多，因为硬件线程是在线程块中布局的——gpu_call在简单版本中抽象出来，但它也可以用于更复杂的启动配置： 1using CuArrays 2 3threads =
当然你可以根据未来的新GPU上增加的数量, 或者变大的共享内存，对代码手工做出进一步优化，但这是可选的。...所以，你无需担忧这个，现在就开始写下你的CUDA代码，享受它在未来的所有GPU上运行的能力吧！ 2 问：在一个系统里CUDA可以支持多GPU卡么？ 答复：应用程序可以跨多个gpu分配工作。...答复：CUDA中的内核调用是异步的，因此驱动程序将在启动内核后立即将控制权返回给应用程序，然后后面的CPU代码将和GPU上的内核并行运行。...精确的说，和具体kernel在具体的某个卡上有关。无法直接确定的，得经过实验。 14 问：最大内核执行时间是多少? 答复：在Windows上，单独的GPU程序启动的最大运行时间约为2秒。...超过这个时间限制通常会导致通过CUDA驱动程序或CUDA运行时报告的启动失败，但在某些情况下会挂起整个机器，需要硬复位。
（3）CUDA 运行时库（cudart）：运行时库为开发者提供了丰富的 API，便于管理 GPU 内存、启动 GPU 内核（即并行任务）、同步线程等。...合理的内存分配策略可以有效提高内存使用效率，防止 GPU 内存溢出。 （3）内核配置与调度：在主机代码中，开发者可以配置内核启动参数（如线程数和线程块数）并决定内核在 GPU 上的执行方式。...3、内核启动：内核启动是 CUDA 编程的关键步骤，由主机代码启动设备代码内核，在 GPU 上触发执行。...内核启动参数指定了 GPU 上线程的数量和分布方式，使内核函数可以通过大量线程并行运行，从而加快数据处理速度。...开发者可以根据数据集的大小和 GPU 的计算能力选择合适的线程块和线程数量。 （2）并行化控制：通过指定线程块数和线程数，内核启动控制了 GPU 的并行粒度。
目前，TornadoVM 可以运行在多核 CPU、GPU 和 FPGA 上。 2 硬件特征和并行化 下一个问题是，为什么要支持这么多硬件？...相比之下，GPU 是为运行并行数据而优化的，这意味着执行的函数和内核是相同的，但输入数据不一样。最后，FPGA 非常适用于管道并行化，即不同指令的执行在不同的内部阶段之间会重叠。...7 TornadoVM 如何在并行硬件上启动 Java 内核 原始的 Java 代码是单线程的，即使已经加了 @Parallel 注解。...需要注意的是，TornadoVM 无法在运行时确定需要多少个线程。用户需要通过 worker 网格进行配置。 在这个例子中，我们用图像维度创建了一个 2D 的 worker 网格，并与函数名相关联。...10 TornadoVM 的优势 但是，如果 Parallel Kernel API 更接近于底层的编程模型，为什么要使用 Java 而不是 OpenCL 和 PTX 或 CUDA 和 PTX，尤其是在有现有代码的情况下
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