PCL(Point Cloud Library)是一个开源的库,用于2D/3D图像和点云处理。PCL有一些模块可以利用CUDA来加速计算,但是这需要你的代码正确地使用这些模块,并且你的系统需要有支持CUDA的NVIDIA显卡和正确安装的CUDA工具包。
如果你的PCL代码在CPU而不是GPU上运行,可能有以下几个原因:
pcl::gpu
当有一个 exa 替代方案时,为什么要花时间眯着眼睛看黑白文字呢? exa 是一个常规 ls 命令的现代替代品,它让生活变得更轻松。这个工具是用 Rust 编写的,该语言以并行性和安全性而闻名。...安装 exa 要安装 exa,请运行: $ dnf install exa 探索 exa 的功能 exa 改进了 ls 文件列表,它提供了更多的功能和更好的默认值。它使用颜色来区分文件类型和元数据。...如果你想列出更多的子目录和文件,请增加 --level 的值。 image.png 这个树包含了每个文件的很多元数据。...image.png 递归 当你想递归当前目录下所有目录的列表时,exa 能进行递归。 image.png 我相信 `exa 是最简单、最容易适应的工具之一。...它的颜色编码让我更容易在多个子目录中进行搜索,它还能帮助我了解当前的 xattrs。
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。...这样在运行的时候,驱动负责将PTX代码,转换成当前的特定的GPU上的二进制代码。而每当一个新的GPU发布时,驱动程序也随着更新,因此能不断将PTX转换成未来的所有新一代的GPU上的实际代码来运行。...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。...从页面锁定内存传输更快,因为GPU可以直接从这个内存直接DMA。然而,分配过多的页面锁定内存会显著影响系统的整体性能,所以要小心分配。 7 问:为什么我的GPU计算的结果与CPU的结果略有不同?
PCL框架包括很多先进的算法和典型的数据结构,如滤波、分割、配准、识别、追踪、可视化、模型拟合、表面重建等诸多功能。能够在各种操作系统和大部分嵌入式系统上运行,具有较强的软件可移植性。...在这十几年间,依靠硬件行业的改革创新,芯片上晶体管数量持续增多,GPU性能以半年翻一番的速度成倍提升。GPU的浮点运算能力远超CPU上百倍,却具有非常低的能耗,极具性价比。...在CUDA的支持下,使用者可以编写程序以利用NVIDIA系列GPU完成大规模并行计算。GPU在CUDA中被用作通用计算设备,而不只是处理图像。...在CUDA中,将计算机CPU称为主机(Host),GPU称为设备(Device)。 主机端和设备端都有程序运行,主机端主要完成程序的流程与串行计算模块,而设备端则专门处理并行计算。...Kernel函数采用扩展的C语言来编程,称为CUDAC语言。需要注意的是,并不是所有的运算都可以采用CUDA并行计算。
GPU 计算与 CPU 相比能够快多少?在本文中,我将使用 Python 和 PyTorch 线性变换函数对其进行测试。...10 无论是cpu和显卡都是目前常见的配置,并不是顶配(等4090能够正常发货后我们会给出目前顶配的测试结果) NVIDIA GPU 术语解释 CUDA 是Compute Unified Device...()-s) #cpu take time: 55.70971965789795 可以看到cpu花费55秒 GPU计算 为了让GPU的CUDA执行相同的计算,我只需将....这就是为什么一个在CPU上需要几天训练的模型现在在GPU上只需要几个小时。...总结 在本文中,通过在CPU、GPU CUDA和GPU CUDA +Tensor Cores中调用PyTorch线性转换函数来比较线性转换操作。
CPU的全称是Central Processing Unit,而GPU的全称是Graphics Processing Unit。在命名上。...我们看一款相对单纯的CPU剖面图 ? 这款CPU拥有8颗处理核心,其他组件有L3缓存和内存控制器等。可以见得该款CPU在物理空间上,“核心”并不是占绝大部分。...可以见得CPU的主频在2000年以前还是符合摩尔定律的。但是在2005年左右,各大厂商都没有投放更高主频的CPU(理论上现在主频应该达到10GHz了),有的反而进行了降频。为什么?...而GPU则可以被看成一个接受CPU调度的“拥有大量计算能力”的员工。 为什么说GPU拥有大量计算能力。我们看一张NV GPU的架构图 ? ... 如果我们在使用CPU运行代码时遇到上述瓶颈,则是考虑切换到GPU执行的时候了。
我们先来简单分析一下为什么 CPU 运行时间会特别长,因为运算量非常大,同时 CPU 只能一次运算一条数据,虽然现在 CPU 普遍是多核,但是处理大量的数据还是显得力不从心。...稍微想一下都应该知道,1 和 3 还是处在一个数量级的,而几个和几千个就不是一个数量级了,因此,我们在进行巨型矩阵的运算过程中,使用 GPU 是必须的。下面我们就来看一下如何使用 GPU 运行代码。...用 GPU 运行代码 用 GPU 运行代码的方法非常的简单,我在这里以 tensorflow 为例进行讲解。首先我们需要安装 tensorflow,直接使用 pip 安装即可。...GPU 测试 最后一步,我们需要测试 GPU 和 CPU 之间的差距,这个测试比较简单,就是同样的运算让 CPU 先运行,GPU 后运行,当然反过来也可以,代码如下: from time import...:0', N) f('/device:GPU:0', N) 代码很简单,生成两个 N*N 的矩阵,然后相乘,我们主要看 CPU 需要运行多久,GPU 需要运行多久,其中 CPU 的运行时间和 GPU
比如一个浮点数相乘逻辑,理论上我们可以让其在CPU上执行,也可以在GPU上执行。那这段逻辑到底是在哪个器件上执行的呢?cuda将决定权交给了程序员,我们可以在函数前增加修饰词来指定。...这儿要引入一个“调用位置”的概念。父函数调用子函数时,父函数可能运行于CPU或者GPU,相应的子函数也可能运行于CPU或者GPU,但是这绝不是一个2*2的组合关系。...因为GPU作为CPU的计算组件,不可以调度CPU去做事,所以不存在父函数运行于GPU,而子函数运行于CPU的情况。...关键字 调用位置 __host__ CPU __global__ CPU __device__ GPU __global__描述的函数就是“被CPU调用,在GPU上运行的代码”,同时它也打通了...这儿就需要引入cuda的并行执行的线程模型来解释了。在同一时刻,一个cuda核只能运行一个线程,而线程作为逻辑的运行载体有其自己的ID。
而今,英伟达摊牌了、不装了,明确表示,护城河是我的,AI计算的果子是我的! 某些友商啊,不要耍一些小聪明,在自家的硬件上用我的CUDA。...异构编程的意思是分开编写CPU和GPU的代码,各自负责自己有利的部分(比如CPU的逻辑控制能力和GPU的并行计算能力)。...例如,特斯拉和其他汽车行业巨头利用CUDA来训练自动驾驶汽车;Netflix在GPU上运行自己的神经网络模型,利用CUDA的功能来增强自己的推荐引擎。...为什么这些大型科技公司不约而同地选择了CUDA,而不是其他的方法? 答案是速度。CUDA加快了神经网络模型的预测速度,快速给出输出结果,满足了企业和产品对快速执行的需求。...但另一位网友回应道,「我认为这不适用于这种特殊情况。我调查了一下,似乎裁决是针对不能受版权保护的概念,而不是实际的API本身。」
Flann Openni2 Qhull Vtk (第三方库我打算用pcl1.8的预编译库,即先安装好预编译的pcl1.8,因为预编译的...1.8版本不包含gpu和cuda模块所以决定自己编译一遍) ?...第二步:安装cuda ? 3.第三步:以管理员身份运行cmake(不知是否必要) ?...4.第四步:设置一些cmake找不到的变量 1.EIGEN_INCLUDE_DIR D:/pcl/3rdParty/Eigen/eigen3 Configure 2.Boost_INCLUDE_DIR...就不管那个了,因为主要用到gpu和cuda 2.INSTALL重新生成 ? Releasex64 进行同样的操作 ? ?
关键是系统会自动地在主机和设备之间迁移在统一内存中分配的数据,从而使那些看起来像CPU内存中的代码在CPU上运行,而另一些看起来像GPU内存中的代码在GPU上运行。...两种代码都从磁盘加载文件,对其中的字节进行排序,然后在释放内存之前使用CPU上已排序的数据。右侧的代码使用CUDA和统一内存模型在GPU上运行。...将具有复杂数据结构的代码移植到GPU上曾经是一项艰巨的任务,但是统一内存模型使此操作变得非常容易。我希望统一内存模型能够为CUDA程序员带来巨大的生产力提升。...统一内存模型为在GPU上运行C++代码提供了巨大帮助。 这篇文章的例子可以在Github上找到。 统一内存模型的光明前景 CUDA 6中关于统一内存模型的最令人兴奋的事情之一就是它仅仅是个开始。...这使编写CUDA程序变得容易得多,因为您可以直接编写内核,而不是编写大量数据管理代码并且要维护在主机和设备之间所有重复的数据。
支持多种操作系统平台,可在Windows、Linux、Android、Mac OS X、部分嵌入式实时系统上运行。...,详细读者可以参考官方网站每期的新闻,而且也计划进一步支持使用CUDA 和OpenCL等基于GPU的高性能计算的技术。...笔者相信在近几年内会有更多的人和组织加入到这个项目中来,共享开源PCL带来的各自领域的成果。 PCL的潜在应用领域 前面讲述了,在这么短时间,如此多的组织个人和公司加入到PCL开源项目中来,为什么?...PCL在中国 PCL虽然在国际上,有如此多的组织和公司参与,由于发展如此迅速,目前在google中检索出中文相关的PCL探讨,有且只有一条,当然这也是笔者出书原因之一了,事实上,如图1.2所示,在全球范围内...PCL利用OpenMP、GPU、CUDA等先进高性能计算技术,通过并行化提高程序实时性。
不知道你是否有过这样的经历,在github上看到一个有趣的开源项目,把代码下载下来,按照项目上的说明编译运行,结果发现怎么也不能成功。...你也很无辜啊,明明在我这儿好好的,怎么到了别人那里就状况百出呢? 为什么会出现这个状况?主要是软件行业讲究快速迭代,快步向前,软件会不停更新。...或者执行如下命令: source ~/.bashrc NVIDIA持久守护进程 这一步骤做的事情我并不是十分理解,作用大体上是即使没有客户端连接到GPU,持久守护程序也会保持GPU初始化,并保持CUDA...cpu 10000 上面的命令是CPU版本的,运行完之后,将命令中的cpu参数修改为gpu,再运行一次。...在我的机器上,结果分别为: CPU: ('Time taken:', '0:00:15.342611') GPU: ('Time taken:', '0:00:02.957479') 也许你会觉得就十几秒的差距
对 torch 函数的 Python 调用将在排队操作后返回,因此大多数 GPU 工作都不会占用 Python 代码。这将瓶颈从 Python 转移到了 CUDA,这就是为什么它们执行起来如此相似。...我不认为 TF 会移动移入 / 移出 GPU,除非需要 (例如,op1 运行在 CPU 上,op2 运行在 GPU 上,op3 运行在 CPU 上 -> 这将导致向 GPU 复制或从 GPU 复制)。...我的理解是,在默认情况下,PyTorch 中的执行是异步的。这意味着 Python 命令在 GPU 上执行某项调用,但不等待该调用的结果,除非下一个操作需要该结果。...是第一个而不是最后一个?...我想到的另一点是,PyTorch 教程在 CPU 上做数据增强,而 TF 教程在 GPU 上做数据增强 (至少 1-2 年前我看到的教程是这样)。
带宽 带宽消耗本质上是把数据从一个地方运送到另一个地方的花费,这可能是指把数据从 CPU 移动到 GPU,从一个节点移动到另一个节点,甚至从 CUDA 的全局内存移动到 CUDA 的共享内存。...首先,GPU 需要知道执行完当前运算后下一步会发生什么,因此无法在 PyTorch 的 Eager 模式(一次运行一个运算符)下进行此优化。其次,我们需要编写 CUDA 代码,这也不是一件简单的事。...额外开销 当代码把时间花费在传输张量或计算之外的其他事情上时,额外开销(overhead)就产生了,例如在 Python 解释器中花费的时间、在 PyTorch 框架上花费的时间、启动 CUDA 内核(...如果我们的 GPU 算子足够大,那么 CPU 可以跑在 GPU 之前(因此 CPU 开销是无关紧要的)。...CPU 运行地比 GPU 更超前。
本文不是 CUDA 或 Numba 的综合指南,本文的目标是通过用Numba和CUDA编写一些简单的示例,这样可以让你了解更多GPU相关的知识,无论是是不是使用Python,甚至C编写代码,它都是一个很好的入门资源...GPU 的并行编程简介 GPU 相对于 CPU 的最大优势是它们能够并行执行相同的指令。单个 CPU 内核将一个接一个地串行运行指令。在 CPU 上进行并行化需要同时使用其多个内核(物理或虚拟)。...不仅 GPU 和 CPU 相互独立地执行指令,GPU的流还允许多个处理流在同一个GPU上运行,这种异步性在设计最佳处理流时非常重要。...CUDA内核是由主机(CPU)启动的设备函数但它们是在GPU上执行的,GPU和CPU不通信(除非我们让它们通信)。...所以如果在内核启动前后分别调用time.time(),则只获得了内核启动所需的时间,而不是计算运行所需的时间。
我们之前没有提到过这一点,但是当你在gpu上运行时,cpu不会自动等待gpu完成,所以它会继续运行程序,即使gpu仍然很忙,所以我们需要告诉cpu等待gpu完成,因为否则我们不能在cpu代码中使用gpu..., 它主要不是一种使编写良好的 CUDA 代码运行得更快的技术,因为如果您具有 CUDA 专业知识,您可以指定很多数据移动数据分配以真正为应用程序定制,因此在大多数情况下,专业编写的 cuda 代码将仍然比统一内存做得更好...一种是从CUDA 6.X引入的概念上的,为了简化程序员的编码负担而引入的虚拟"Unified Memory": 这种如图,只是在概念和程序员的逻辑角度上是统一的,在物理存储上CPU的内存和GPU的显存依然是分开的...不管你在Jetson上运行,还是在独立显卡上运行。这种通用做法,上去就是改代码,改成单一次分配,改成使用单一的managed分配。这样我们就不需要两份分配在在CPU内存和GPU显存中的副本了。...下一个示例的重点是在独立gpu卡上编写代码,您如何调整该代码在 Jetson 上运行得最好,我们将看到的用 TensorRT 优化神经网络进行推理。
带宽 带宽消耗本质上是把数据从一个地方运送到另一个地方的花费,这可能是指把数据从 CPU 移动到 GPU,从一个节点移动到另一个节点,甚至从 CUDA 的全局内存移动到 CUDA 的共享内存。...首先,GPU 需要知道执行完当前运算后下一步会发生什么,因此无法在 PyTorch 的 Eager 模式(一次运行一个运算符)下进行此优化。其次,我们需要编写 CUDA 代码,这也不是一件简单的事。...额外开销 当代码把时间花费在传输张量或计算之外的其他事情上时,额外开销(overhead)就产生了,例如在 Python 解释器中花费的时间、在 PyTorch 框架上花费的时间、启动 CUDA 内核(...如果我们的 GPU 算子足够大,那么 CPU 可以跑在 GPU 之前(因此 CPU 开销是无关紧要的)。...CPU 运行地比 GPU 更超前 另一方面,nvidia-smi 中的「GPU-Util」(不是「Volatile GPU-Util」)入口会测量实际运行的 GPU 内核的百分占比,所以这是另一种观察是否遇到开销限制的好方法
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