比如上面那个两个矩阵相加，可能在运算完之后还会被用于以后的操作，所以要留下。如果有这种情况，数据要被放在GPU上运行，就算是它可能在主机上运行更快。...获取正确答案 在并行程序里并不好找到错误，因为它线程太多了，而且浮点数计算等都有可能造成意想不到的错误。这一章就介绍那些可能导致错误的点并且告诉你如何解决。 6.1. 验证 6.1.1....对比参考 首先就要比较新结果与参考结果，确定结果与适用于任何算法的标准相匹配。有些计算想要每位都相同的结果，但是并不总是可能，特别的计算浮点数的时候。...单精度VS双精度 计算能力1.3以上的设备都提供双精度浮点数计算。相比于单精度可以获得更大的精度。要在使用的时候注意。 6.3.2....浮点数计算不是可结合的 这个就是说在浮点数中(A+B)+C和A+(B+C)的值不一定相同，所以要注意可能你换了换操作数的位置，就让结果不在正确，这个问题不仅存在于CUDA中，任何并行浮点数计算的系统都有可能出现这样的问题
混合精度 在一个常规的训练循环中，PyTorch以32位精度存储所有浮点数变量。...当以16位精度做所有事情时，可能会有一些数值不稳定，导致您可能使用的一些函数不能正常工作。只有某些操作在16位精度下才能正常工作。具体可参考官方的文档。...梯度积累 如果您遇到CUDA内存不足的错误，这意味着您已经超出了您的计算资源。为了解决这个问题，你可以做几件事，包括把所有东西都转换成16位精度，减少模型的批处理大小，更换更小的模型等等。...请注意，CUDA内存不足问题的另一个解决方案是简单地使用多个GPU，但这是一个很多人无法使用的选项。...计算这些可能需要更多的工作，如果你的实现可能不正确、高效、快速且无错误地计算所有这些指标，可以使用sklearns classification_report库。
CUDA error: device-side assert triggered 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。...线程同步错误：在某些情况下，核函数中的线程需要进行同步操作，例如使用共享内存时，如果没有正确同步线程，就可能导致断言失败。...检查浮点数运算：如果核函数涉及到浮点数运算，确保没有除以零或者产生了NaN的情况。可以通过添加一些边界条件和判断来避免这些错误。...使用debug工具：如果排查问题仍然困难，可以使用CUDA提供的debug工具，例如cuda-gdb或者NVIDIA Visual Profiler（nvprof）来获取更详细的错误信息和调试信息。...总而言之，设备端是指在计算设备上执行的代码，通常用于利用GPU进行高并发的并行计算。它与主机端代码一起形成了GPU编程的基础，使得我们能够充分利用GPU的计算能力，加速各种复杂的计算任务。
模型权重的精度PyTorch默认使用32位浮点数（float32）来表示权重和梯度，但较高的精度也会导致更大的显存占用。如果模型规模较大，可以尝试使用低精度的浮点数（如float16）来表示。...数据并行处理如果我们拥有多张GPU，可以使用数据并行处理来加速训练并减少单张显卡的负担。...梯度累积：在梯度累积的训练过程中，每个参数更新步骤的梯度被累积多次，增加了显存的消耗。多GPU并行：如果使用多个GPU并行训练，每个GPU都需要分配一部分显存来存储模型参数和计算结果。...内存释放和显存清理：在循环中手动释放不再使用的变量和张量，并使用torch.cuda.empty_cache()来清理显存碎片，以释放显存空间。...使用更大显存的GPU：如果硬件条件允许，可以考虑使用更大显存容量的GPU来解决显存不足的问题。
并且对于单精度浮点数，建议使用单精度的数学函数和操作。而且在普遍意义上来说，单精度比双精度快。 11.1.4. 小指数取幂 这是啥意思呢，看这个表就知道了： ?...内存指令 尽量避免使用全局内存。尽可能使用共享内存 12. 控制流 12.1. 分支与分歧 一个warp里尽量不要分支。就是一旦遇到分支，warp里的thread要等其他的都运行完才可以。...如果i被定义为有符号整型，编译器就有机会做优化。 12.4. 循环中的线程同步分支 在分支语句中尽量避免使用__syncthreads()....如果在一些分支语句中使用同步函数，可能会造成无法预计的错误(所以到底是什么错误文档也没说)。...理解程序运行环境 要注意两点，一是计算能力，二是CUDA运行时和驱动API的版本。 14.1. CUDA计算能力 可以通过CUDA的一个例子deviceQuery来查看计算能力： ? 14.2.
do while循环 使用条件:使⽤在循环体⾄少被执⾏⼀次的场景下 eg:输⼊⼀个正整数，计算这个整数是⼏位数？...答: 这是因为在这段代码中使用了 do-while 循环，循环条件是 n 的值不为 0。...与之相反的是 while 循环，它会先判断循环条件，然后再执行循环体。如果你希望 n 的初始值为 0 时不进行计算，可以改用 while 循环并将判断条件放在循环之前。 ...环中 continue 后的代码，直接去到循环的调整部分。...本来 for 循环想提前退出得使⽤ break ，⼀个 break 只能跳出⼀层 for 循环，如果3层循环嵌套 就得使⽤3个 break 才能跳出循环，所以在这种情况下我们使⽤ goto 语句就会更加的快捷
，从而结束循 环，否则循环将一直执行下去，形成死循环。...①负责完成循环变量初始化 ②负责判断是否满足循环条件，不满足则跳出循环 ③具体执行的语句 ④循环后，循环条件所涉及变量的变化情况 循环练习：使用循环，计算1-100之间的偶数和...1.5 循环语句的区别 for 和 while 的小区别： 控制条件语句所控制的那个变量，在 for 循环结束后，就不能再被访问到了，而 while 循环结束还可 以继续使用，如果你想继续使用...扩展知识点 2.1 死循环 死循环： 也就是循环中的条件永远为 true ，死循环的是永不结束的循环。例如： while(true){} 。...练习 ：使用嵌套循环，打印 5*8 的矩形
上述直接操作 字节 是计算机中最小的存储单元，计算机储存的任何数据都是以字节的形式存储的。...如果一定要使用float类型，需要加上一个后缀F。 如果是整数，默认为int类型，需要在后面加上一个后缀L。...数据范围从小到大 强制类型转换（显示） 数据类型转换的主意事项 强制数据类型转换一般不推荐使用，可能会发生精度损失，数据溢出 byte、short、char这三种类型都可以发生数学运算...，而且只做唯一一次 条件判断：如果成立，则循坏继续，不成立循坏退出 循坏体：重复做的事情内容，若干行语句 步进语句：每次循坏之后要进行的扫尾工作，每次循坏结束都要这样 for循坏 while...一旦执行，立刻跳过当前次循坏剩余内容，马上开始下一次循坏 死循环 循环的嵌套写法 集成开发环境 概念：一条龙服务，就是啥都帮你做了 Idea的项目结构 首先需要将你对应的
讲解CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED错误及解决方法背景信息在使用CUDA加速库时，特别是在使用CUBLAS库进行GPU加速的线性代数运算时，有时我们可能会遇到CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED...CUBLAS库的主要特点和功能包括：高性能并行计算：CUBLAS库基于CUDA架构，通过GPU并行计算实现高性能的线性代数计算。它能够利用GPU的并行处理能力，加速矩阵乘法、矩阵转置、矩阵求逆等操作。...支持浮点数和双精度数：CUBLAS库支持由多个浮点数据类型和精度来进行计算，例如float、double、cuComplex和cuDoubleComplex。...总的来说，CUBLAS库是一个强大的线性代数计算库，可以提供高性能的并行计算能力。它可以在GPU上加速各种矩阵运算，为科学计算、数据分析、机器学习等领域提供强大的计算支持。...如果你在使用CUBLAS库时遇到其他问题或错误，请参考CUBLAS文档或查阅相关资料进行解决。祝您在使用CUDA加速库时取得成功！
每一个 Cuda Core 由 1 个浮点数单元 FPU 和 1 个逻辑运算单元 ALU 组成。由于 CUDA Core 在显卡里面是并行运算，也就是说大家分工计算。...其次，这种转换可以减少重复的内存访问，因为在传统的卷积运算中，同一个输入元素可能会被多个卷积核重复使用。Im2Col 是计算机视觉领域中将图片转换成矩阵的矩阵列（Column）的计算过程。...这个概念的理解常常困扰许多人，有些人可能会直观地认为，混合精度训练意味着在网络模型中同时使用 FP16（半精度浮点数）和 FP32（单精度浮点数）。...而在混合精度的实现上，其通常需要特定的硬件支持和软件优化。例如，英伟达的 Tensor Core 就是专门设计来加速 FP16 计算的，同时保持 FP32 的累加精度，从而使得混合精度训练成为可能。...这种强大的性能，使得 V100 在处理深度学习任务时，相比于仅使用 CUDA Core 的早期架构，能够实现显著的加速。
其中渲染视频游戏图形就是许多简单重复计算，在你玩游戏的过程中，像素实际是一个矩阵，如果每一帧需要重新渲染，实际可以利用数千核同时计算，这就是为什么GPU在游戏渲染上非常快。...，如果你要求 GPU 处理不断变化的晚餐服务需求，它会很吃力。...为什么存在不同的精度，主要考虑计算的性能和存储大小： 半精度（浮点数 16 位）：存储更少，精度更低，计算速度更快，例如：3.141（约3-4位数字） 单精度（浮点数 32 位）：中等存储，中等精度，例如...：3.1415927（约7-8位数字） 双精度（浮点数 64 位）：存储更多，更精确，计算速度更慢，例如：3.141592653589793（约15-17位数字） 通常对于视频游戏通常使用单精度，而科学模拟可能需要双精度...每个 SM 由多个 CUDA 核心、纹理单元、Tensor Core、流控制器和存储器等辅助单元组成，可以同时执行多个计算任务，并具有高度的灵活性和性能。
很多计算只能在 CPU 上进行，然后迁移到 GPU 进行后续的训练工作，因此迁移中如果速度太慢，则会拖累整个模型的训练效率。...神经网络的训练中往往需要进行很多环节的加速，这就是为什么我们逐渐使用 GPU 替代 CPU、使用各种各样的算法来加速机器学习过程。但是，在很多情况下，GPU 并不能完成 CPU 进行的很多操作。...比如训练词嵌入时，计算是在 CPU 上进行的，然后需要将训练好的词嵌入转移到 GPU 上进行训练。 在这一过程中，张量迁移可能会变得非常缓慢，这成为了机器学习训练的一个瓶颈。...CuPy 接口是 Numpy 的一个镜像，并且在大多情况下，它可以直接替换 Numpy 使用。只要用兼容的 CuPy 代码替换 Numpy 代码，用户就可以实现 GPU 加速。...其中，需要迁移 128 维的嵌入向量，共有 131,072 个 32 位浮点数。使用了如下的代码进行测试工作。所有测试都使用了特斯拉 K80 GPU。
因为FlashAttention 是一种重新排序注意力计算的算法，它无需任何近似即可加速注意力计算并减少内存占用。...它利用底层硬件的内存层次知识(例如gpu，但其他AI加速器也应该工作，我这里使用gpu作为示例)。...这里需要保证l_i和m_i能够载入SRAM(包括所有中间变量)，这块可能是CUDA的知识，我不太确定如何计算，所以如果你有相关的信息，请留言 第9步： 计算Q_i (B_r x d)和K_j转置(d...通过使用一个块形式的掩码矩阵，可以跳过上面嵌套的for循环中的某些加载/存储，这样我们可以按比例节省稀疏系数，比如下图 现在让我们简单地讨论一下复杂性。...时间:这里不会严格地进行时间复杂度分析，但是我们将使用一个好的指标:HBM访问的数量。 论文的解释如下： 他们是怎么得到这个数字的?让我们来分析嵌套的for循环: 我们的块大小是M/4d。
毫无疑问，你可能已经听说过 CUDA，并且知道它与 NVIDIA GPU 有关。但你可能对 CUDA 的确切含义和用途还不甚了解。究竟，CUDA 是什么呢？...它只是一个与 GPU 进行对话的库吗？如果是，它是一个 C++ 库，还是可以通过 Python 等高级语言进行调用？或者，CUDA 是为 GPU 编写代码的编译器？...混合精度训练通过在计算中使用更小的浮点数（如 FP16），不仅加速了模型的计算速度，还能减少内存带宽占用，从而使得同样的硬件可以处理更大的模型或更大的批量大小。...例如，使用 CUDA 加速的卷积神经网络可以在几分钟内完成数百万张图片的训练，这在没有 GPU 加速的情况下可能需要数天时间。...例如，使用 CUDA 加速的深度 Q 网络（DQN），强化学习系统能够对数百个甚至数千个状态-动作对进行迭代加速，显著提高了 Q 值的更新速度，使智能体能够更快地学习到有效的策略。
有的同学可能知道，在CPU和GPU上跑同一个神经网络，由于其大量的浮点数权重计算以及可高并行化，其速度的差距往往在10倍左右，原本需要睡一觉才能看到的训练结果也许看两集动漫就OK了。...，对于图像处理，神经网络这种大矩阵计算，往往是可以并行化的，通过GPU并行化处理往往能够成倍的加速。...不过CUDA编程需要注意的点是很多的，有很多因素如果忽略了会大大降低速度，写的不好的CUDA程序可能会比CPU程序还慢。所以优化和并行是一门很大的学问，需要我们去不断学习与了解。...我知道CUDA安装的还是比较慢的，安装的时候还是来看一下关于GPU和CUDA架构的一些基础知识吧~ CPU&GPU 上图是CPU与GPU的对比图，对于浮点数操作能力，CPU与GPU的能力相差在GPU更适用于计算强度高...使用 CUDA 时，同时有上千个 thread 在执行是很正常的。因此，如果不能大量并行化的问题，使用 CUDA 就没办法达到最好的效率了。
混合精度训练是一种通过在半精度浮点数 fp16上执行尽可能多的操作来大幅度减少神经网络训练时间的技术，fp16 取代了PyTorch默认的单精度浮点数 fp32。...在计算机工程中，像1.0151或566132.8这样的十进制数传统上被表示为浮点数。...张量核（tensor cores）是如何工作的 虽然混合精度训练节省内存(fp16矩阵只有 fp32矩阵的一半大小) ，但如果没有特殊的 GPU 支持，它并不能加速模型训练。...如果你正在使用带有张量核的 GPU 进行训练，而没有使用混合精度训练，你不可能从你的显卡中得到100% 的回报！...如果你选择的初始值太低，增长间隔太长，你的网络可能会在 GradScalar 介入之前underflow并发散。
作者 | godweiyang 模型量化是模型加速方向一个很重要的方法，主要思想就是用int8数据格式来存储和进行计算。这样做有两点好处： 可以减小模型存储的体积。...以现在最常用的Transformer模型来举例，在使用CUDA推理加速库（例如LightSeq）之后，矩阵乘法的占比高达将近90%。...我们令 ，用来表示int8的数值范围，如果 ，那就是int4的范围了。 接着整数矩阵 就可以表示为 ，也就是将浮点数区间 里的数字等比例映射到整数区间 ，然后向最近的整数取整。...那么这里就存在一个问题，relu结果的数值范围是 ，而不可能是 。 如果我们强行还按照 的范围来量化relu结果 的话会怎么样呢？...总结 如果矩阵乘法两个输入的范围都是关于零点对称的，那么计算公式为： 「量化：」 「反量化：」 如果矩阵乘法其中一个输入是relu的结果，那么计算公式为： 「量化：」 「反量化：」 当然还有很多其他情况
对于PyTorch来说，如果不做特殊处理，在构建浮点数tensor时默认使用float32，也就是32位浮点数，在构建整数tensor的时候使用的是int64,64位有符号整数 关于元素类型的操作： 除了默认情况以外...前面我们都没有指定设备，默认就是在CPU上进行运算，如果我们像下面这样指定它的设备device，就可以使用GPU来进行加速计算了： points_gpu = torch.tensor([[4.0,1.0...], [5.0, 3.0], [2.0,1.0]], device='cuda') 或者这里也可以用我们前面提到的to()方法,当存在多个GPU的时候也可以根据GPU的序号来指定使用哪个GPU points_gpu...这里使用的库是h5py。...存储和加载，比如load()和save()，这个可能会比较频繁的用到 并行计算 最后再吐槽一下，这本书的中文翻译真的很烂啊，英文明明写的很好。
上一次我们讲到：CUDA优化冷知识23|如何执行配置优化以及对性能调优的影响 今天的主要内容是手册里面，对一些函数和指令使用的选择和优化。大致分为普通的计算函数/指令，和访存相关的方面。...S ), 例如我们在一个for(i)循环中的p[i * 8]的使用，发现了每次i的递增，乘以8被reduced到每次加8，和地址的计算等方面的指令生成，也有类似的优化效果。...首先说的是，计算1分之根号X，本小节指出了，有单独的单精度和双精度的rsqrtf()、rsqrt(), 来直接完成求根号X，然后再求倒数的一体化运算。如果可能，尽量使用这个。会带来更好的效率和精度。...最后这小节还提到了，不仅仅我们浮点数有这种情况，8-bit和16-bit的整数，在直接在我们GPU上使用的时候，通常情况（不考虑深度学习时候的多个打包在一起的运算），都需要转换成32-bit整数，才能进行运算...），如果我们读者从以前的代码编写经验来，可能喜欢使用嵌套两次立方根，得到1/9次方的值，我们不推荐读者这样来。
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