首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

将整数从GPU复制到CPU

将整数从GPU复制到CPU是一个常见的任务,尤其是在深度学习和图形处理中。在这种情况下,通常使用CUDA(CUDA是NVIDIA开发的一种编程模型和应用程序接口,用于实现高性能并行计算)或OpenCL(OpenCL是一种开放标准,用于编写在个别处理器上运行的程序)等框架来实现。

以下是一个使用CUDA将整数从GPU复制到CPU的示例代码:

代码语言:c
复制
#include<stdio.h>
#include <cuda_runtime.h>

__global__ void kernel(int *d_data) {
    d_data[threadIdx.x] = threadIdx.x;
}

int main(void) {
    int h_data[16];
    int *d_data;

    cudaMalloc((void **)&d_data, sizeof(int) * 16);

    kernel<<<1, 16>>>(d_data);

    cudaMemcpy(h_data, d_data, sizeof(int) * 16, cudaMemcpyDeviceToHost);

    for (int i = 0; i < 16; i++) {
        printf("h_data[%d] = %d\n", i, h_data[i]);
    }

    cudaFree(d_data);

    return 0;
}

在这个示例中,我们首先定义了一个CUDA内核函数kernel,该函数将整数从GPU复制到CPU。然后,我们在主函数中分配了一个设备端的整数数组d_data,并将其传递给内核函数。最后,我们使用cudaMemcpy函数将数据从设备端复制到主机端,并打印出结果。

总之,将整数从GPU复制到CPU需要使用CUDA或OpenCL等框架,并使用相应的内存复制函数(如cudaMemcpy)来实现。

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

英特尔淡化CPU-GPU混合引擎,准备NNP整合到GPU

英特尔所采用的是方法CPUGPU芯片的可变组合放入Xeon SP插座中,该插座具有完全相同的主存储器和芯片之间的极低延迟链接,可以进行比Xeon SP中的AMX矩阵数学单元所能处理的更复杂的人工智能推理...超级计算集团总经理Jeff McVeigh在ISC23活动的简报中解释道:“我之前推动和强调CPUGPU集成到XPU中还为时过早。”。...英特尔超级计算集团总经理 Jeff McVeigh 在 ISC23 活动的简报中解释说:“我之前关于 CPUGPU 集成到 XPU 中的推动和强调还为时过早。”...鉴于 Nvidia 销售大量“Grace”CPU 和“Hopper”GPU 超级芯片,而 AMD 至少有一个大客户(劳伦斯利弗莫尔国家实验室)购买了大量其“Antares”Instinct MI300A...I/O 看起来像是 CXL over PCI-Express CPU 连接到 Falcon Shores GPU,但如果我们没看错的话,它将使用 Habana Labs 创建的增强版以太网结构 GPU

26820
  • CPU 切换到 GPU 进行纽约出租车票价预测

    显着改善处理时间的最佳方法之一是(如果您还没有的话) CPU 切换到 GPU。感谢 Andrew NG 和 Fei-Fei Li 等先驱,GPU 因在深度学习技术方面表现特别出色而成为头条新闻。...我通过一系列图表展示 pandas 和 scikit-learn 切换到 cuDF 和 cuML 时的实际速度改进。第一个比较 GPUCPU 之间在较短任务上花费的秒数。...请注意 CPUGPU 之间的性能差异。运行时间减少了 99.9%! 迄今为止,我们 CPU 代码的 UDF 部分的性能最差,为 526 秒。...最后,这是一张图表,其中包含在 CPUGPU 上运行的实验的完整端到端运行时间。总之,cuDF 和 cuML 代码运行时间减少了 98% !...如果你想了解更多关于这个项目的信息,你应该参加11 月 8 日至 11 日举行的NVIDIA GTC,我将在那里展示“ CPUGPU 和 Cloudera 机器学习”。

    2.2K20

    处理器“三国鼎立”:CPUGPU到DPU

    本文站在体系结构的视角,技术演进的角度,讲一讲CPUGPU到DPU的演进,以及三者之间的协作关系。期望能够解答大家的疑惑。...CPU到ASIC,单位计算越来越复杂,而灵活性却越来越低。 任务在CPU运行,则定义为软件运行; 任务在协处理器、GPU、FPGA或ASIC运行,则定义为硬件加速运行。...当前的CPU,除了常规的各种微架构设计层次的性能手段,指令集的层次,都在不断的扩展更多复杂的指令集。站在软硬件定义的角度,现代的CPU,基本都包括了很多协处理器加速的成分。...不管是架构/微架构设计、工艺、多核并行等各种手段都用尽的时候,CPU整体的性能提升达到了一个瓶颈。如图,2015年之后,CPU性能每年提升只有3%,要想性能翻倍,需要20年。...2021年8月14日,“2021中国智能网卡研讨会”将于北京举办,届时联合行业大咖一起谈谈智能网卡的技术应用及行业趋势,欢迎大家扫描下方二维码免费报名参会:

    3.8K60

    Arm最强CPUGPU内核发布:联发科天玑9400首发!

    共享单元)可以实现最高14核集群,适用于旗舰智能手机到笔记本电脑的设备。...目前,Cortex-X925 CPU 在运行 Llama 3 LLM 时首次令牌的时间缩短了 42%,在运行 Phi-3 LLM 时首次令牌的时间缩短了 46%。...联发科天玑9400首发 值得一提的是,最新的爆料显示,联发科天玑9400或将成为首批配备Cortex-X925 CPU和Immortalis G925 GPU的芯片,而首发机型极有可能是vivo X200...徐敬全博士表示,“我们将于今年下半年推出新一代旗舰移动芯片天玑 9400,该芯片搭载最新的 Armv9 Cortex-X925 CPU 和 Arm Immortalis-G925 GPU。...我们很高兴看到 Arm 终端 CSS 所引入的新方向,以及通过 Armv9 CPU 与 Arm GPU,这套计算子系统赋能新一代设备端生成式 AI,从而实现沉浸式的智能移动端解决方案。”

    27610

    英伟达推AI PC芯片:整合Cortex-X5 CPU及Blackwell GPU内核

    5月29日消息,据The register报道,近日业内有传言称,英伟达(Nvidia)正准备推出一款下一代 Arm Cortex CPU内核与其 Blackwell GPU内核相结合的芯片,主要面向...最新的传闻称,英伟达也加入这一行列。据悉,这家 GPU 巨头正在准备一款SoC,计划Arm最新的超大核Cortex-X5 核心与其最近推出的 Blackwell 架构的 GPU IP相结合。...考虑到目前英伟达在云端人工智能领域的统治地位,在生成式AI开始云端进入到边缘端的趋势之下,英伟达希望凭借其强大的GPU能力以及近年来在自研Grace Arm CPU上积累的经验,进入Arm Windows...然而,对于针对PC的Arm SoC来说,Blackwell GPU似乎是一个奇怪的选择,因为它是英伟达目前最新的高性能GPU设计。...然而,一些报道表明,英伟达将使用迄今为止未经宣布的面向消费者的基于Blackwell 的RTX GPU,以及对于LPDDR6内存的支持。

    9010

    CPUGPU再到TPU,Google的AI芯片是如何一步步进化过来的?

    我们可以运用下面这张图来说明一条指令在CPU中执行的大致过程: (CPU执行指令图 via:blog.csdn.net) CPU程序计数器取到指令,通过指令总线指令送至译码器,转译后的指令交给时序发生器与操作控制器...我们CPU的结构以及执行过程可以看出,CPU遵循的是冯诺依曼架构,冯诺依曼的核心就是:存储程序,顺序执行。 从上面的描述我们可以看出,CPU就像一个有条不紊的管家,我们吩咐的事情总是一步一步来做。...(CPUGPU结构对比示意图 via:baike.baidu.com) 通过CPUGPU结构上的对比我们可以看出,CPU功能模块很多,能适应复杂运算环境;GPU构成则相对简单,大部分晶体管主要用于构建控制电路...对于GPU存储器中取指令与数据耗费大量的时间,但是机器学习大部分时间并不需要从全局缓存中取数据,所以在结构上设计的更加本地化也加速了TPU的运行速度。...+GPUs上,文章中说AlphaGo的完整版本使用了40个搜索线程,跑在48块CPU和8块GPU上,AlphaGo的分布式版本则利用了更多的机器,40个搜索线程跑在1202个CPU和176块GPU上。

    1.1K70

    NDK OpenGL ES 3.0 开发(二十二):PBO

    不使用 PBO 加载纹理 上图文件中加载纹理,图像数据首先被加载到 CPU 内存中,然后通过 glTexImage2D 函数图像数据 CPU 内存复制到 OpenGL 纹理对象中 (GPU 内存)...图像数据加载到 PBO 后,再将图像数据 PBO 传输到纹理对象中完全是由 GPU 控制,不会占用 CPU 时钟周期。...通过对比这两种(图像数据传送到纹理对象中)方式,可以看出,利用 PBO 传输图像数据,省掉了一步 CPU 耗时操作(图像数据 CPU 内存复制到 纹理对象中)。...从上面内容我们知道,加载图像数据到纹理对象时,CPU 负责图像数据拷贝到 PBO ,而 GPU 负责图像数据 PBO 传送到纹理对象。...PBO1 传送到纹理对象,同时 CPU 新的图像数据复制到 PBO2 中。

    2.6K51

    OpenGL 使用 PBO 零拷贝替换 glReadPixels

    PBO 中解包(unpack)像素数据并复制到帧缓冲区 ; PBO 绑定为 GL_PIXEL_PACK_BUFFER 时,glReadPixels 表示帧缓冲区中读取像素数据并打包(pack)进...不使用 PBO 加载纹理 上图文件中加载纹理,图像数据首先被加载到 CPU 内存中,然后通过 glTexImage2D 函数图像数据 CPU 内存复制到 OpenGL 纹理对象中 (GPU 内存)...图像数据加载到 PBO 后,再将图像数据 PBO 传输到纹理对象中完全是由 GPU 控制,不会占用 CPU 时钟周期。...所以,绑定 PBO 后,执行 glTexImage2D (图像数据 PBO 传输到纹理对象) 操作,CPU 无需等待,可以立即返回。...通过对比这两种(图像数据传送到纹理对象中)方式,可以看出,利用 PBO 传输图像数据,省掉了一步 CPU 耗时操作(图像数据 CPU 内存复制到 纹理对象中)。 如何使用 PBO ?

    70010

    CPU巨头英特尔盯上GPU:4个月6次出手,游戏到数据中心市场全面点燃

    梦晨 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 游戏、短视频到人工智能、工业仿真再到元宇宙,这些当下风口都离不开同一种芯片—— GPU。...ATS-M的定位是一款专注于智能视觉云场景的多用途数据中心GPU,面向云游戏、媒体处理和传输、虚拟桌面基础设施和AI视觉推理四个场景。 英特尔预计智能视觉云市场规模到2026年达到150亿美元。...极光超算采用代号为Sapphire Rapids的英特尔至强CPU,和代号为Ponte Vecchio的英特尔数据中心GPU,双精度峰值计算性能超过每秒两百亿亿次,能支持更准确地进行气候预测以及发现应对癌症的新疗法等研发创新活动...XPU战略指英特尔重心单独的CPU转移到跨CPUGPU、FPGA和其他加速器的广泛产品组合。 其意义不仅在于英特尔自身拓展更多市场,还在于产品组合下不同架构芯片的协作能给用户带来更好的体验。...那么数据中心服务器上搭载的更多类型芯片,在同一架构下协作展示更多威力。

    30420

    腾讯太极机器学习平台|Light在广告粗排中的特征与Embedding优化

    因此,在baseline的实现中,使用CPU数据组装成了便于GPU处理的格式,然后再拷贝到显存上进行计算。而CPU做数据组装的这一系列操作,占了整个Hash算子耗时的90%以上。...而如果直接各个碎片化的stringHost Memory拷贝到Device Memory,又会引入巨大的Overhead。...string Tensor的各个元素拷贝到一片临时申请的连续内存中,并计算sizes和offsets来连续内存中访问每个string元素。连续的strings拷贝到GPU显存做Hash运算。...为了避免在Host内存中碎片化拷贝导致的性能问题,我们选择直接整数特征拷贝到GPU显存,然后用GPU替代CPU完成AsString和Hash的计算,从而避免碎片化拷贝问题(如图3)。 图3....对于该问题问题,方案二全部的size(十进制位数)计算和itoa都放在GPU上进行(图5)。 图5. 整数特征直接拷贝到显存,并在GPU上计算每个整数转成string后的size。

    73020

    GPU进行TensorFlow计算加速

    为了加速训练过程,本文介绍如何如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也介绍生成TensorFlow会话(tf.Session)时的一些常用参数。...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的,所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题,TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。...(0, name="a_gpu") # 通过allow_soft_placement参数自动无法放在GPU上的操作放回CPU上。...:0/task:0/gpu:0 a_cpu/initial_value: /job:localhost/replica:0/task:0/cpu:0 输出的日志中可以看到在生成变量a_gpu时,无法放到...GPU是机器中相对独立的资源,将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据内存复制到GPU设备上,这也需要额外的时间。

    2K00

    实战Google深度学习框架:TensorFlow计算加速

    本文介绍如何在TensorFlow中使用单个GPU进行计算加速,也介绍生成TensorFlow会话(tf.Session)时的一些常用参数。通过这些参数可以使调试更加方便而且程序的可扩展性更好。...然后,10.3节介绍如何在一台机器的多个GPU上并行化地训练深度学习模型。在这一节中也将给出具体的TensorFlow样例程序来使用多GPU训练模型,并比较并行化效率提升的比率。...而在报错的样例代码中给定的参数是整数型的,所以不支持在GPU上运行。为避免这个问题,TensorFlow在生成会话时可以指定allow_soft_placement参数。...GPU是机器中相对独立的资源,将计算放入或者转出GPU都需要额外的时间。而且GPU需要将计算时用到的数据内存复制到GPU设备上,这也需要额外的时间。...图10-3中可以看到,当参数被调整到小白球的位置时,无法达到最优点。 异步模式训练深度学习模型存在的问题示意图 同步模式深度学习模型训练流程图 为了避免更新不同步的问题,可以使用同步模式。

    1.1K70

    Unity基础教程系列(新)(五)——计算着色器(Rendering One Million Cubes)

    (100万个移动的立方体) 1 把工作移到GPU 图形的分辨率越高,CPUGPU在计算位置和渲染立方体上要做的工作就越多。点的数量等于分辨率的平方,因此分辨率加倍会大大增加工作量。...但是随后CPU无法再计算位置,GPU必须执行该操作。幸运的是,它非常适合该任务。 让GPU计算位置需要不同的方法。我们保留当前视图以进行比较,然后创建一个新视图。...2 过程绘制 有了GPU上可用的位置,下一步就是绘制点,而无需CPUGPU发送任何转换矩阵。因此,着色器需要从缓冲区中检索正确的位置,而不是依赖于标准矩阵。...2.1 画很多Meshes 由于这些位置已经存在于GPU上,因此我们不需要在CPU端对其进行跟踪。我们甚至不需要游戏对象。取而代之的是,我们通过一条命令指示GPU使用特定的材质多次绘制特定的网格。...(PointGPU HLSL 脚本资产) 清除文件的内容,然后Points Surface GPU的位置缓冲区,缩放比例尺和ConfigureProcedural函数的代码复制到其中。 ?

    3.9K12

    如何使用keras,python和深度学习进行多GPU训练

    接下来我们加载我们的训练+测试数据并将图像数据整数转换为浮点数: # 加载训练和测试数据,图像整数转换为浮点数 print("[INFO] loading CIFAR-10 data...")...(G)) # 我们将在* every * GPU上存储模型的副本,然后CPU上的渐变更新结果组合在一起 with tf.device("/cpu:0"): # 初始化模型...首先,您将在第6行注意到我们已指定使用CPU(而不是GPU)作为网络上下文。 为什么我们需要CPUCPU负责处理任何开销(例如在GPU内存上移动和移动训练图像),而GPU本身则负担繁重。...在这种情况下,CPU实例化基本模型。 然后我们可以在第12行调用multi_gpu_model。这个函数模型CPU复制到我们所有的GPU,从而获得一个机,多个GPU数据并行性。...我们制定每个GPU上的batch大小64,因此batch_size=64*G 我们训练持续70个周期(前面已经制定)。 梯度更新的结果将在CPU上组合,然后在整个训练过程中应用与每个GPU

    3.3K20

    如何使用keras,python和深度学习进行多GPU训练

    接下来我们加载我们的训练+测试数据并将图像数据整数转换为浮点数: # 加载训练和测试数据,图像整数转换为浮点数 print("[INFO] loading CIFAR-10 data...")...(G)) # 我们将在* every * GPU上存储模型的副本,然后CPU上的渐变更新结果组合在一起 with tf.device("/cpu:0"): # 初始化模型...首先,您将在第6行注意到我们已指定使用CPU(而不是GPU)作为网络上下文。 为什么我们需要CPUCPU负责处理任何开销(例如在GPU内存上移动和移动训练图像),而GPU本身则负担繁重。...在这种情况下,CPU实例化基本模型。 然后我们可以在第12行调用multi_gpu_model。这个函数模型CPU复制到我们所有的GPU,从而获得一个机,多个GPU数据并行性。...我们制定每个GPU上的batch大小64,因此batch_size=64*G 我们训练持续70个周期(前面已经制定)。 梯度更新的结果将在CPU上组合,然后在整个训练过程中应用与每个GPU

    2.9K30
    领券