今天我们用一篇文章讲解完多GPU编程。 3.2.6. Multi-Device System 3.2.6.1. Device Enumeration【GPU枚举】 A host system can have multiple devices. The following code sample shows how to enumerate these devices, query their properties【属性】, and determine the number of CUDA-enable
This appendix assumes knowledge of the concepts described in CUDA C Runtime.
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。
所有的CUDA API返回值都是CUDA中定义的一个错误代码,这种返回值的方式也是我们在写程序中经常用到的。这也意味着我们如果想得到某个结果,只能通过参数引用的方式,而我们定义的dev_a本来就是指针,又加了个&,所以前面是两个*。
说实话,之前我在笔记本上都一直都是只有一块N卡,所以没有过多关注过这个问题。然而昨天有个人问我,TensorRT怎么在多个GPU中指定模型推理GPU设备?我查了一下,发现官方有几个不同的解决方案,个人总结了一下,主要的做法有两种。
在前文《视频编解码硬件方案漫谈》中我们介绍硬件视频编解码的一般方案,本文我们进一步介绍音视频编解码如何在ffmpeg使用显卡硬件进行加速。
项目目录结构如下图,facedetect和facefeature都要用到opencl中的include文件,1.2,2.0,2.1是不同的opencl版本的头文件,希望在cmake创建Makefile时,opencl文件夹下的CMakeLists.txt能定义类似INCLUDE_OPENCL_1_2,INCLUDE_OPENCL_2_0,INCLUDE_OPENCL_2_1,这样的变量,以保存不同版本的opencl 头文件位置,最后关键是能让项目中其他子目录的CMakeList.txt能使用这些变量。
CUDA逻辑模型是异构模型, 需要CPU和GPU协同工作. 在CUDA中, host和device是两个重要概念, host是指CPU及其内存, device是指GPU及其内存. 典型的CUDA程序的执行流程如下:
每次为了减少初始化的工作量,可以写入下面的宏。 #define CUT_DEVICE_INIT(ARGC,ARGV){ \ int deviceCount; \ CUDA_SAFE_CALL_NO_SYNC(cudaGetDeviceCount(&deviceCount)); \ if(deviceCount == 0){ \ fprintf(stderr,"cutil error:no devices supporting CUDA.\n")
GPU支持大规模的并行加速运算,胜在量上,CPU处理大量的并行运算显得力不从心,它是胜在逻辑上。利用显卡加速的应用越来越多,但如果说GPU即将或最终将替代CPU还有点言过其实,二者最终将优势互补,各尽所能。
目前版本的cuda是很方便的,它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等,而不用你自己去挨个安装,这样也避免了版本的不同步问题。 1 cuda5.5的下载地址,官方网站即可: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。 2 VS2010这个没什么说的了,网上各种的免费资源,下载一个不需要钱的就行。 3 Cuda的安装:(win7版32bit) 安装cuda 3.1 cuda的安装
在上一篇文章中:CUDA8.0+VS2015+Win10开发环境搭建教程中已经介绍了CUDA工程的配置与安装。本篇文章是对CUDA工程的配置作进一步介绍与补充说明。
问题1:基于任务的并行与基于数据的并行有什么区别吗? 答:有区别,前者往往是cpu上的当时,而后者往往是gpu上的。前者可以看成只有一个work-item的kernel实例。 最初OpenCL有两种工作模型的。包括任务并行的(clEnqueueTask),如上所述, 可以看成是(1,1,1)个work-item的一次kernel启动。但是从OpenCL2.0起,将此模型启用。因为基本上除了CPU外,常见的GPU并不能很有效的执行此模型下的kernel实例。在GPU上的常见做法依然建议使用数据并行的(一
cudaGetDeviceCount(int device_count): 获取gpu设备块数
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一个kernel结构如下:Kernel<<>>(param1, param2, …)
虽然CUDA有很多的C代码,这里我们主要以C++为主。一个完整的CUDA程序,需要经历7个步骤
大家应该能感觉到,近些年来,CPU的发展速度远远跟不上GPU的发展速度,这里有很多因素,比如AMD的疲软,Intel主观上缺少动力,比如GPU更适合大计算量的应用,因此CPU没有太多必要提升计算能力。总之,一切都是由市场这个看不见的手来操纵。如下图,相比CPU,GPU计算能力更强,价格也更便宜。
用opencv4时,用到了cv::VideoCapture就会出错。编译遇到了下列问题:
CPU使用冯诺依曼结构,缓存大,处理单元少 GPU处理图像每个像素可以单独处理,缓存小,处理单元很多
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我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第67天,我们正在讲解CUDA C语法,希望在接下来的33天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
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Ai检测人员穿衣规范系统通过opencv+yolo深度学习技术对现场画面中人员穿衣自动检测,Ai检测人员穿衣规范系统发现现场人员未正确按要求穿衣进行抓拍留档。OpenCV可以在不同的系统平台上使用,包括Windows,Linux,OS,X,Android和iOS。基于CUDA和OpenCL的高速GPU操作接口也在积极开发中。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
参考刘文志等所著《OpenCL异构并行计算》,结合自身实践所做的总结,在此,特别感谢蒋工给予的指导。由于作者认知水平有限,文中如有不到的地方,欢迎大家批评指正。
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。
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上一篇里我们说到目前我们能买到的新卡(例如RTX3070), 已经支持直接从global memory读取到shared memory了. 这是一个极好的特性. 是从友商AMD那里学来的特性。
随着深度学习、区块链的发展,人类对计算量的需求越来越高,在传统的计算模式下,压榨GPU的计算能力一直是重点。 NV系列的显卡在这方面走的比较快,CUDA框架已经普及到了高性能计算的各个方面,比如Google的TensorFlow深度学习框架,默认内置了支持CUDA的GPU计算。 AMD(ATI)及其它显卡在这方面似乎一直不够给力,在CUDA退出后仓促应对,使用了开放式的OPENCL架构,其中对CUDA应当说有不少的模仿。开放架构本来是一件好事,但OPENCL的发展一直不尽人意。而且为了兼容更多的显卡
异构计算(Heterogeneous computing)技术从80年代中期产生,由于它能经济有效地获取高性能计算能力、可扩展性好、计算资源利用率高、发展潜力巨大,目前已成为并行/分布计算领域中的研究热点之一。本文主要介绍了CPU+GPU基础知识及其异构系统体系结构(CUDA)和基于OpenCL的异构系统,并且总结了两种结构的特点,从而对异构计算有了更深的理解。
它基于字符流(InputStream/OutputStream) 和 字节流(Reader/Writer)作为基类,下面画出InputStream、Reader的抽象构造角色 Reader,FilterReader 抽象的装饰类
上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间,以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现,也就是推算所谓的内存带宽,博客的最后我们计算了在GPU上单线程计算立方和的程序的内存带宽,发现其内存带宽的表现是十分糟糕的,其所使用的内存带宽大概只有 5M/s,而像GeForce 8800GTX这样比较老的显卡,也具有超过50GB/s 的内存带宽 。
Given head which is a reference node to a singly-linked list. The value of each node in the linked list is either 0 or 1. The linked list holds the binary representation of a number.
2.新建一个SpringBoot项目(如果新手还不会,请先阅读idea中如何快速创建SpringBoot项目)
计算摄影是指使您能够扩展数字摄影的典型功能的技术。 这可能包括硬件附加组件或修改,但主要指基于软件的技术。 这些技术可能会产生“传统”数码相机无法获得的输出图像。 本章介绍了 OpenCV 中用于计算摄影的一些鲜为人知的技术:高动态范围成像,无缝克隆,脱色和非照片级渲染。 这三个位于库的photo模块中。 注意,在前面的章节中已经考虑了该模块内部的其他技术(修复和去噪)。
$ php artisan make:model Brand -m //创建模型并生成迁移文件
最近在刚从tensorflow转入pytorch,对于自定义的nn.Module 碰到了个问题,即使把模组 modle=Model().cuda(),里面的子Module的parameter都没有被放入cuda,导致输入是torch.cuda.FloatTensor,但是比如CNN的weight却还是torch.FloatTensor
cpu (central process) 是计算机的大脑,它提供了一套指令集,我们写的程序最终会通过 cpu 指令来控制的计算机的运行。
二、问题:创建模型后,会生成一个临时文件(php artisan make:model Brand -m)
我们在Linux下经常会碰到nohup command>/dev/null 2>&1 &这样形式的命令。首先我们把这条命令大概分解下:
最近在搭建kafka的过程中,发现启动相关服务后,终端界面无法再进行操作。每次都需要开启多个终端界面,实在是特别麻烦。于是就研究了下Linux后台启动程序的方法,并整理了如下的笔记。
写Objective-C的时候常常会用到各种宏定义,但是Swift中貌似没有宏的这种定义,更多的是通过全局常量或者全局函数来实现这一效果.我们只需要建立一个文件(假设为Const.swift),把想用的定义在里面,无须导入头文件什么的,就可以在全局用啦.
在升级到 ios11.3 系统后,阻止页面滚动的代码 e.preventDefault 代码失效了。
高 校校园,太平洋吹来暖湿的季风,学霸和学妹正在疯长,又到了大学生们最忙碌的季节——写论文。在导师眼中,GPU能为学生发毕业论文带来好运,值得为它冒险。现代社会,驱动的安装和CUDA环境的配置更加便捷
大家好,今天与大家分享的主题是FFmpeg在 Intel GPU上的硬件加速与优化。
进入全民短视频时代,人像视频的拍摄也正在迈向专业化。随着固化审美的瓦解,十级磨皮的网红滤镜被打破,多元化的高级质感成为新的风向标,「美」到每一帧是人们对动态视频提出的更高要求。
Nebula3工具库, 包含一些工具类, 容器类, 还有一个强大的String类. 下面分别来看一下有哪些东东: Array< TYPE > 动态数组, 类似std::vector, 自带了排序方法和二分查找 Atom< TYPE > 对于持续存在对象的共享引用. 简单得来说, 就是一个生命周期很长的对象的智能指针, Atom<String>是最常用的, 作为常量字符串的封装. Blob 大块内存空间的封装, 可以比较, 复制, 计算Hash值 CmdLineArgs 通用的命令行参数解析器, 格式: cm
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