技术背景 在前面的一篇文章中，我们介绍了在C++中使用指针数组的方式实现的一个不规则的二维数组。那么如果我们希望可以在CUDA中也能够使用到这种类似形式的不规则的数组，有没有办法可以直接实现呢？...CUDA实现 根据以上提到的几个修改点，我们可以这样逐个解决：分别在Host侧定义好相关的数组、指针和结构体之后，使用CUDA的内置函数将相应的内容拷贝到Device侧，两侧同时保留数据，所有的数据更新也都在...完成CUDA的计算之后，同步所有CUDA的线程，并且释放不必要的内存。...总结概要 继上一篇文章学习使用C++存储一个不规则二维数组之后，这里介绍如何在C语言版的CUDA中实现一个不规则的二维数组。总体的实现思路跟前面一篇文章一样，使用了一个二维的指针数组来存储。...其中主要的不同点大概就是在Host和Device之间的内存交互上，需要不断的分配、拷贝和释放内存，最终我们还是用一个CUDA的Kernel函数实现了一个不规则数组的输出。
多 GPU CUDA 压力测试# 1.下载软件 $ wget https://codeload.github.com/wilicc/gpu-burn/zip/master 2.解压缩 $ unzip gpu-burn-master.zip...3.进入目录编译(确保cuda环境变量已经配置成功 nvcc -v能显示结果) $ cd gpu-burn-master make 4.编译成功后,会在当前目录生成 gpu_burn 这个文件 $ gpu_burn.../gpu_burn 100 6.可以指定某几张卡跑,比如指定0和1号卡 $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 .
GPU设备间拷贝或转移 针对这种互相独立的硬件架构，CUDA使用多流作为一种高并发的方案： 把一个大任务中的上述几部分拆分开，放到多个流中，每次只对一部分数据进行拷贝、计算和回写，并把这个流程做成流水线...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。...在使用多流之前，必须先了解多流的一些规则： 给定流内的所有操作会按序执行。 非默认流之间的不同操作，无法保证其执行顺序。...使用 定义 如果想使用多流时，必须先定义流： stream = numba.cuda.stream() CUDA的数据拷贝以及核函数都有专门的stream参数来接收流，以告知该操作放入哪个流中执行...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
# 这个看你自己，看当前是想用现在按照的cuda版本还是之前已经安装的cuda版本，这里我选择使用之前的cuda版本 (y)es/(n)o/(q)uit: n ---------------------...:+:${LD_LIBRARY_PATH}} 如果我们同时安装了cuda-9.1和cuda-9.2的时候，可能想到是这样写： export PATH=/usr/local/cuda-9.1/bin${PATH...9.2, V9.2.148 # 切换 cuda-9.2 为 cuda-9.1 prototype@prototype-X299-UD4-Pro:/usr/local$ sudo rm -rf cuda...对于我的情况来说，如果我想使用cuda-9.1和cuda-9.2，那么我就必须安装396.26及以上的Nvidia显卡驱动，如果只满足了390，那么就会出现cuda-9.1可以使用但9.2就检测不到了。...只有cuda-9.2及以上才支持，那么就有两种解决方法： 安装最新的cuda-9.2 切换回gcc-5 其实切换gcc版本和切换cuda版本都是类似的，我们的系统同样可以安装多个gcc版本，比如我的系统中就存在多个
这篇博客是安装的cuda-9.2,需要说明：cuda-9.2版本下载的时候只没有Ubuntu18.04，由于可以向下兼容，所有这里version选择16.04也是可以的，按照https://www.cxymm.net
【CUDA】cuda安装 （windows10版） 一、前言 官方教程 二、安装工具的准备 1....一、前言 windows10 版本安装 CUDA ，首先需要下载两个安装包 CUDA toolkit（toolkit就是指工具包） cuDNN 注：cuDNN 是用于配置深度学习使用 官方教程 CUDA.../cuda-downloads?.../cuda-toolkit-release-notes/index.html CUDA的版本是跟显卡型号有关还是驱动有关？...一般是驱动版本决定了能用的CUDA版本的上限，比如新版的显卡驱动可以支持老的CUDA runtime。
CUDA编程注意 传给CUDA编译器编译的文件里不能包含boost的头文件，会报错。例如xxCUDA.cuh中最好不要包含boost的头文件。...CUDA编程中核函数一般写在.cu文件中，也可以使用.cu生成的ptx文件（起到了类似OpenGL中的着色器的作用）添加到C++的程序中，cuda给了一套使用ptx编程的接口，这使得CUDA程序不需要....详情见https://www.cnblogs.com/redips-l/p/8372795.html 给CUDA核函数传参时，允许传入结构体，结构体中的元素会被默认设置为常量内存，如果结构体中存在指针成员...，核函数一样会得到该指针，但注意，该指针要是(或指向)设备内存，这样核函数中才能正常访问指针的对象，所以如果结构体中的指针指向一个数组，该数组要事先被设置(或拷贝)为设备内存。
【背景】 最近有项目需求用到多键索引,Mongodb中字段值支持多键索引主要包括嵌套文档、数组以及数组嵌套文档.例如联系包括手机、固定电话、邮箱、微信、QQ等，对于字段值存储类型不一样，决定创建多键索引也不一样同时性能也存在差异...,例如数组值(包括数组以及数组文档)，创建多键索引时会为数组中每个元素都创建索引键,如数组中元素特别多，相应索引也会特别大,创建多键索引或者组合索引时最多只支持一个数组值....db.survey.createIndex({"ratings":1},{background:1}); 备注:创建多键索引不需要显示关键字，如字段值中包括数组值或者嵌套文档情况,这个存储引擎自动创建为多键盘索引...100,200 2个元素且顺序是相同 备注:先匹配数组内任何元素满足100，然后返回文档判断是否满足整个数组， 如果100值特别多，100存在超过80%，最终结果集只有1个，那么回集合过滤匹配效果特别差...逻辑： 1、数组索引位置从0开始，当对数组创建索引时，使用索引位置查询时，是无法使用多键索引,必须创建单独索引，例如第二个元素位置, db.survey.createIndex({
问题来源 对于刚接触人工智能领域不久的我而言，装 CUDA 等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事，稍不注意就会导致版本依赖问题，最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载，故本文记录如何卸载...CUDA 使得卸载干净。...这一步执行完后，基本电脑上所有关于错误版本的 CUDA 都会被卸载干净，接着就可以进行新版本的 CUDA 的安装操作。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
在这种情况下，推荐使用函数指针的二维数组的形式来实现，以下是一个很好的例子： #define PAGE_NUMBER 12 #define KEY_NUMBER 5 int function_f1
接上2篇文档关于多键索引内容,接着学习数组文档,主要实验来验证如何进行高效数据查询,通过对比方式来验证3种多键索引优缺点以及适合场景,具体链接如下: Mongodb多键索引之数组 Mongodb多键索引之嵌套文档...【数组文档如何使用高效索引查询】 1、集合中随机一条文档信息 备注:instock是数组文档，里面嵌套文档 xiaoxu:PRIMARY> db.inventory.findOne(); {...(.)嵌套字段方式--数组内嵌套对象任意字段满足条件 通过数组索引位置来查询嵌套字段--数组指定位置的嵌套字段满足条件 备注:通过数组字段.嵌套字段查询出73443--任意一个对象的warehouse满足即可...通过数组位置来查询,发现第一个元素中包括warehouse=“xiaoxu”与 第二元素中包括不一样多.只匹配特定位置的warehouse db.inventory.find({ "instock.warehouse...不知道是否多键索引问题？ 数组与数组嵌套文档创建索引以及用法类似，相当于结合数组、嵌套文档形成数组文档.
测试环境是否安装成功 运行cmd，输入nvcc --version 即可查看版本号； set cuda，可以查看cuda设置的环境变量。 3....自己配置cuda项目 （1）打开vs2017，创建一个空win32程序,即cuda_test项目。 （2）选择cuda_test，点击右键–>项目依赖项–>自定义生成，选择CUDA10.1。...（3）右键源文件文件夹->添加->新建项->选择CUDA C/C++File，取名cuda_main。...（4）点击cuda_main.cu的属性,在配置属性–>常规–>项类型–>选择“CUDA C/C++”。 注意：以下步骤中的项目属性设置均针对x64。...该函数必然将数组解析成列优先数组 cublasSgemm( handle, // blas 库对象 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 A 属性参数 CUBLAS_OP_T, // 矩阵 B 属性参数
在大家开始深度学习时，几乎所有的入门教程都会提到CUDA这个词。那么什么是CUDA？她和我们进行深度学习的环境部署等有什么关系？...本文在以下资料的基础上整理完成，感谢以下前辈提供的资料： CUDA——“从入门到放弃” 我的CUDA学习之旅——启程 介绍一篇不错的CUDA入门博客 （该文引用的原链接失效，因此直接引用了此地址）...CUDA编程入门极简教程 显卡、GPU和CUDA简介 本文内容 CPU、GPU CPU GPU CPU与GPU CUDA编程模型基础 CUDA 编程模型 线程层次结构 CUDA的内存模型...CUDA提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等语言。只有安装CUDA才能够进行复杂的并行计算。主流的深度学习框架也都是基于CUDA进行GPU并行加速的，几乎无一例外。...线程层次结构 核 kernel CUDA执行流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算，kernel是CUDA中一个重要的概念。
下图表示的就是一个多GPU计算机硬件系统，可以看出，一个GPU内存就有很多个SP和各类内存，这些硬件都是GPU进行高效并行计算的基础。 现在再从数据处理的角度来对比CPU和GPU的特点。...CUDA编程模型 上面讲了这么多硬件相关的知识点，现在终于可以开始说说CUDA是怎么写程序的了。...第一个计算任务：将两个元素数目为1024×1024的float数组相加。 首先我们思考一下如果只用CPU我们怎么串行完成这个任务。...编程要点： 每个Block中的Thread数最大不超过512； 为了充分利用SM，Block数尽可能多，>100。...值得注意的是，这个计算任务我采用了二维数组的计算方式，注意一下二维数组在CUDA编程中的写法。
CUDA / Compute Unified Device Architecture / CUDA Toolkit / 工具包 - https://docs.nvidia.com/cuda/index.html...借助CUDA，开发人员能够利用GPU的功能来显着加快计算应用程序的速度。...CUDA工具包包括GPU加速的库，编译器，开发工具和CUDA运行时。.../repos/ubuntu2004/x86_64/cuda-ubuntu2004.pin sudo mv cuda-ubuntu2004.pin /etc/apt/preferences.d/cuda-repository-pin...装驱动和cuda 2.
CUDA框架是NVIDIA发布的在GPU上的并行计算的平台和模型, 在2006年第一代CUDA发布,到现在已经是第9代CUDA。今天我将分享如何正确安装CUDA并调试样例。...（2）、下面就要下载CUDA Toolkit安装包，我的电脑系统时win10企业版本，所以我下载的CUDA Toolkit8.0 win10版本。 ?...（3）、下载完成后安装时选择自定义安装，我们将Samples项目安装到我们自己想要的路径下（D:\CUDA Project）。 ? （4）、安装完成后，用VS2015打开上面Samples项目。...解决方法：通过查阅资料，了解到CUDA需要在.NET Framwork3.5的环境下工作，而win10默认时没有安装.NET Framwork3.5，只安装了.NET Framwork4.7。
CUDA Sample里的bandwidthTest这个例子就展示了这种内存的使用(打一波广告：CUDA Samples).但是要注意了，页锁定内存虽好可不能贪杯哦，它占用了很多内存空间又不能被替换出去...同时这对P2P也有很大帮助，详情请看CUDA C Programming Guide里有关UVA和P2P的章节。 9.2. 设备内存空间 CUDA使用的内存图： ?...如果相邻的线程束依赖关系不那么多，才会出现我们理想的结果。 9.2.1.4. 有步长的访问 由上面可以得出一点建议就是尽可能充分使用你取到的数据。...所以还是直接上程序吧： __global__ void sharedABMultiply(float *a, float* b, float *c,int N) { //申请两个临时数组存放a,...自动变量就是那些比寄存器大得多的数据，比如数组或者很大的结构体。通过看PTX代码可以知道哪些变量被放在local里了。还能使用–ptxas-options=-v这个选项来看Local到底用了多少。
由于个人原因，需要卸载cuda9安装cuda8， 但是发cuda9很难卸载干净，安装cuda8时又给我自动安装到cuda9去了，后来终于成功干净彻底地删除cuda9了，于是记录一下 亲测有效！...1.正常卸载操作 sudo apt-get --purge remove cuda ：卸载软件及其配置 sudo apt-get autoremove cuda ：卸载软件及其依赖的安装包...,发现还是有很多没有卸载掉 3.手动卸载 我采取的是比较笨拙的办法，手工卸载……但是可行啊 先输入： sudo dpkg -P cuda 然后按Tab键补全，按两次就会弹出所有cuda开头的东西...按Tap已经没有文件可以显示了，说明完全卸载了 4.安装cuda8 这时候我再来安装cuda8，成功了！...显示的是8.0.61-1 setting up 至于如何安装cuda，这个想必不用多说了，总之这次的目的是 干净的 彻底的 卸载掉cuda9.x
初识CUDA 1.异构计算 1.host CPU和内存 2.Device GPU和显存 2.CUDA的查看 一般显卡，服务器用 nvidia-smi查看相关参数 jetson设备 用jtop查看相关参数...device上执行，device上调用 __device__ 执行空间说明符，声明一个函数，在device上执行，host和device上调用 __host__ 声明了一个函数，执行和调用都是在host CUDA...编写 int main（）在host执行 __global__ 在device上执行 CUDA程序的编译 cuda编译用nvcc 从.cu 编译为.o,再从.o编译为可执行文件 NVPROF 分析工具
int offset= x+y*dim x 线程块内的线程索引 y 线程块索引 dim 线程块的维度 tid = threadIdx.x+blockIdx.x*...
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