Python 在科学、工程、资料分析和深度学习应用生态系统中扮演关键角色。长期以来，NVIDIA 皆致力于协助Python 生态系统利用GPU 的加速大规模平行效能，提供标准化函数库、工具和应用程式。如今，我们已经改善了Python 程式码的可移植性和相容性，进一步朝简化开发人员体验迈进。 我们的目标是以单一标准低阶介面集合，协助统一Python CUDA 生态系统，提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础，让不同的加速函数库彼此互通。最重要的是，Python
CUDA定义了一种针对GPU特性的指令集，允许程序员直接编写针对GPU硬件的代码。这些指令专为大规模并行处理而设计，能够高效地驱动GPU上的数千个并行处理单元（如CUDA核心或流处理器）同时工作。
欢迎开始学习GPU入门课程！GPU（图形处理器）在计算机科学和深度学习等领域有着广泛的应用。以下是一个适用于初学者的GPU入门学习课程目录，帮助了解GPU的基本概念、架构和编程：
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。
去年年底，英伟达正式发布了「减量不减价」的中国特供版消费级旗舰显卡——RTX 4090 D。
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？通过查阅资料，我整理了这份简洁版CUDA入门文档，希望能帮助大家用最快的时间尽可能清晰的了解这个深度学习赖以实现的基础概念。
CPU要求：在深度学习任务中，CPU并不负责主要任务，单显卡计算时只有一个核心达到100%负荷，所以CPU的核心数量和显卡数量一致即可，太多没有必要，但是处理PCIE的带宽要到40。
英伟达不同时代产品的芯片设计不同，每代产品背后有一个微架构代号，微架构均以著名的物理学家为名，以向先贤致敬。当前比较火热的架构有：
【AI100 导读】首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言公测版终于发布了！本文介绍了如何编写像 GPU 一样的并行加速程序。 经过两年缓慢但却稳定的发展，我们最终发布了首款拥有 GPU 原生编程功能的 Julia 编程语言的公测版。虽然仍然存在某些方面的限制，但是现在运用 Julia 编写 CUDA 核心程序已经得以实现。相应地，使用 Julia 高级语言特性编写高性能的 GPU 代码也成为可能。 本篇文章中演示的编程支持是由低级构块组成的，而这些构块与 CUDA C 语言处于相同的抽
本篇概览 作为《DL4J实战》的第四篇，今天咱们不写代码，而是为今后的实战做些准备：在DL4J框架下用GPU加速深度学习的训练过程； 如果您电脑上有NVIDIA显卡，并且成功的安装了CUDA，那么就随本文一起实际操作吧，全文由以下内容构成： 软硬件环境参考信息 DL4J的依赖库和版本 使用GPU的具体操作步骤 GPU训练和CPU训练对比 软硬件环境参考信息 众所周知，欣宸是个穷人，因此带NVIDIA显卡的电脑就是一台破旧的联想笔记本，相关信息如下： 操作系统：Ubuntu16桌面版 显卡型号：GTX950M
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。
金融建模、自动驾驶、智能机器人、新材料发现、脑神经科学、医学影像分析...人工智能时代的科学研究极度依赖计算力的支持。提供算力的各家硬件芯片厂商中，最抢镜的当属英伟达Nvidia了。这家做显卡起家的芯片公司在深度学习兴起后可谓红得发紫，如果不聊几句GPU和英伟达，都不好意思跟别人说自己是做人工智能的。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是由NVIDIA开发的一个并行计算平台和应用编程接口（API）模型。它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行高效的并行计算，从而加速计算密集型任务。在这一节中，我们将详细探讨CUDA的定义和其演进过程，重点关注其关键的技术更新和里程碑。
【简述】 关于Window安装TensorFlow- GPU环境的文章网上已经有很多了，但是为什么还要写这篇文章呢，就是被网上的文章给坑了。由于tensorflow-gpu的版本和CDUDA版本，甚至CUDNN版本都有着对应关系，导致在安装TensorFlow- GPU入了很多坑，最后还是通过看错误信息，才顺利安装上的，因此分享这篇文章，避免小伙伴们入坑（大家可以对照我的模式来安装）。 借鉴了两位大神的安装教程之后，综合一下终于安装成功了。 https://www.cnblogs.com/raorao1994/p/8857229.html https://blog.csdn.net/qilixuening/article/details/77503631 先上环境：
PyTorch进行神经网络的学习十分有用， 但是，其在中国大陆的安装包下载十分缓慢。这里介绍一下我在Windows10中安装PyTorch的过程与建议。
当前，提到深度学习，我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。但它们强大的并行处理能力，使得它们在深度学习等更广泛的领域中也发挥了重要作用。
Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。著名Python发行商Anaconda公司开发的Numba库为程序员提供了Python版CPU和GPU编程工具，速度比原生Python快数十倍甚至更多。使用Numba进行GPU编程，你可以享受：
电脑配置：X5650*2=24core，48G ecc+reg内存 显卡：nvidia C2050*4 6GB DDR5存储器 *4 fermi架构 448个cuda核心*4 单精度浮点性能 1.03Tflops*4 存储器频率 1.GHZ 功耗：238W 平台：centos7+fftw3+nvidia driver 365+cuda8 测试软件：gromacs 5.1.4,手工编译source code 测试结果：相同的体系，不用GPU加速， 1.5ns/day ;启用了GPU加速计算，11ns
在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神经网络方面，即使是一个非常基本的GPU也会胜过CPU。
选自Medium 作者：Slav Ivanov 参与：李泽南、路雪、刘晓坤 本文作者 slav Ivanov 在今年早些时候曾介绍过如何用 1700 美元预算搭建深度学习机器（参见：教程 | 从硬件配置、软件安装到基准测试，1700 美元深度学习机器构建指南）。最近，英伟达在消费级 GPU 领域又推出了 GTX 1070 Ti，如果现在想要组装一台深度学习机器，我们用哪块 GPU 最好呢？本文将详细解答这一问题。 即将进入 2018 年，随着硬件的更新换代，越来越多的机器学习从业者又开始面临选择 GPU 的
CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。
SSE（Streaming SIMD Extensions，单指令多数据流扩展）指令集是Intel在Pentium III处理器中率先推出的。其中包含70条指令。
来源：DeepHub IMBA 本文约3400字，建议阅读7分钟 加快训练速度，更快的迭代模型。 在进行机器学习项目时，特别是在处理深度学习和神经网络时，最好使用GPU而不是CPU来处理，因为在神
以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算，得到1000个加法结果，在这个过程中，大学教授要协调指挥小学生完成任务。
目前市面上介绍GPU编程的博文很多，其中很多都是照章宣科，让人只能感受到冷冷的技术，而缺乏知识的温度。所以我希望能写出一篇可以体现技术脉络感的文章，让读者可以比较容易理解该技术，并可以感悟到cuda编程设计及优化的原理。（转载请指明出于breaksoftware的csdn博客）
在深度学习和大数据分析领域，高性能计算能力是至关重要的。英伟达（NVIDIA）作为全球领先的显卡和GPU制造商，推出了多款适用于不同场景的硬件产品。其中，H100等专业级GPU因其强大的计算能力和专为模型训练优化的架构而备受瞩目。然而，这些专业级GPU的价格通常非常高昂。
在使用 NVCC 编译 CUDA 代码时，有时候会遇到错误信息 nvcc fatal: Unsupported gpu architecture 'compute_75'。这个错误通常表示当前的 GPU 架构不受支持，需要采取一些步骤来解决这个问题。
英伟达CUDA指令集架构（ISA）是CUDA技术的核心部分，它定义了GPU如何理解和执行程序中的指令。尽管详细的ISA细节通常对普通开发者来说是透明的，因为大多数开发者通过高级语言（如C/C++）编写CUDA代码，了解其基本原理有助于深入理解CUDA的工作方式和优化代码。
2006年，NVIDIA公司发布了CUDA（http://docs.nvidia.com/cuda/），CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。近年来，GPU最成功的一个应用就是深度学习领域，基于GPU的并行计算已经成为训练深度学习模型的标配。目前，最新的CUDA版本为CUDA 9。
阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些常用性能优化的进阶技术，这部分对编程技能和硬件知识都有更高的要求，建议读者先阅读本系列的前两篇文章，甚至阅读英伟达官方的编程手册，熟悉CUDA编程的底层知识。当然，将这些优化技巧应用之后，程序将获得更大的加速比，这对于需要跑数小时甚至数天的程序来说，收益非常之大。
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
当核心数量不够或想限制当前任务使用的GPU核心数时可以使用网格跨步的思路编写CUDA程序。 背景 CUDA的执行配置：[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024，但是并没提到gridDim的最大限制。英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值，也就是2,147,483,648，大约二十亿。这个数字已经非常大了，足以应付绝大多数的计算，但是如果对并行计算的维度有更高需求呢？答案是网格跨步，它能提供更优的并行计算效率。 网格跨步 这里仍然以
GPU的内存结构如图所示：GPU的计算核心都在Streaming Multiprocessor（SM）上，SM里有计算核心可直接访问的寄存器（Register）和共享内存（Shared Memory）；多个SM可以读取显卡上的显存，包括全局内存（Global Memory）。
GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，也可以把GPU看成是CPU的协处理器，因此当在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。
而黑客泄露出来的信息，前半部分已经被英伟达推出的产品所证实。ADA就是现在消费领域已经发布的40XX系列，官方公布的开发代号为ADA Lovelace。
在各种编程语言中都有可能会遇到这样一个报错：“段错误 (核心已转储)”。显然是编写代码的过程中有哪里出现了问题，但是这个报错除了这几个字以外没有任何的信息，我们甚至不知道是哪一行的代码出现了这个问题。
颜萌 李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 所到之处，英伟达CEO黄仁勋例行强调：我们是一家AI公司。 谁又能说不是？ 市值两年上涨7倍，芯片供不应求，屡战英特尔，坚持怼谷歌，是当前AI大红大紫中的实力玩家，也是AI大潮中最闪亮耀眼的明星缩影。 创立24年来，从游戏芯片供应商，到AI芯片垄断者，英伟达俨然历史钦定。 不过，回溯英伟达的风云际会，历史进程纵然功不可没，个人奋斗更是不容忽视——没有濒临破产时的豪赌，没有在CUDA上百亿美元的押注，又怎会有如今风光无
问：假如用多个CPU核同时控制一个GPU，并且进行运算与数据的传递，请问这能够实现么？我的工作站是48个CPU核，两块GPU卡，打算把CPU和GPU都用起来，我要同时做100个同样的任务，仅仅是每个任务的输入数据不同，现在是用一个CPU核与一块GPU来做，我考虑着用多个CPU核与两块GPU卡来做。 GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 你的想法很不错，也的确可以实现---从CUDA 3.2开始，也就是大约7年前，CUDA就已经支持多个CPU上的线程同时控制1块GPU了。但在
---- 新智元报道 编辑：好困 David Aeneas 【新智元导读】天价40系显卡发布后，英伟达股票喜迎一波大跌。网友：命名玩花活，4090竟是「性价比之王」，能不跌吗？ 为啥玩家盼了这么久之后，对这次发布的40系显卡多半不买账呢？ 30系矿难了，「你我200飞」也实现了，40系来了，也没矿老板和玩家们抢钱了，这怎么还骂起来了呢？ 老黄告诉你：矿老板不抢的钱，我可以替他们抢。 如果说之前的「黄氏刀法」用的是手术刀，这次发布的三款卡，用的怕是青龙偃月刀。 来源：地狱男爵 你可以贵，但我
摘要： 在使用2017年以前的NVIDIA GPU进行深度学习训练时，经常会遇到"Unsupported GPU Architecture 'compute_*'"的错误。本篇文章将介绍该错误的原因并提供解决方法。
最近，有相当多的人想知道如何选择机器学习的GPU。以现状来说，深度学习的成功依赖于拥有合适的硬件。当我在构建我的个人深度学习盒时，我查看了市场上所有的GPU。在本文中，我将分享关于选择合适的图形处理器
NVIDIA GeForce RTX 4060 是基于Ada Lovelace架构的一款显卡，它被设计为中端市场的产品，旨在提供高性能的同时保持相对较低的功耗和价格点。
——聚焦数据 · 改变商业 当初英特尔和微软，搞出来个Wintel，制霸电脑时代很多年。
摘要总结：本文主要分析了TensorFlow GPU版本的代码实现，包括其架构和流程。文章首先介绍了TensorFlow GPU的基本情况和特点，然后详细讲解了GPU版本的代码实现，包括Kernel、Stream、OP和CUDA等部分。最后，文章给出了一些使用GPU进行运算的例子，并介绍了如何调用CUDA的代码。
大数据文摘作品，转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南，一针，Saint，Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华，并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。 在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129，000美元来购买 Nvidia’s DGX-1，这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能
CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是 NVIDIA 过去十多年异军突起的最重要核心技术，也是近年来并行计算领域中最被称颂的技术；
1999年,英伟达发布第一代GPU架构GeForce 256,标志着GPU时代的开始。随后,英伟达推出了Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal、Volta、Turing和Ampere等GPU架构,不断增强GPU的计算能力和程序性,推动GPU在图形渲染、人工智能和高性能计算等领域的应用。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
对象存储
即时通信 IM
实时音视频
