Do you have a CUDA-capable GPU installed?")...的API，由于我这里只有一个GPU，因此设置为0； 使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间，这个函数跟C中的malloc函数很像，但这个是指在GPU（即显存）中分配一块空间，那参数值中为什么是两个...Do you have a CUDA-capable GPU installed?")...看到这里，可能很多同学有疑惑，觉得GPU的计时有问题，因为如果使用GPU计算的话，还要把数据先传到GPU，GPU处理完成后子再传回给CPU，这两个传输时间也应该算进去。...后面，我们还会对GPU代码做一步步的优化。
Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行...也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。...Msdn杂志上的并行计算方面的文章： 并行编程方面的设计注意事项 解决多线程代码中的 11 个常见的问题 在多核处理器上运行查询 9 种可重复使用的并行数据结构和算法
总结起来相比于CPU，GPU有如下特点： 有很多计算单元，可以在一起执行大量的计算 显示并行计算模型(explicitly parallel programming model)，这个会在后面深度讨论...GPU是对吞吐量进行优化，而不是吞吐量 三、cuda登场 以前我们所写的代码都只能运行在CPU上，那么如果想运行在GPU上该怎么实现呢？...cuda执行原理是CPU运行主程序，向GPU发送指示告诉它该做什么，那么系统就需要做如下的事情： 1.把CPU内存中的数据转移到GPU的内存中 2.将数据从GPU移回CPU (把数据从一个地方移到另一个地方命令为...四、A CUDA Program 典型的GPU算法流程： CPU在GPU上分配存储空间(cudaMalloc) CPU将输入数据拷贝到GPU(cudaMemcpy) CPU调用某些内核来监视这些在GPU...上处理这个数据的内核(kernel launch) CPU将GPU计算得到的结果复制回CPU(cudaMemcpy) 五、定义GPU计算 GPU能做的事是： 有效的启动大量线程 并行的运行上面启动的大量线程
并行计算 并行计算的定义： 应用多个计算资源来解决同一个计算问题 一些名词 Flynn矩阵： SISD(Single Instruction Single Data), SIMD(Single Instruction...GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下： ?...图中绿色的为ALU（运算逻辑单元，Arithmetic Logic Unit）, 可以看出GPU相比CPU，多了很多ALU，而且ALU占据了内部空间的绝大部分，所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。...下图是一个GPU核的结构，图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文，所以，只是一种SIMD结构。 ?
不仅是这个例子，Scan在GPU运算中还有很多应用，例如GPU快速排序中也许要用到Scan运算，所以Scan非常的重要。...之前介绍过并行计算评估标准有Step和Work，所以下面计算这两个标准复杂度。...[image.png] 但是上面的方式并不适用于GPU并行计算，所以怎么办呢？此时需要借鉴上面的内容: 如下图示，通过scater运算可以得到每个元素指定的输出索引。...该算法特别适用于GPU并行计算。 在介绍双调排序之间需要先介绍什么是双调序列。双调序列是指先单调递增后单调递减 或 先单调递减后单调递增的序列。...[image.png] 更多的细节可以阅读双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法。 4.
本周主要内容如下： 如何分析GPU算法的速度和效率 3个新的基本算法：归约、扫描和直方图(Reduce、Scan、Histogram) 一、评估标准 首先介绍用于评估GPU计算的两个标准： step...而接下来的课程的目的则是学会如何优化GPU算法。 ? 二、3个新的基本算法 2.1 Reduce 2.1.1 Reduce运算基本介绍 下图展示的是reduce运算。 ?...咋看貌似并不像是并行计算，但是Scan运算对于并行计算具有很大的作用。 ? 下图给出了Scan的在实际生活中的例子，即银行存款账户余额情况，左边表示存钱，取钱数，右边表示余额。 ?...基本上该课程中提到的运算符都需要具有Associative(结合性)，这样更加符合并行计算的特点。...而且现如今的GPU能够锁定特定的内存地址，因此其他的线程就无法访问该地址。 ?
二、GPU Hardware 1.问题导向 线程是如何有效地一致访问内存 子话题：如何利用数据重用 线程如何通过共享内存通信部分结果 2.硬件组成 ?...),anyway...开心就好，管他叫什么名字~ GPU的作用是负责分配线程块在硬件SM上运行，所有SM都以并行独立的方式运行。...3.程序员与GPU分工 另外需要注意的是程序员负责定义线程块，而GPU则负责管理硬件，因此程序员不能指定线程块的执行顺序，也不能指定线程块在某一特定的 SM上运行。...有如上好处的同时，自然也就有局限性： 对于哪个块在哪个SM上运行无法进行任何假设 无法获得块之间的明确的通信 4.GPU Memory Model ?...GPU中的同步有如下几种： Barrier(屏障) 顾名思义，就是所有线程运行到这个点都需要停下来。 ?
今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》（课程主页：http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/），觉得老师讲得非常清晰，举了很多恰当的例子...CPU是串行处理器，而GPU是并行处理器。...CPU适合处理通用型的问题，如指令执行和数值计算并重，相当于是一个”通才”；而GPU适合运算密集和高度并行的任务，相当于是一个”专才”，将数值并行运算速度发挥到极致。...在讨论GPU之前，先来看看CPU的体系架构的一些内容。 一些概念 CPU的指令分3类，分别是算术、访存和控制。...CPU内部的并行性 CPU内部也有并行计算，体现在下面3个层次： 指令级，如超标量就是通过增加流水线达到并行效果。 数据级，如矢量运算。
不仅是这个例子，Scan在GPU运算中还有很多应用，例如GPU快速排序中也许要用到Scan运算，所以Scan非常的重要。...之前介绍过并行计算评估标准有Step和Work，所以下面计算这两个标准复杂度。...但是上面的方式并不适用于GPU并行计算，所以怎么办呢？此时需要借鉴上面的内容: 如下图示，通过scater运算可以得到每个元素指定的输出索引。例如输入数字5的输出索引为3,21的输出索引为5。 ?...该算法特别适用于GPU并行计算。 在介绍双调排序之间需要先介绍什么是双调序列。双调序列是指先单调递增后单调递减 或 先单调递减后单调递增的序列。...更多的细节可以阅读双调排序Bitonic Sort，适合并行计算的排序算法。 4.
查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图所示， 如下图...
但是并行计算时，没有一个类似冯▪诺依曼机被公认的，通用的计算模型。 现在流行的并行计算模型要么过于简单、抽象（如 PRAM），要么过于专用（如 互联网络模型）。...在这里，我们先介绍一些常用的并行计算模型：PRAM模型，异步PRAM模型，BSP模型和LogP模型。 PRAM模型 基本概念 由Fortune和Wyllie 1978年提出，又称SIMD-SM模型。...LogP，LogP可以对数因子模拟BSP BSP＝LogP+Barriers－Overhead BSP提供了更方便的程设环境，LogP更好地利用了机器资源 BSP似乎更简单、方便和符合结构化编程 参考 [并行计算
Linux越来越容易上手和使用，其用户越来越多，如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢？...Hardinfo是Linux的图形实用程序，可显示有关PC中各种硬件组件的信息，例如处理器，RAM模块，传感器，硬盘驱动器等。...Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名，自然而然，没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是，有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...从技术上讲，Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容，但无法在Linux下测试此渲染器。...2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary，2007年推出，Linux包只有28MB； 最大的Superposition，2017年推出，Linux包已经达到1564MB
1 什么是并行计算？...并行计算： 简单来讲，并行计算就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题： 一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分； 每个部分可以进一步被分解成为一系列离散指令； 来自每个部分的指令可以在不同的处理器上被同时执行...那么冯诺依曼体系结构和并行计算有什么关系呢？答案是：并行计算机仍然遵从这一基本架构，只是处理单元多于一个而已，其它的基本架构完全保持不变。...2.2 弗林的经典分类 有不同的方法对并行计算机进行分类（具体例子可参见并行计算分类）。 一种被广泛采用的分类被称为弗林经典分类，诞生于1966年。...3 并行计算机的内存架构 3.1 共享内存 一般特征： 共享内存的并行计算机虽然也分很多种，但是通常而言，它们都可以让所有处理器以全局寻址的方式访问所有的内存空间。
与此同时，并行计算机的格局已经稳定并演变为三种架构：多核机器、托管集群和 PC 的自组织网络。...只要您使用其中一个并行命令（例如并行计算表的元素），Mathematica 就会在每个内核上启动一个额外的内核并分配工作。...Mathematica 也是分析并行计算性能的最佳工具。在这里，我们测量了两个远程内核的基本延迟。延迟只是简单计算的往返时间。 并非所有计算都受益于并行化。...其中一个不走运，得到了所有困难的情况（素性测试的时间变化很大），因此，另一个内核基本上处于空闲状态——这在并行计算中不是您想要的。...Mathematica适用于多核桌面 PC, gridMathematica Server适用于网络上的所有其他计算机，为并行计算提供了一个易于使用、功能强大的交互式系统。
是Base中的一个模块，程序中默认是using Base的，因此Threads可以直接使用 在REPL上查看当前的线程数，默认是启动一个线程 使用export JULIA_NUM_THREADS=4(Linux
C++与并行计算：利用并行计算加速程序运行在计算机科学中，程序运行效率是一个重要的考量因素。针对需要处理大量数据或复杂计算任务的程序，使用并行计算技术可以大幅度加速程序的运行速度。...什么是并行计算并行计算是指将一个大型计算任务分解为多个小任务，并将这些小任务同时执行以提高计算速度的方法。...而并行计算可以同时执行多个任务，充分利用计算资源，显著提升计算效率。C++中的并行计算工具C++作为一种高级编程语言，提供了多种并行计算的工具和库，可以方便地实现并行计算。...性能测试和调优：并行计算程序的性能取决于多个因素，包括硬件环境、任务划分、算法优化等。对并行计算程序进行性能测试和调优是必要的，以找到性能瓶颈并优化程序。...结论利用并行计算可以大大加速程序的运行速度，提高计算效率。C++提供了多种并行计算工具和技术，如OpenMP、MPI和TBB等，可以帮助开发人员充分利用计算资源，实现高性能的并行计算。
Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡，这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci...总线的相关信息； Disp.A：是Display Active的意思，表示GPU的显示是否初始化； Memory Usage：显存的使用率； Volatile GPU-Util：浮动的GPU利用率； Compute...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息（指定GPU卡的id，只截图一部分） nvidia-smi -i 0 -q image.png 4...加上-r参数可以重启某个GPU卡（0是GPU卡的序号） nvidia-smi -r -i 0
AMD LINUX电源管理框架 AMD GPU的Linux电源管理框架是一个由内核模块、用户空间工具和ACPI方法等组成的复杂系统，旨在优化AMD GPU在Linux系统下的能耗和性能表现。...在AMD GPU的Linux电源管理框架中，内核模块负责实现GPU的功耗监测、功率管理和功率限制等功能，同时提供了一组名为“pp_*”函数的API，供用户空间程序调用。...AMD GPU的Linux电源管理框架在Linux内核中已经得到了很好的支持，并且已经成为了Linux操作系统中GPU电源管理的标准框架之一。...通过使用AMD GPU的Linux电源管理框架，用户可以更好地控制GPU的能耗和性能表现，从而提高计算机的稳定性和可靠性，同时也可以延长GPU的使用寿命。...Radeon-profile Radeon-profile是一个第三方开源的工具，用于在Linux上管理和监控AMD Radeon显卡。
最主要的是keras和tensorflow-gpu的版本不匹配造成的。...python==3.6.7(这个环境以前以为要和以前安装的python版本对应，其实是不必要的，这个版本可以根据代码要求设定，比如可以3.5或3.6.）2.安装tensorflow,因为自己用的服务器可以使用GPU...,所以这里安装tensorflow-gpu版本：conda install tensorflow-gpu==1.12.0(这一步会自动安装 cudatoolkit 9.2 和 cudnn 7.6.0)3
1 查看GPU 编号及其使用信息 参考文章Linux下查看NVIDIA的GPU使用情况 $ nvidia-smi ?...其中左上侧有0、1、2、3的编号，表示GPU的编号，在后面指定GPU时需要使用这个编号。...2 方法一：在终端执行程序时指定GPU $ CUDA_VISIBLE_DEVICES=1 python run_file.py 可用以下形式： CUDA_VISIBLE_DEVICES=1...0,2,3 Devices 0, 2, 3 will be visible; device 1 is masked CUDA_VISIBLE_DEVICES="" No GPU...will be visible 3 方法二：在Python代码中指定GPU import os os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"
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