如果您使用NVIDIA Visual Profiler或nvprof命令行工具，那么现在是时候转换到更新的工具了:NVIDIA Nsight工具。
Orin 架构以行业领先的性能为下一代边缘 AI 系统提供动力，该系统由 12 个 ARM Cortex A78 内核和 2 MB 三级缓存， NVIDIA Ampere 架构 GPU 提供 16 个流式多处理器或每个 SM 128 个 CUDA 内核的 SM，Orin 还具有用于工作负载的专用加速器，用于视频缩放、图像处理，还有光流加速器即OFA、2 个 JPEG 解码器、2 个深度学习加速器单元或支持张量 RT 的 DLA，用于深度学习操作，还有可编程视频加速器（PVA）和视频编解码引擎。Orin 使用高带宽 LPDDR5 内存，并具有一组丰富的 IO 连接选项，包括 22 个 PCI Express 通道、4 个千兆以太网连接器和 16 个 CSI 通道。凭借所有这些强大的功能，Jetson Orin 完全有能力应对边缘 AI 场景。
混合精度在计算方法中结合了不同的数值精度。NVIDIA Volta架构和Turing架构的GPU引入了TensorCore，它在单精度数学管道上提供了显著的吞吐量加速。通过将梯度张量和激活张量上的存储需求和内存流量减半，可以以较低的精度对深度学习网络进行训练，以实现高吞吐量。以下Nvidia工具可以让您分析您的模型是否最大限度地利用TensorCore。
NVIDIA 开发工具的最新更新可帮助用户调试、分析和优化 CUDA 应用程序。该视频简要概述了其中几个新功能。这包括 Nsight Systems 中的网络分析和多报告平铺以及 Nsight Compute 中的占用计算器和注册依赖跟踪。OptiX 开发人员还提供了一些新功能，例如使用 Nsight Compute 改进的分析、加速结构查看器以及 Compute Sanitizer 中的新支持。本视频中介绍的功能可帮助 CUDA 开发人员了解他们的应用程序并创建最佳版本。 注意：视频最后，NVIDIA特
NVIDIA是GPU（图形处理器）的发明者，也是人工智能计算的引领者。我们创建了世界上最大的游戏平台和世界上最快的超级计算机。
就是这个软件是目前，英伟达官网里面最强大的调试器。但是只使用于最强大的GPU，但是最新的GPU价格不亲民。所以我只能就此作罢了~
NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通过新的硬件功能增强编程模型和 CUDA 应用程序加速。 NVIDIA Hopper 和 Ada Lovelace 中特定于架构的新功能最初是通过库和框架增强功能公开的。NVIDIA Hopper 架构的完整编程模型增强功能将从 CUDA Toolkit 12 系列开始发布。 CUDA 11.8 有几个重要的特性。这篇文章提供了关键功能的概述。 支持NVIDIA Hopper 和 NVIDIA Ada 架构 CUDA 应
Release Notes :: CUDA Toolkit Documentation
之前按照NVIDIA公布的JetPack Roadmap，今年NVIDIA第一节度（也就是2-4月份）就要推出JetPack 5.0： 眼看Q1过半，我们终于等来了——JetPack 4.6.1的发布！ JetPack 4.6.1 是对 JetPack 4.6 的小更新，包括 TensorRT 8.2.1、DLA 1.3.7、VPI 1.2 以及生产质量 python 绑定和 L4T 32.7.1 它还增加了对 Jetson AGX Xavier 64GB模组 和 Jetson Xavier NX 1
一下子，CUDA 12.0就出来啦！NVIDIA表示：此版本是多年来的第一个主要版本，它侧重于新的编程模型和通过新硬件功能加速 CUDA 应用程序。
Windows 配置GPU加速编程环境可能问题比Linux多一些，本文记录配置过程。 环境需求 当前配置 操作系统：Windows 10 显卡型号：Nvidia GeForce GTX 960M 当前驱动：391.25 目标 升级显卡驱动 安装适用的Cuda 安装配套的Cudnn 测试安装结果 升级显卡驱动 查看当前驱动信息 打开Nvidia控制面板 可以看到自己的显卡和驱动 查看并下载自己可用的驱动版本 登录官网：https://www.nvidia.cn/geforce/drivers/
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第7天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的93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。 本文共计566字，阅读时间15分钟 这几章节都在讲CUDA C Runtime，前面我们已经讲解了初始化、设备显存、共享内存、锁页内存，今天我们要讲解异步并发执行。这部分内容也是相当多，我们将再分3天时间来梳理 3.2.5. Asy
Assertion is only supported by devices of compute capability 2.x and higher. It is not supported on MacOS, regardless of the device, and loading a module that references the assert function on Mac OS will fail.
Jetson生态系统中的最新生产版本——JetPack 5.1.2已正式发布，为Jetson AGX Orin工业模组和其他Jetson Xavier与Orin系列模组带来了一系列新功能和改进。此次发布进一步展现了NVIDIA为开发者和各行各业提供尖端技术的承诺。
gpu对于机器学习是必不可少的。可以通过AWS或谷歌cloud轻松地启动这些机器的集群。NVIDIA拥有业内领先的GPU，其张量核心为 V100和 A100加速哪种方法最适合你的神经网络?为了以最低的
今天这个部分讲完后，下期将开始讲解 Texture and Surface Memory 3.2.9. Error Checking All runtime functions return an error code, but for an asynchronous function (see Asynchronous Concurrent Execution), this error code cannot possibly report any of the asynchronous errors
Formatted output is only supported by devices of compute capability 2.x and higher.
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
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
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。
JetPack 5.1 是一个生产版本，增加了对 Jetson Orin NX 16GB 生产模块的支持。它还支持 Jetson AGX Orin 32GB、Jetson AGX Orin 开发者套件、Jetson AGX Xavier 系列、Jetson Xavier NX 系列以及 Jetson AGX Xavier 开发者套件和 Jetson Xavier NX 开发者套件。（注意看清楚，Jetson NANO，Jetson TX2NX是不支持的！！）
对每个人而言，真正的职责只有一个：找到自我。然后在心中坚守其一生，全心全意，永不停息。所有其它的路都是不完整的，是人的逃避方式，是对大众理想的懦弱回归，是随波逐流，是对内心的恐惧 ——赫尔曼·黑塞《德米安》
有一天，QQ群里有人求助，说CUDA程序执行后没有反应！！ 不过这个问题太常见了，经常被问及到 面对这个情况，让我们来说说 CUDA调试正确的打开方式！ 1 请依次逐API返回值进行检查，看看他们是否
一直想系统看一下某个课程系统和科学的学习下 CUDA ，感觉 CUDA-MODE 这个课程能满足我的需求。这个课程是几个 PyTorch 的 Core Dev 搞的，比较系统和专业。不过由于这个课程是 Youtube 上的英语课程，所以要学习和理解这个课程还是需要花不少时间的，我这里记录一下学习这个课程的每一课的笔记，希望可以通过这个笔记帮助对这个课程以及 CUDA 感兴趣的读者更快吸收这个课程的知识。这个课程相比于以前的纯教程更加关注的是我们可以利用 CUDA 做什么事情，而不是让读者陷入到 CUDA 专业术语的细节中，那会非常痛苦。伟大无需多言，感兴趣请阅读本文件夹下的各个课程的学习笔记。
本文介绍了Jetson TX1开发笔记（三）：开发利器-Nsight Eclipse Edition。通过使用NSight开发工具进行交叉编译，生成可执行文件，用于在TX1平台上进行深度学习等任务。
NVIDIA Nsight系统是一种低开销的性能分析工具，旨在为开发人员提供优化软件所需的见解。该工具中可视化了无偏活动数据，以帮助用户调查瓶颈，避免推断出假阳性，并以更高的性能提升可能性进行优化。用户将能够识别问题，例如GPU饥饿，不必要的GPU同步，不足的CPU并行化，甚至是目标平台上所有CPU和GPU上出乎意料的昂贵算法。它旨在跨多种NVIDIA平台扩展，例如：大型Tesla多GPU x86服务器，Quadro工作站，启用Optimus的笔记本电脑，带有Tegra + dGPU multi-OS的DRIVE设备以及Jetson。NVIDIA Nsight Systems甚至可以提供有关PyTorch和TensorFlow等深度学习框架的行为和负载的宝贵见解；允许用户调整其模型和参数以提高整体单GPU或多GPU利用率。
NVIDIA cuDNNis a GPU-accelerated library of primitives for deep neural networks.
继上次的翻车之后，我算是有了些经验，同时机器上也装了些共通的依赖库，由于上项目最后的错误解决不了就放那里了，开始搞一下这个项目，这和上一个项目的目的是一样的，都是借助GPU进行加速计算的可视化工具，但此项目是用netbeans开发的，在文件结构上要比上一个复杂的多，而且采用的是CMakeList.txt的方式，应该算比较正式的C++项目了吧。
在Win 10 安装 CUDA 11.1 时出现安装失败的提示，经检查发现是Nsight Visual Studio Edition安装失败，本文记录跳过安装的方法。 错误信息 解决方案 在安装时选择自定义 关闭 Nsight VSE 安装选项即可 目前没发现什么副作用 参考资料 https://bbs.csdn.net/topics/398305834
什么是Jetson TX1 Jetson TX1是NVIDIA第二代嵌入式平台开发者套件，虽然只有信用卡大小，但Jetson TX1 GPU模块的浮点运算能力却达到1 Teraflops，相比Jets
软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
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。
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。
| 导语 腾讯机智团队在今年的GTC大会上做了介绍机智平台的报告，本文总结了GTC的一些主要内容以及笔者和同事的见闻。 概述 GPU Technology Conference：GPU技术大会是并行计算和人工智能公司英伟达在美国加州硅谷中心圣荷西举办的年度技术大会。自2009年开办以来已经举办十届，成为并行计算方面全世界最盛大的技术会议之一。在GTC上进行研究成果的汇报代表了计算加速领域工作的广泛同行认可以及领先水平。 主题演讲 本次GTC十周年的主题演讲包括英伟达GPU在图形学，数据科学和嵌入式领
一开始非常纠结在TX2上怎么写CUDA和opencv的程序，总不能在VIM里敲吧，也许是个神器，但现在可能真的没有时间学习，好在发现了Nsight Eclipse这个好东西，这个IDE可以提供编辑器及调试器的功能，不仅可以写程序，还可以远程直接连接到TX2上进行编译。要说的是，这个在主机上安装Jetpack的时候就已经默认安装了，并且安装了cuda和CUDNN，以及OPENCV。 首先做一些准备工作：
版权声明：本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/FishSeeker/article/details/79466703
Nvidia®nsight™Systems是一个系统范围的性能分析工具，旨在可视化应用程序的算法，帮助您确定最大的优化机会，并在任何数量或大小的CPU和GPU（从大型服务器到我们最小的SOC）上进行有效的调整以扩展。
仿佛昨日还在探讨NVIDIA TensorRT 8.5版本的新颖特性，而本周，NVIDIA已然推出了全新的TensorRT 10.0。这次也是大版本更新，让我们来扒一扒有哪些让人耳目一新的功能
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 （CUDA C最佳实践指南） CUDA优化冷知识22|测量Occupancy的三种方式 我们今天主要进行<CUDA Best Practices Guide>的章节10的剩余内容https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/index.html#occupancy， 也就是接上一篇的occupancy后面，继续说说寄存器的延迟掩盖，blocks
新手，刚接触CUDA编程，搭好了环境，想用nsight来调试，在vs里面，在核函数里面设置了断点，用CUDA Debugging，但断点就是不生效，电脑左下角会弹出Night 连接成功，程序跑完后，Night会提示Disconnected 整个电脑环境： 显卡: GF GTX1050 CPU: i3-4170 3.70GH 硬盘: 2T 软件：VS2013 + CUDA9.1 + Nsight 5.4 GPU世界论坛 bbs.gpuworld.cn Hi, 楼主, 这个
我最近购入了一个TX1，然后安装系统的话是要用一个Ubuntu下 的工具安装，然后体验了一下这个工具，感觉真的很不错。
25 Best Developer Tools You Can’t Do Withoutshanebarker.com
NVIDIA发布 JetPack 5系列第一个生产版本JetPack 5.0.2。该版本包括带有 Linux Kernel 5.10 的 Jetson Linux 35.1 BSP，为这些系统运行基于 Ubuntu 20.04 的系统。有很多新功能！ NVIDIA官方介绍说：JetPack 5.0.2 生产版本取代了仅用于开发目的的 JetPack 5.0/5.0.1 开发者预览版。JetPack 5.0.2 是 Jetson AGX Orin 的第一个生产版本。JetPack 5.0.2 包括 带有 Li
首先，你需要从NVIDIA官网下载并安装CUDA Toolkit。确保选择与你的GPU兼容的版本，以及适合Windows操作系统的版本。下载地址：https://developer.nvidia.com/cuda-downloads
https://developer.nvidia.com/embedded/jetpack-sdk-60dp
对于cuda8.0、cuda7.5的卸载都可以兼容 安装cuda9.0之后，电脑原来的NVIDIA图形驱动会被更新，NVIDIA Physx系统软件也会被更新(安装低版cuda可能不会被更新)。卸载时候要注意了，别动这2个。
Visual Profiler 是是一个图形化的剖析工具，可以显示你的应用程序中CPU和GPU的活动情况，利用分析引擎帮助你寻找优化的机会。 可以说 Visual Profiler 在CUDA程序开发
CUDA6.0发布，包含了很多CUDA发展以来最具创新的功能。其中最重要的5个功能： 支持统一内存; 支持Tegra K1移动/嵌入式SOC芯片; XT和Drop-In library interfaces; 在Nsight Eclipse 版本远程开发； 优化了许多CUDA开发工具。 更多.....
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
腾讯会议
实时音视频
