CUDA中确定你显卡的thread和block数在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了.硬件方面总结首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute
G、P、M 是 Go 调度器的三个核心组件，各司其职。在它们精密地配合下，Go 调度器得以高效运转，这也是 Go 天然支持高并发的内在动力。今天这篇文章我们来深入理解 GPM 模型。先看 G，取 goroutine 的首字母，主要保存 goroutine 的一些状态信息以及 CPU 的一些寄存器的值，例如 IP 寄存器，以便在轮到本 goroutine 执行时，CPU 知道要从哪一条指令处开始执行
一、CPU和GPU交互1.各自有自己的物理内存空间，CPU的是内存，GPU的是显存2.通过PCI-E总线互连(8GB/S~16GB/S)3.交互开销较大 GPU各存储访存速度：Register寄存器，最快Shared Memory，共享存储，很快Local Memory，本地存储，在显存中，有缓存，相对较慢Global Memory，全局存储，在显存中，有缓存，相对较慢Con
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2023-10-20 06:59:19
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多处理器级别：在更低层次上，应用程序应该最大化多处理器内各个功能单元之间的并行执行；如“硬件多线程”中所述，GPU多处理器依赖于线程级并行性来最大限度地利用其功能单元。因此利用率与驻留经线的数量直接相关。在每个指令发布时间，一个warp调度器选择一个准备好执行下一个指令的warp（如果有的话），然后发送指令给warp的活动线程。一个warp准备好执行下一条指令需要的时钟周期数称为等待时间，当所有的
接着上篇的数据块和数据节点管理，都在blockmanager包下面，FSNamesystem是在server.namenode包下面。知道为什么别的什么fs系列的都放在common工程的fs包下吗，因为FSNamesystem是特定HDFS文件系统的namenode中的内容，common放的是公共的东西，还有一些抽象出来的接口（此接口非彼接口）。1. 几个类第一关系中的INodeFile有Bloc
inode记录着文件的权限与属性，每个文件占用一个独立的inode表格,默认大小为128字节。block记录着文件的实际内容（block大小可以是1KB，2KB，4KB），一般文件由很多个block组成，没用完一个block则自动分配下一个。一个inode默认大小为128B（EXT3），记录一个block要消耗4B，当文件的inode写满后，Linux就自动你分配一个block块，专门用于像ino
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2019-07-14 15:21:52
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所谓的AI芯片，一般是指针对AI算法的ASIC（专用芯片）。 传统的CPU、GPU都可以拿来执行AI算法，但是速度慢，性能低，无法实际商用。 比如，自动驾驶需要识别道路行人红绿灯等状况，但是如果是当前的CPU去算，那么估计车翻到河里了还没发现前方是河，这是速度慢，时间就是生命。如果用GPU，的确速度要快得多，但是，功耗大，汽车的电池估计无法长时间支撑正常使用，而且，老黄家的GP
streaming processor(sp): 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个thread。Warp：warp是SM调度和执行的基础概念，同时也是一个硬件概念，注意到Warp实际上是一个和硬件相关的概念，
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2023-11-02 08:46:43
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主流GPU编程接口1、CUDA是英伟达公司推出的，专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口。文档资料很齐全，几乎适用于所有 N 卡。2、OpenCL开源的 GPU 编程接口，使用范围最广，几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA，其掌握较难一些，建议先学 CUDA，在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松。3、DirectCompute微软开发出来的 GPU 编程接口。功能
CUDA
线程执行模型分析（一）招兵 ------ GPU
的革命
序：或许看到下面的内容的时候，你会觉得和传统的讲解线程，和一些讲解计算机的书的内容不是很相同。我倒觉得有关计算机，编程这些方面的内容，并不都是深奥难懂的，再深奥难懂的事情，其实本质上也是很简单的。一直以为计算机编程就像小时候搭建积木一样，只要知道游戏规则，怎么玩就看你自己了。或许是从小学那会，就喜欢在做数学题的
1.2CPU和GPU的设计区别 CPU和GPU之所以大不相同，是由于其设计目标的不同，它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型，同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和中断的处理。这些都使得CPU的内部结构异常复杂。而GPU面对的则是类型高度统一的、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。
于是CPU和GPU就呈现出非常不同的架构
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2021-06-29 16:18:58
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FPGA笔记1-ARM单片机和FPGA有什么区别–ARMFPGA总线结构哈佛总线或冯诺依曼结构查找表执行方式串行执行并行执行运行层面软件硬件所用语言C或汇编Verilog HDL/VHDL概念上 ARM是应用，FPGA是芯片设计，前者是软件，后面是硬件，ARM就像单片机，但是它本身的资源是生产厂家固定了的，可以把它看成一个比较优秀的单片机来使用。而 FPGA 需要通过自己编程，让它具备一切你想让
前言这一篇文章主要是作为我在看完《大规模并行处理器编程实战》这本书之后的一个学习记录。有些内容因为我在上一篇博客已经记录过了，这一篇就不做记录了。第六章 性能优化6.1 更多关于线程执行的问题GPU调度的基本单位为warp，一般由32个thread组成。因为GPU的执行方式为SIMT（单指令多线程），也就是一条指令会被所有线程一起执行，等到这条指令被所有线程执行完，才执行下一条指令。所以如果war
# 如何在Python中设置GPU的Block和Thread数量
在进行GPU编程时，掌握Block和Thread的设置是非常重要的。这个过程不仅涉及CUDA编程语言的基本概念，还需要利用Python的CUDA接口，比如CuPy或PyCUDA。本文将逐步引导你如何实现这一目标。
## 流程概述
首先，我们来概述一下整个过程，以下是简单的步骤流程：
| 步骤 | 描述
# iOS 开发中 block 和函数关系实现
## 引言
在 iOS 开发中，block 是一种非常重要的概念，它允许我们在代码中定义一段可执行的代码块，类似于匿名函数或闭包。在这篇文章中，我将向您介绍如何在 iOS 开发中实现 block 和函数之间的关系。我将用表格展示整个流程，并给出每一步需要做的具体指导和代码示例。
## 整体流程
下面是实现“iOS 开发 block 和函数关系”的
仅作个人记录过程中碰到问题，还是建议查看官方API文档CUDA Runtime API :: CUDA Toolkit Documentation经过并行 + 连续存取的优化后，速度已经很快了，下面还可以进一步加速。CUDA不仅提供Thread，还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制，1050ti的Thread最大是1024，但通过block和Grid，线程的数
cv::Mat img = cv::imread(input_image_path);
int img_w = img.cols;
int img_h = img.rows;
cv::Mat pr_img = static_resize(img);
std::cout << "blob image" << std::endl;
f
GPU就是图像处理芯片，外表与CPU有点相似。显卡的芯片，AMD的一个技术，相当于电脑的处理器CPU，只不过它是显卡的大脑或心脏。GPU是显卡的核心,显卡，则是由GPU、显存、电路板，还有BIOS固件组成的，所以GPU不等于显卡。GPU只是显卡上的一个核心处理芯片，是显卡的心脏，不能单独作为外接扩展卡使用，GPU因并行计算任务较重，所以功耗较大，只能焊接在显卡的电路板上使用。显卡上都有GPU，它
一、简单介绍block 其实是一个结构体，主要作用就是封装一段代码，可以在任何时候执行，block可以用做函数参数和函数的返回值，block是内联函数的，block可以返回外部定义的变量，默认情况下它对局部变量是只读的，在多线程、集合的遍历和排序、动画转场用到很多。如果外部的变量已经用__block关键字进行了声明，那么就可以在block内部去修改这个变量，block和指向函数的指针其实很相似的。
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2023-09-19 21:33:46
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掌握部分硬件知识，有助于程序员编写更好的CUDA程序，提升CUDA程序性能，本文目的是理清sp，sm，thread，block，grid，warp之间的关系。由于作者能力有限，难免有疏漏，恳请读者批评指正...
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2016-10-13 23:33:00
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