CUDA 介绍计算统一设备架构（Compute Unified Device Architecture CUDA），是一套并行计算平台和编程模型。支持英伟达的GPU 卡。CUDA 可以使用简单的编程API 在图形处理单元（GPU）上创建大规模并行应用程序。程序猿可以通过使用 CUDA C 和 C 艹 利用GPU 的性能加速应用程序。CUDA 编程就类似与C ，就是添加需要利用GPU 并行性的关键字
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2023-12-12 11:17:52
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一、CUDA编程模型 1.CUDA程序执行流程 2.CUDA核函数kernel 3.CUDA程序层次结构kernel/Grid——>Block——>WARP——>Thread 上图中一个Kernel/Grid包含2×3个Block，一个Block包含3×5个线程 &nbs
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2023-07-31 23:39:57
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文章目录3.1 CUDA执行模型概述3.1.1 GPU架构概述SM流式多处理器线程束（warp）SIMT架构与SIMD架构：CUDA编程对应的组件3.1.2 Fermi费米架构Fermi的特征是：SM片内可配置存储器并发内核执行3.1.3 Kepler架构动态并行Hyper-Q技术3.1.4 配置文件驱动优化CUDA提供了两个主要的性能分析工具事件和指标有3种常见的限制内核性能的因素: 3.1
CUDA（百度百科版）CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。CUDA（网民有理版）CUDA呢简单来说就是GPU通用运算的一种编程框架。我这么说一定是...
原创
2022-03-01 17:18:55
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CUDA（百度百科版）CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构（ISA）以及GPU内部的并行计算引擎。CUDA（网民有理版）CUDA呢简单来说就是GPU通用运算的一种编程框架。我这么说一定是...
原创
2021-06-10 16:47:31
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通过调用CUDA的cudaGetDeviceProperties函数可以获得指定设备的相关信息，此函数会根据GPU显卡和CUDA版本的不同得到的结果也有所差异，下面code列出了经常用到的设备信息： #include "funset.hpp"
#include <iostream>
#include <cuda_runtime.h> // For the CUDA run
# 实现“cuda编程 深度学习”的流程及步骤
## 流程图
```mermaid
erDiagram
Process --> Define Problem
Define Problem --> Data Preparation
Data Preparation --> Model Selection
Model Selection --> Training
# 深度学习中的CUDA加速入门
深度学习任务通常需要大量的计算资源，利用CUDA（Compute Unified Device Architecture）可以在NVIDIA的GPU上进行加速。下面我们将介绍如何在深度学习项目中实现CUDA加速的基本流程。
## 实现CUDA加速的流程
| 步骤 | 说明 |
| ---- | ---- |
| 1 | 安装CUDA和cuDNN |
|
参考Exploring the GPU ArchitectureGPU vs CPU: What Are The Key Differences?Everything You Need to Know About GPU Architecture and How It Has Evolved如何设置CUDA Kernel中的grid_size和block_size？SIMD和SIMTSISD：单一
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2023-11-16 19:10:04
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提示：文章写完后，目录可以自动生成，如何生成可参考右边的帮助文档 文章目录前言一、为什么要用到CUDA加速二、使用步骤1.CUDA安装2.QT安装3.编写好CUDA文件4.在QT的.pro文件中配置 前言最近在项目中需要用到GPU加速，于是在网上搜索各种资料结合自己实际采坑过程，总结了在 win10系统上，在QT中使用CUDA加速的使用方法提示：以下是本篇文章正文内容，下面案例可供参考一、为什么要
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2023-10-03 14:16:37
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CUDA库和系统库或用户自定义没有什么不同，它们是一组在头文件中说明其原型的函数定义的集合。CUDA库的特殊性在于，其中实现的所有计算均使用了GPU加速，而不是CPU。 使用CUDA库与创建手写CUDA C程序和使用主机现有的库相比有很多优势。CUDA库为很多应用程序在可用性和性能之间提供了最佳平衡。许多CUDA库中的API与相同作用域中的标准库API基本相同。因此，我们可以以基于主机的方式
https://docs.nvidia.com/deeplearning/sdk/cudnn-install/ 1、什么是CUDA CUDA(ComputeUnified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA是一种由NVIDIA推出的通用并行计算
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2021-12-23 16:28:35
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一 测量程序运行时间 1主机端测时 由于CUDA API函数都是异步的，为了准确测量CUDA调用运行的时间，首先要使用cudaThreadSynchronize(),同步cpu与gpu之后，才能结束测时。 2设备端测时 使用clock()函数，这个函数测的结果是一个block在gpu中上下文保持...
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2012-06-25 21:25:00
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占用率计算器：有几个API函数可以帮助程序员根据寄存器和共享内存的要求来选择线程块大小：占用计算器API cudaOccupancyMaxActiveBlocksPerMultiprocessor可以根据内核的块大小和共享内存使用情况提供占用率预测。 该函数根据每个多处理器的并发线程块数来报告占用情况。请注意，此值可以转换为其他指标。 乘以每块的warp数量会得到每个multiprocessor的
## 深度学习框架与CUDA
深度学习是人工智能领域的一个重要分支，它通过模拟人脑神经元之间的连接方式，构建了一系列复杂的神经网络模型，以实现各种人工智能任务，如图像识别、语音处理、自然语言处理等。然而，随着神经网络模型的不断扩大和复杂化，为了提高训练和推理效率，需要利用GPU进行并行计算。在GPU编程中，CUDA是一种广泛使用的并行计算平台和编程模型，它提供了一套API和工具，使得开发者能够在
原创
2023-07-23 20:14:45
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## 深度学习 cuda 设置精度
在深度学习领域，精度是一个非常重要的问题。精度可以影响模型的准确性和训练速度。在使用深度学习框架时，我们通常会使用CUDA来加速计算，而CUDA也提供了一些设置精度的选项，可以帮助我们更好地平衡精度和性能的关系。
### CUDA的精度设置
CUDA提供了几种精度选项，包括32位浮点数（float）、64位浮点数（double）和16位浮点数（half）。
先介绍一下我自己的配置环境 Ubuntu 16.04 Intel i5 CPU 16G内存 GTX1050 显卡,双硬盘，安装双系统，win10 与Ubuntu共存。 笔记本配置不行，做深度学习还是挺费劲的。1.安装Ubuntu16.04安装教程很多，这里推荐使用的是首先在win10，进入磁盘管理，压缩卷，分出100G左右的未分配空间。利用UltraISO（我用的这个软件）将镜像写入U盘，重启切换
文章目录Cuda的下载及安装cuda版本cuda下载cuDNN下载及安装cuDNN下载配置环境变量测试CUDA下载torch包验证cuda是否可用 Cuda的下载及安装cuda版本由于显卡的不同，需要先查看我们显卡及驱动最高支持的cuda。 进入cmd输入nvidia -smi 版本支持向下兼容，为了保证能够和其他开发库版本兼容，这里使用的CUDN版本为11.6.cuda下载CUDA Toolk
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2023-09-10 11:13:54
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最近准备再挖个坑，翻译下cuda_samples，给入门想看代码又不知道看点啥的小同学提供一些指引（顺便指引下自己）。本文简要介绍samples里的项目的主要功能。简介Simple Reference 基础CUDA示例，适用于初学者， 反映了运用CUDA和CUDA runtime APIs的一些基本概念.Utilities Reference 演示如何查询设备能力和衡量GPU/CPU 带宽的实
上一篇我介绍了cuda的基本知识，本篇我将会介绍有关主存和显存的相关概念和二者的联系。__host__，__device__与__global__修饰函数cuda中引入了三个宏：__host__、__device__与__global__，用于修饰函数，使得函数被定位到不同的位置。那修饰后的函数有什么作用呢？__host__函数，其实就是我们平常写C/C++所定义的运行在CPU中的函数，这个修饰符
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2023-09-08 19:20:25
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