在使用CUDA进行GPGPU计算时，global + shared的黄金组合在速度上远远超过了texture，只有在以下两种情况下使用texture：1.需要图像输出时 2.需要反复随机访问的，但内容不变的大块内容，如索引表，查找表 其他时候尽量使用global + sharedblock、thread划分的简单原则：用不同的block处理完全不相关的数据可以获得最好的性能。此时只需要在blo
CREATE OR REPLACE PACKAGE jv_para_pkg IS PROCEDURE main(i_job_name VARCHAR2, i_job_act
原创
2022-03-23 16:43:42
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计算模型 如果计算模型中使用了多块同类型架构的芯片进行运算，那么这种计算模型就叫做同构计算模型，比如使用了多块一样的CPU进行矩阵运算；如果计算模型中使用了多块不同类型架构的芯片进行协同运算，那么这种计算模型就叫做异构计算模型，比如用一块CPU加一块GPU进行矩阵运算。  
我们的前辈已经帮我们总结了一个基础的值（最终还是要看运行情况自行调整）
1、CPU密集型：操作内存处理的业务，一般线程数设置为：CPU核数 + 1 或者 CPU核数*2。核数为4的话，一般设置 5 或 8
2、IO密集型：文件操作，网络操作，数据库操作，一般线程设置为：cpu核数 / (1-0.9)，核数为4的话，一般设置 40 查询分区的格式： blkid 格式化分区：
https://developer.nvidia.com/content/life-triangle-nvidias-logical-pipeline1、程序通过图形API(DX、GL、WEBGL)发出drawcall指令，指令会被推送到驱动程序，驱动会检查指令的合法性，然后会把指令放到GPU可以读取的Pushbuffer中。2、经过一段时间或者显式调用flush指令后，驱动程序把Pushbuff
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2019-10-22 16:00:17
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目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
CUDA核函数 在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。// CUDA核函数的定义
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
int i = threadIdx.x;
c[i] = a[i]
Hello大家好，我是兼容机之家的小牛。电费一直是大家生活中不可避免的消费项目之一，细心过日子的玩家也会详细的记录家里的电器的功耗情况。电脑的耗电情况自然也是不可避免，那么你知道玩一天电脑需要耗费多少电量吗？小牛今天来帮大家算一算。先来看电脑的CPU。常见的台式机CPU的TDP为65w，即热设计功耗为65w，该数值并非是该CPU的实际功耗，而是代表当处理器达到最大负载时释放的热量。不过该数值也可以
1. CPU线程和GPU线程的区别
另外我们还需要深刻的理解的一个概念就是CPU线程和GPU线程的区别。
1.1. CPU线程
CPU线程在Windows操作系统中更多的是指一个存储了几乎所有CPU寄存器状态以及堆栈等资源信息的内核对象（可能还有内核安全信息等），是一个复杂的重量级的对象，并且在W
一、概述 线程束是GPU的基本执行单元。GPU是一组SIMD 向量处理器的集合。每一组线程或线程束中的线程同时执行。在理想状态下，获取当前指令只需要一次访存，然后将指令广播到这个线程所占用的所有SP中。 当使用GPU进行编程时，必须使用向量类型指令，因为GPU采用的是
GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址，不仅能够并行执行，而且能够通过共享存储器（Shared memory）和栅栏（barrier）实现块内通信。这样，同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行，而一个块
先吐槽一下自己的理解路程： （1）自己先看过移动GPU相关的术语和解释，只get到了多线程和并行等之类的名词，至于多线程是怎么一步一步来产生使用优化的？？？！！！！！ 还是稀里糊涂的 （2）后来看《Real-time rendering 4th》 中文版，由于自己对名词的混淆，感觉自己全乱了，我擦！！！！！！！ （3）怎么办 ？看原著！！！！！！！ 抱着有道词典，开始啃相关的内容，有了新的感悟，将
软硬件的对应关系1. sp 是GPU的最小的硬件单元，对应的是CUDA core，软件上对应的是一个thread。2. sm是一个独立的CPU core，GPU的并行性由sm决定，一个sm包含的是： CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Schedule
CPU：擅长流程控制和逻辑处理，不规则数据结构，不可预测存储结构，单线程程序，分支密集型算法GPU：数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式一般而言，并行部分在GPU上运行，串行部分在CPU运行，CPU负责总体的程序流程，而GPU负责具体的计算任务，当GPU各个线程完成计算任务后，就将GPU计算结果拷贝到CPU端，完成一次计算任务。1、CUDA线程模型CUDA的线程模型从小往大来总结就是：Thr
如何使用Python线程和GPU
在Python开发中，使用线程和GPU可以提高代码的执行效率和运行速度。本文将向你介绍如何在Python中使用线程和GPU，并提供详细的步骤和代码示例。
## 线程与GPU的使用流程
下面是使用线程和GPU的一般流程，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤二 | 设
多线程和多进程的基本原理首先当在计算机上面打开多软件时，比如浏览网页，听音乐和打字，仔细一想为什么这么多软件能够同时进行？ 其实这些涉及多线程，多进程，同样在编写一个爬虫程序的时候，为了提升爬取的效率会涉及多线程和多进程，相信很多搞scrapy分布式的道友都不能解释为什么用了多线程或者多进程就能加快，本篇文章不讲代码主要讲原理1.多线程的含义 讲多线程之前要
前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格： 二者的区别将在后面探讨。 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构:
前 言笔记来自深蓝学院《CUDA入门与深度神经网络加速》补充：线程与线程线程是进程中执行运算(CPU调度)的最小单位。同一类线程共享代码和数据空间；进程是资源分配的最小单位。每个进程都有独立的代码和数据空间。多进程是指操作系统能同时运行多个任务（程序）；多线程是指在同一程序中有多个顺序流在执行。一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。资源分配给进程，同一进程的所有线程
对于一个Android应用程序来说，当它的某个组件开始运行时，此时如果该应用没有其他组件已经在运行，Android系统会为该应用开辟一个新的单线程的Linux进程。默认情况下，该应用的所有组件都会运行在这个进程和线程中，此时这个进程的唯一线程被称作“main”线程即主线程。如果这个应用的其他组件启动时该应用的进程已经存在（即已经有该应用的其他组件在运行），那么新的组件就会在已经存在的进程中启动并使
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2023-11-13 06:45:03
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一、问题描述本地电脑编译的“人证比对”工程，拿到其他电脑运行，不能调用CUDA核，只能在CPU上进行运算，因此，识别速度非常慢。本地电脑-A：rtx2060, 显卡驱动，cuda10.1其他电脑-B：geforce1060，显卡驱动二、解决过程1. 因为B机器上使用的Openpose工程可以正常使用cuda，怀疑是工程配置问题。 （1）在A电脑的Openpose工程下，使
