CUDA By Example - an Introduction to General-Purpose GPU Programming第1章 为什么需要CUDA第2章 入门第3章 CUDA C第4章 CUDA C并行编程第5章 线程协作第6章 常量内存与事件第7章 纹理内存第8章 图形互操作性第9章 原子性第10章 流第11章 多GPU系统上的CUDA C第12章 后记附录 高级原子操作 第1
windows10下tensorflow-gpu运行问题记录：Error polling for event status: failed to query event: CUDA ERROR ILLEGAL INSTRUCTIONcould not create cudnn handle: CUDNN_STATUS_INTERNAL_ERROR 文章目录运行环境问题1. Error pollin
我们先从主机最重要的部件 CPU 开始，聊聊如何通过提升 CPU 缓存的命中率来优化程序的性能。任何代码的执行都依赖 CPU，通常，使用好 CPU 是操作系统内核的工作。然而，当我们编写计算密集型的程序时，CPU 的执行效率就开始变得至关重要。由于 CPU 缓存由更快的 SRAM 构成（内存是由 DRAM 构成的），而且离 CPU 核心更近，如果运算时需要的输入数据是从 CPU 缓存，而不是内存中
在上一篇文章中，作者介绍了用Anaconda安装Python和TensorFlow-GPU的整套解决方案，步骤简单，非常实用。如果还没有安装Anaconda、Python以及TensorFlow的同学，可以显将上述三者安装好。上一篇文章见链接： PhD Xu：用Anaconda安装Tensorflow-GPU，并与PyCharm相结合，极简实用教程（一）zhuanlan.zhi
持续更新中……预计阅读时间：10分钟 编程大神大概率是不会犯这类错误的，新手可以看看。 之前踩过很多坑，今天我把它们总结起来，希望大家以后可以避开。一、总结经常出现的几类错误1.书写错误例如：inr s=101;
Ubuntu安装配置Caffe教程(GPU版)By yggao此教程主要借鉴自：GPU版：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-12/138870.htmCPU版：http://www.linuxidc.com/Linux/2016-09/135034.htm 1 电脑配置及软件说明1)
讲师：周斌GPU架构概览GPU特别使用于：
密集计算，高度可并行计算图形学晶体管主要被用于：
执行计算而不是
缓存数据控制指令流图中分别是CPU、GPU各个部件所占的芯片面积。可以看到，CPU芯片中大量部分是缓存和控制逻辑，而GPU中则绝大部分都是计算单元。CUDA编程相关简介CUDA的一些信息层次化线程集合共享存储同步CUDA术语主机端和设备端HOST - 主机端，通常指
数据科学家需要算力。无论您是用 pandas 处理一个大数据集，还是用 Numpy 在一个大矩阵上运行一些计算，您都需要一台强大的机器，以便在合理的时间内完成这项工作。在过去的几年中，数据科学家常用的 Python 库已经非常擅长利用 CPU 能力。Pandas 的基础代码是用 C 语言编写的，它可以很好地处理大小超过 100GB 的数据集。如果您没有足够的 RAM 来容纳这样的数据集，那么您可以
文章目录1. 环境配置2. 脚本编写3. 扩展：定时检测GPU空闲 1. 环境配置下载安装 gpustatpip install gpustat 2. 脚本编写假设我有一段需要运行的python代码如下：CUDA_VISIBLE_DEVICES=0,1 python -m torch.distributed.launch --master_port 10025 --nproc_per_node=
一、在线运行C/C++
码曰 - 让代码在云端多飞一会：这是一个支持C/C++，Java，Python等多种语言的在线编程，编译运行，粘贴分享的平台。你可以在这里输入你的代码，点击运行按钮，就可以看到输出结果。你也可以将你的代码保存为一个链接，或者生成一个二维码，方便与他人分享。
C 在线工具 | 菜鸟工具这是一个专门为C语言设计的在线工具，提供了在线编译运行，代码格式化，代码转换，代码测试等功能
一个系统可以存在一个主机和多个设备,
cpu
作为主机
(host)
，
gpu
作为设备
(device)
，
cpu
和
gpu
协同工作。
cpu
负责进行逻辑性强的事物处理和串行计算，
gpu
专注执行高度线程化的并行处理任务。
cpu
、
gpu
各自拥有相互独立的存储空间
:
主机端的内
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2023-12-07 18:39:45
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一、OpenGL介绍OpenGL是一个用来加速渲染显示2D、3D 矢量图形的编程接口。这个接口底层依赖于硬件GPU，底层硬件接口的驱动都是由GPU厂家提供。openGl也支持跨平台，windows、Linux、MAC 平台都可以使用。QT封装有QOpenGLWidget可以更加方便的调用GPU 来渲染图片。下面例子代码就介绍QOpenGLWidget类的使用说明，并编写一个例子代码，调用GPU加速
在使用 PyCharm进行机器学习的时候，我们常常需要自己创建一些函数，这个过程中可能会浪费一些时间，在这里，我们为大家整理了一些常用的 Python加速方法，希望能给大家带来帮助。 在 Python中，我们经常需要创建一些函数来处理数据、计算和执行操作。对于数据处理，我们可以使用 python内置的 sql语句来进行。在之前的文章中，我们介绍了如何将函数转化为 gpu代码、如何使用
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2023-08-04 11:14:28
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文章目录前言一、pgu是什么？下载地址二、使用步骤1.安装库2.制作按钮弹窗3.制作事件触发弹窗4.两种模式完整代码总结 前言现在用pygame制作小游戏的人越来越多，但是pygame它是没有弹窗机制的 一般解决这个问题我们会使用tkinter库或者pgu库两种方式 其中pgu库还没有很适合新手的一个手册介绍，只有下载文件中的一些函数的例子与说明，因此本文主要介绍pgu由按钮与设定事件触发的两种
作者：英伟达高性能计算
事实上，寄存器数量限制程序性能的案例还是比较少的。
首先您要明确是否真的是此因素导致了您程序性能无法进一步提升。
寄存器影响主要两个方面：active warp 的数量（即occupancy ）和寄存器溢出导致的local memory的传输。
首先看active warp：
什么时候是因为寄存器使用过多导致active warp数量少，导
GitHub基本使用1. 什么是GitHub?2. 学习GitHub的好处3. 基本概念4. GitHub 官网5. GitHub 注册6. 创建远程仓库7. 上传远程仓库8. 克隆仓库9. 总结 1. 什么是GitHub? GitHub是一个开源的托管服务,有点像代码的云.它以各种不同的编程语言托管您
1 GPU运行机制总述市面上有很多GPU厂家，他们产品的架构各不相同，但是核心往往差不多，整明白了一个基本上就可以触类旁通了。1.0 GPU计算流程（CPU协同GPU计算）一个典型的计算流程是这样的:数据从CPU的内存拷贝到GPU的内存
CPU把计算指令传送给GPU
GPU把计算任务分配到各个CUDA core并行处理计算结果写到GPU内存里, 再拷贝到CPU内存里.1.1 Host与Devic
目录一、烘焙灯光当出现CPU bound（CPU超负荷导致卡顿）时，我们可以通过减少不必要的细节物体、利用摄像机远剪辑面减少呈现的物体、遮挡剔除以及LOD等技术来解决该问题。原因是减少了CPU向GPU发送指令的次数。二、静态批处理三、减少不必要的细节物体四、利用摄像机远剪辑平面减少呈现的物体（视椎体剔除）五、遮挡剔除（有问题）六、LOD Group七、自定义遮挡剔除八、Skinned meshes
Colab使用Google一系列产品都可以用用，Google Drive/Document/Keep/Gmail/Blogger欢迎来到Colab常用colab代码段 GPU设定： 修改 -> 笔记本设置 -> 硬件加速器，选择GPU，nvidia-smi查看Jupyter notebook使用语法： Jupyter Notebook的前身为Ipython Notebook如果你想使用
使用Google colab的GPU运行resnet由于我的电脑显卡是AMD，跑代码每一个epoch都要超级超级久，偶然间听到了Google colab，于是用起来了，感觉非常爽Colaboratory 是一个免费的 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。 借助 Colaboratory，可以编写和执行代码、保存和共享分析结果，以及利用强大的计算资源，所有这
