SU(Seismic Unix)中多維(≥2)數組的存儲是列優先(column major)的
CUDA中多維數組(≥2)數組的 存儲是行優先(row major)的
用SU開的數組,將數據傳給CUDA後還是列優先的。
CUDA代碼中的函數 CUDA程序文件後綴爲.cu。一個.cu文件內既包含CPU程序(稱爲主機程序),也包含GPU程序(稱爲設備程序)。凡是掛有“__global__”或者“__device__”前綴的函數,都是在GPU上運行的設備程序
背景 在GPU進行計算的時候,很多時候都需要利用cublas的API, 常用的API有兩個:cublasSgemm 和cublasSgemmBatched, 使用過MKL的可能覺得很熟悉,連參數都是一樣的,但是這裏有一比較坑的地方
本資源整理了6門由斯坦福大學、加州大學伯克利分校、麻省理工學院講授的深度學習經典課程,分別是深度學習入門、深度強化學習、深度學習與計算機視覺、無監督學習、多任務與元學習、深度學習與NLP。本資源將六門課程最新的視頻完整課程視頻整
文章目錄pytorch接口設置編譯的方式在運行是調用的形式要點如何自己編寫使用CUDA的函數PointNet++Faster-RCNNPVCNN 目前,3D的網絡,尤其時point-based的網絡,很多模塊在pytorch中都沒
目錄 1.什麼是CUDA 2.爲什麼要用到CUDA 3.CUDA環境搭建 4.第一個CUDA程序 5. CUDA編程 5.1. 基本概念 5.2. 線程層次結構 5.3. 存儲器層次結構 5.4. 運行時API 5.4.1. 初始化 5.
硬件 下面這張圖是GPU的硬件結構,這個圖有點大,放大看可以看到很多細節,我們可以看到有各種硬件組成單元,比如GPC,TPC,SM, L2Cache,綠色小塊就是cuda core也叫sp,後面這些都有專門對應的軟件信息。 再往
相關概念 GPU 硬件架構具有三層的存儲結構,分別是:線程私有存儲、線程塊共享存儲、全局存儲。訪問速度自然是由快到慢。CUDA 程序編寫的一個重要理念也是儘可能少的訪問全局緩存。如下圖所示: 下面我們對這三種訪存模式進行一一的代
前言 我們知道硬件擁有其獨特的並行性,爲了發揮這一特色。我們要將平時串行執行的程序用並行性算法重新改寫才能充分發揮 GPU 的優勢。 實例:做求和:1+2+3+4+··· 爲了做這樣一個累加和的加速,有兩種簡單的實現方法,分別
最近換了一塊2080ti,圖靈架構,查表之後發現圖靈架構的cuda debuger只支持Next-Gen,我顯卡驅動型號是430.86(他要求),cuda版本9.2,現在是插着兩塊卡,都是WDDM模式。問題是:在調試的時候就是不能
以下內容來源於cuda c programming guide 注意:函數運算完之後,會將運算結果保存在第一個參數指針指定的空間位置,返回的是old值。 B.12.1.1. atomicAdd() int atom
Global memory: large, on-board memory and characterized by relatively high latencies. Shared memory; smaller, low-late
cuSPARSE庫是線程安全的,其函數可以從多個主機線程調用。 但是,同時讀/寫相同對象(或同一句柄)是不安全的。因此,每個線程的句柄必須是私有的,即每個線程只有一個句柄是安全的。 這在寫MPI+CUDA程序的時候一定要注意。
架構排序(時間順序): Tesla: 市面已經沒有相關顯卡 Fermi:GeForce 400, 500, 600, GT-630 Kepler:Tesla K40/K80, GeForce 700, GT-730 Maxwel
機器學習最核心的底層運算肯定是矩陣乘法無疑了,爲了讓矩陣乘法執行更快,大家也是絞盡腦汁。從算法層面,stranssen算法將矩陣乘法複雜度由O(n3)O(n^3)O(n3)降到O(n2.81)O(n^{2.81})O(n2.81)
GPU參數解釋 GPU 能幹什麼? 上圖可見GPU在很多領域的應用。 總結一句話GPU就是用來“計算”的,高性能的”計算“。 2004-2006 Geforce 6 and 7 series Example:7900 GTX