CUDA是NVIDIA的GPU开发工具,眼下在大规模并行计算领域有着广泛应用. windows平台上面的CUDA开发之前.最好去NVIDIA官网查看说明,然后下载对应的driver. ToolKits等等. 假设你下载最新版本号的CUDA7.0.里面事实上已经包括了driver及Tool kits. 特别要注意:目标最高版本号为CUDA7.0.仅支持64位系统(32位没法安装CUDA 7.0 Tool Kits).另外,VS编译平台最低要求是VS2010. So,那些依旧用VC6或者VS2008…

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所…

[CUDA开发]CUDA面内存拷贝用法总结 标签(空格分隔): [CUDA开发] 主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示: CUdeviceptr g_pRgba = 0; CUDA_MEMCPY2D memcpy2D = { 0 }; memcpy2D.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE; memcpy2D.srcDevice = g_pRgba; memcpy2D.srcPitch = nWidth * 4…

[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是win32,死活找不到x64的库,对是gnuwin32,没有找到gnuwin64,也是哭了,于是想着是不是能够将Caffe按照win32的配置进行重新编译一番.结果可想而知,遇到了一堆的问题,很伤心,最后也没有解决,不,最后是完全将cuDNN和CUDA全部去掉后才成功的,因为cuDNN没有找到所谓的…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是…

来自吉浦迅科技 整理发布 http://mp.weixin.qq.com/s?__biz=MjM5NTE3Nzk4MQ==&mid=2651231163&idx=1&sn=d48b4480da3481de8ae20e78b1ee22df&scene=23&srcid=0605uZ1nd6QlqnK6AJdMlZkI#rd 第五名:Tesla K80 Tesla --英伟达高端大气上档次专用计算卡品牌,以性能高.稳定性强,适用于长时间高强度计算著称. Tesla K8…

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上.出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和瑞…

NVIDIA TEGRA X1:LINUX驱动程序包多媒体用户指南 转载请注明作者和出处:http://blog.csdn.net/u011475210 嵌入式平台:NVIDIA Jetson TX1 嵌入式系统:Ubuntu16.04 虚拟机系统:Ubuntu14.04 编者: WordZzzz 一.GSTREAMER-1.0 安装和配置 本部分内容将介绍如何安装和配置Gstreamer.  1.通过如下命令在开发板上安装Gstreamer-1.0: sudo apt-get install…

嵌入式平台:NVIDIA Jetson TX2 嵌入式系统:Ubuntu16.04 虚拟机系统:Ubuntu14.04 一.NSight简介 Jetpack开发工具为人工智能提供了一整套软件架构,包括代码示例(Sample Code).NSight开发工具(NSight Developer Tools).同时也为我们提供了丰富的多媒体API(Multimedia API),这些API涵盖深度学习(Deep Learning).计算机视觉(Computer Vision).图像渲染(Graphic…

1.目标 <1>显卡性能参数: <2>方案可行性: 2.平台信息 2.1.查看当前显卡信息 命令:  lspci |grep VGA  信息:  01:00.0 VGA compatible controller: NVIDIA Corporation GK106 [GeForce GTX 645 OEM] (rev a1) 解析:  GK106,是一个由英伟达公司制造的适配器图形处理和加速核心芯片. 从NVIDIA支持的矩阵表中查找出GK106支持格式分别为:  NVDEC解码:…

子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自己写开发库- -那我不得不佩服你很有时间,想必也不会有很多人想自己在去实现一个CUDA吧,呵呵,虽然实现一个也不是太难).前面我们讲到了一些简单的CUDA的C语言扩展的规则,下面就具体来讲解CUDA给我听哦买提供了多少方便的API函数.在开发CUDA的时候,CDUA也给我们提供了一套完整的API函数…

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是…

ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目.<NVIDIA CUDA编程指南>第57页开始          在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要.          global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内存device memory.          首先,设备device有能力,在一个单一指令下,从global memory中读…

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.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr…

1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间…

今天买了本新书<高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践>,今天读了第一章有点出获,分享给大家. 程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和 1. CPU串行运行的代码: //seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() {  const int N=50000; //任务1:创建数组  vector<int> a(…

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算…

首先声明我这篇主要是根据下面网站的介绍, 加以修改和详细描述,一步一步在我自己的电脑上实现的, http://www.cmnsoft.com/wordpress/?tag=opencl&paged=2 首先要将显卡驱动更新到最新版,以支持opencl . 要看显卡支不支持opencl,可以下一个 GPU_Caps_Viewer_Setup  软件看一看 首先要下载安装opencl库.我这里下载的是英特尔的.英伟达和AMD的也都差不多.首先下载INTEL版的opencl驱动: https://so…

VS2013 配置CUDNN V4 DEMO 众所周知,当前主流深度学习的实现中调用的底层API都是cudnn,自己做项目需要开发深度学习模块时,也需要调用cudnn库,因此熟悉cudnn库是很有必要的. 从NVIDIA官方网站可以申请到CUDNN库与DEMO,通过研究DEMO,我们可以更好地使用CUDNN库. 下载CUDNN V4与DEMO 下载页面 需要注册一个开发者账户,流程很简单,这里不再赘述. 建议至少下载4个文件,win.linux.sample.doc cudnn-7.0-win-…

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...…

"CUDA runtime is insufficient with CUDA driver"CUDA 9.2: 396.xx CUDA 9.1: 387.xx CUDA 9.0: 384.xx CUDA 8.0 375.xx (GA2) CUDA 8.0: 367.4x CUDA 7.5: 352.xx CUDA 7.0: 346.xx CUDA 6.5: 340.xx CUDA 6.0: 331.xx CUDA 5.5: 319.xx CUDA 5.0: 304.xx CUDA 4…

原文链接 今天介绍一下CUDA设备的相关属性,只有熟悉了硬件是相关属性,是怎么工作的,就能写出更适合硬件工作的代码.cudaDeviceProp这个结构体记录了设备的相关属性. struct cudaDeviceProp { ]; /**< 设备的ASCII标识 */ size_t totalGlobalMem; /**< 可用的全局内存量,单位字节 */ size_t sharedMemPerBlock; /**< 每个block可用的共享内存量,单位字节 */ int regsPer…

http://blog.csdn.net/tracer9/article/details/50484764 标签: CUDA并行计算NVIDIAlinux 2016-01-08 18:35 637人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: CUDA 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  目录(?)[+] 目录: PRE-INSTALLATION ACTIONS 1 检查GPU 2 检查系统 3 检查gcc PACKAGE MANAGER INSTALLATION Manually…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函…

最近在复现R-CNN一系列的实验时,配置代码环境真是花费了不少时间.由于对MATLAB不熟悉,实验采用的都是github上rbg大神的Python版本.在配置Faster R-CNN时,编译没有问题,一运行 ./tools/demo.py --net zf  就会出现如下错误: <span style="font-size:14px;">Loaded network ./data/faster_rcnn_models/ZF_faster_rcnn_final.caffemo…

一. 前提 多GPU交互在神经网络是常见的,所以在安装caffe之前需要安装NCCL,来保证多GPU之间的相互交流.  多GPU,这里指的是2个及2个以上英伟达显卡,而不是笔记本中的集显和独显. 二.安装NCCL 1.下载编译  shell终端 cd nccl make CUDA_HOME=/user/local/cuda-7.5 test #注意自己的cuda路径 1 2 1 2 2.测试和配置环境变量  shell终端 export LD_LIBRARY_PATH=$LD_LIBRARY_P…

原文链接:https://developer.nvidia.com/ffmpeg GPU-accelerated video processing integrated into the most popular open-source multimedia tools. FFmpeg and libav are among the most popular open-source multimedia manipulation tools with a library of plugins t…

花时间研究了一些ffmpeg的nvenc,本来想我已经有了cuvid,然后又搞出来了nvenc,应该可以做个全套的英伟达的转码了,没想到ffmpeg官网下载的动态库没有cuvid,windows上编译cuvid又老是出错,忧了个伤. 1.nvenc编码 h264_nvenc是很容易调出来的,把编码器ffmpeg源码自带的例子的编码器换成h264_nvenc就行了.可是hevc_nvenc就花了我好多时间,感觉调试技术还是差了好多. #include "stdafx.h" /* * Vi…

最近一直在研究Linux下利用GPU进行硬件加速转码的方案,折腾了很久,至今没有找到比较理想的硬加速转码方案.似乎网上讨论这一方案的文章也特别少,这个过程中也进行了各种尝试,遇到很多具体问题,以下便对之前所作的一些工作做一些总结和分享,省的时间长了自己也忘记了,也希望后来者能少走弯路,并找到适合自己的最佳方案. 背景: 项目需要在指定的linux服务器上对视频源进行转码存储,以节省存储空间.操作系统必须是Linux,用来硬加速转码的GPU是nViDIA的GT440. 方案1: 由于nViDIA的…