概要 cudaError_t cudaMallocPitch( void** devPtr,size_t* pitch,size_t widthInBytes,size_t height ) 说明 向设备分配至少widthInBytes*height字节的线性存储器,并以*devPtr的形式返回指向所分配存储器的指针.该函数可以填充所分配的存储器,以确保在地址从一行更新到另一行时,给定行的对应指针依然满足对齐要求.cudaMallocPitch()以*pitch的形式返回间距,即所分配存储器的宽…

声明一个局部变量,必须分配在堆栈上,但有或没有它的方法 当然,,那是 alloca 下面的代码显示了可变长度参数转换,alloca 要使用 int main(int argc, char ** argv) { char **argv2; int i,n; n=0; while(argv[n] != NULL) n++; printf("n %d\n",n); argv2 = alloca((n + 2) * sizeof(*argv)); argv2[0] = "progra…

## 一维矩阵的加 //实现一个一维1*16的小矩阵的加法. //矩阵大小:1*16  //分配一个block,共有16个线程并发.  #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cutil.h> #define VEC_SIZE 16 //kernel function  __global__ void…

一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048…

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满…

原文链接 概述:线性存储器可以通过cudaMalloc().cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配 1.1D线性内存分配 1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存 2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝 3 cudaMemcpyToSymbol //将数据复制到__constant__变量中,或者__device__变量中 4 cudaMe…

1.内存分配函数_alloca.malloc.realloc.calloc: _alloca 函数原型void * __cdecl _alloca(size_t); 头文件:malloc.h _alloca函数返回一个指向申请到的空间的void型指针.该函数向栈(stack)申请内存,用完就立刻释放,无需手动释放. malloc 动态内存分配 函数原型 extern void *malloc(unsigned int num_bytes); 函数声明void *malloc(size_t siz…

C语言跟内存分配方式(1) 从静态存储区域分配.内存在程序编译的时候就已经分配好,这块内存在程序的整个运行期间都存在.例如全局变量,static变量.(2) 在栈上创建.在执行函数时,函数内局部变量的存储单元都可以在栈上创建,函数执行结束时这些存储单元自动被释放.栈内存分配运算内置于处理器的指令集中,效率很高,但是分配的内存容量有限.(3)从堆上分配,亦称动态内存分配.程序在运行的时候用malloc或new申请任意多少的内存,程序员自己负责在何时用free或delete释放内存.动态内存的生存期…

转自:http://www.cnblogs.com/particle/archive/2012/09/01/2667034.html#commentform malloc: 原型:extern void *malloc(unsigned int num_bytes); 头文件:在TC2.0中可以用malloc.h或 alloc.h (注意:alloc.h 与 malloc.h 的内容是完全一致的),而在Visual C++6.0中可以用malloc.h或者stdlib.h. 功能:分配长度为nu…

可以参数2017coco detection 旷视冠军MegDet: MegDet 与 Synchronized BatchNorm PyTorch-Encoding官方文档对CGBN(cross gpu bn)实现 GPU捉襟见肘还想训练大批量模型? 在一个或多个 GPU 上训练大批量模型: 梯度累积 充分利用多 GPU 机器:torch.nn.DataParallel 多 GPU 机器上的均衡负载 : PyTorch-Encoding 的 PyTorch 包,包括两个模块:DataParal…

calloc是一个C语言函数 函数名: calloc void *calloc(unsigned n,unsigned size): 功 能: 在内存的动态存储区中分配n个长度为size的连续空间,函数返回一个指向分配起始地址的指针:如果分配不成功,返回NULL. 跟malloc的区别: calloc在动态分配完内存后,自动初始化该内存空间为零,而malloc不初始化,里边数据是随机的垃圾数据. C语言函数realloc函数简介 原型:extern void *realloc(void *mem…

1.指定GPU运算 如果安装的是GPU版本,在运行的过程中TensorFlow能够自动检测.如果检测到GPU,TensorFlow会尽可能的利用找到的第一个GPU来执行操作. 如果机器上有超过一个可用的GPU,除了第一个之外的其他的GPU默认是不参与计算的.为了让TensorFlow使用这些GPU,必须将OP明确指派给他们执行.with......device语句能够用来指派特定的CPU或者GPU执行操作: import tensorflow as tf import numpy as np w…

给出一个长度为N的数组,进行Q次查询,查询从第i个元素开始长度为l的子段所有元素之和.   例如,1 3 7 9 -1,查询第2个元素开始长度为3的子段和,1 {3 7 9} -1.3 + 7 + 9 = 19,输出19. Input 第1行:一个数N,N为数组的长度(2 <= N <= 50000). 第2 至 N + 1行:数组的N个元素.(-10^9 <= N[i] <= 10^9) 第N + 2行:1个数Q,Q为查询的数量. 第N + 3 至 N + Q + 2行:每行2个…

DSP里的动态内存分配,其分配的内存区域在在堆(heap)中.同时DSP里动态分配内存的函数还有calloc以及reclloc.这些动态分配的内存放置在.system段的全局池或堆(heap)中.因此当我们需要动态分配大尺寸的内存时,我们的片内内存不够使用,我们将.system段定位到我们的EMIFA内存中,然后在编写cmd文件时,加入对堆大小(heap-Size)的指定.具体操作如下介绍: 1.当我们使用CCS5.5建立DSP的Project后,编译环境会自动为我们生成链接文件(.cmd)(若…

Pytorch 的多 GPU 处理接口是 torch.nn.DataParallel(module, device_ids),其中 module 参数是所要执行的模型,而 device_ids 则是指定并行的 GPU id 列表. 而其并行处理机制是,首先将模型加载到主 GPU 上,然后再将模型复制到各个指定的从 GPU 中,然后将输入数据按 batch 维度进行划分,具体来说就是每个 GPU 分配到的数据 batch 数量是总输入数据的 batch 除以指定 GPU 个数.每个 GPU 将针对…

第25章 Pytorch 如何高效使用GPU 深度学习涉及很多向量或多矩阵运算,如矩阵相乘.矩阵相加.矩阵-向量乘法等.深层模型的算法,如BP,Auto-Encoder,CNN等,都可以写成矩阵运算的形式,无须写成循环运算.然而,在单核CPU上执行时,矩阵运算会被展开成循环的形式,本质上还是串行执行.GPU(Graphic Process Units,图形处理器)的众核体系结构包含几千个流处理器,可将矩阵运算并行化执行,大幅缩短计算时间.随着NVIDIA.AMD等公司不断推进其GPU的大规模并行…

作者 | 车漾  阿里巴巴高级技术专家 本文整理自<CNCF x Alibaba 云原生技术公开课>第 20 讲. 关注"阿里巴巴云原生"公众号,回复关键词"入门",即可下载从零入门 K8s 系列文章 PPT. 导读:2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕.该热潮的背后推手正是云计算的普及和算力的巨大提升. 需求来源 经过近几…

翻译  https://www.microway.com/hpc-tech-tips/nvidia-smi_control-your-gpus/ 大多数用户知道如何检查其CPU的状态,查看多少系统内存可用或找出多少磁盘空间可用.相反,从历史上看,保持GPU的运行状况和状态更加困难.如果您不知道在哪里看,甚至可能很难确定系统中GPU的类型和功能.值得庆幸的是,NVIDIA最新的硬件和软件工具在这方面取得了不错的改进. 该工具是NVIDIA的系统管理界面(nvidia-smi).根据卡的生成方式,可…

GPU 管理和 Device Plugin 工作机制 本文将主要分享以下几个方面的内容: 需求来源 GPU 的容器化 Kubernetes 的 GPU 管理 工作原理 课后思考与实践 需求来源 2016 年,随着 AlphaGo 的走红和 TensorFlow 项目的异军突起,一场名为 AI 的技术革命迅速从学术圈蔓延到了工业界,所谓 AI 革命从此拉开了帷幕. 经过三年的发展,AI 有了许许多多的落地场景,包括智能客服.人脸识别.机器翻译.以图搜图等功能.其实机器学习或者说是人工智能,并不是什…

技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy.那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器--- (2) 0x00 摘要 0x01 总体流程 1.1 概述 1.2 如何调用 0x02 Session 2.1 Session 定义 2.2 构造函数 2.2.1 ResourceManager 2.2.1.1 接口 2.2.1.2 Core 2.2.1.3 拓展 0x03 Parser 3.1 定义 3.2 如何组织网络 3.2.1 输入…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU版本参数服务器---(3) 0x00 摘要 0x01 回顾 0x02 数据集 2.1 Norm 2.1.1 数据文件 2.1.2 文件列表 2.2 Raw 2.3 Parquet 0x03 CSR 格式 3.1 什么是CSR 3.2 HugeCTR 之中的CSR 3.3 操作类 3.3.1 定义 3.3.2 构造函数 3.3.3 生成新行 3.3.4 插入数据 0…

[源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 目录 [源码解析] NVIDIA HugeCTR,GPU 版本参数服务器 --(9)--- Local hash表 0x00 摘要 0x01 前文回顾 0x02 定义 0x03 构建 3.1 调用 3.2 构造函数 3.3 如何确定slot 0x04 前向传播 4.1 总述 4.2 alltoall 4.3 Reorder 4.3.1 思路 4.3.2 图示 4.4 slot id 4.…

作者 刘旭,腾讯云高级工程师,专注容器云原生领域,有多年大规模 Kubernetes 集群管理经验,现负责腾讯云 GPU 容器的研发工作. 背景 目前 TKE 已提供基于 qGPU 的算力/显存强隔离的共享 GPU 调度隔离方案,但是部分用户反馈缺乏 GPU 资源的可观测性,例如无法获取单个 GPU 设备的剩余资源,不利于 GPU 资源的运维和管理.在这种背景下,我们希望提供一种方案,可以让用户在 Kubernetes 集群中直观的统计和查询 GPU 资源的使用情况. 目标 在目前 TKE 共享…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

第一章 1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言,该书中的实例采取的是Thrust数据并行API,.cu作为CUDA源代码文件,其中编译器为ncvv.   1.3 CUDA提供多种API: 数据并行C++ Thrust API 可用于C或者C++的Runtime API 可用于C或者C++的Driver API 以上API自高层向低层.Thrust API 具有较高可读性.可维护性,并且提供了很多方法(如归约),但它与硬件相隔离,从而无法发挥硬件的全部功能:CUDA Runtime 使得C语言…

纹理存储器(texture memory)是一种只读存储器,由GPU用于纹理渲染的图形专用单元发展而来,因此也提供了一些特殊功能.纹理存储器中的数据位于显存,但可以通过纹理缓存加速读取.在纹理存储器中可以绑定的数据比在常量存储器可以声明的64K大很多,并且支持一维.二维或者三维纹理.在通用计算中,纹理存储器十分适合用于实现图像处理或查找表,并且对数据量较大时的随机数据访问或者非对齐访问也有良好的加速效果. 纹理存储器在硬件中并不对应一块专门的存储器,而实际上是牵涉到显存.两级纹理缓存.纹理抓取单…

1.线程块(block)是独立执行的,在执行的过程中线程块之间互不干扰,因此它们的执行顺序是随机的 2.同一线程块中的线程可以通过访问共享内存(shared memory)或者通过同步函数__syncthreads()来协调合作. 3.cuda全称:computer union device architecture    统一计算设备架构,因此CUDA并不是 编程语言 从线程层次看: 从内存层次看: 4.CUDA提供的API主要有两种: runtime API和driver API,其中run…

__global__ void add( int *a, int *b, int *c) { <span style="white-space:pre"> </span> int tid = threadIdx.x + blockIdx.x *blockDim.x; <span style="white-space:pre"> </span>while (tid < N) { <span style=&qu…

CPU和GPU内存交互 在CUDA编程中,内存拷贝是非常费时的一个动作. 从上图我们可以看出:1. CPU和GPU之间的总线bus是PCIe,是双向传输的. 2. CPU和GPU之间的数据拷贝使用DMA机制来实现,非常容易理解,为了更快的传输速度. 虚拟内存(virtual memory) 我们都知道,虽然在运行速度上硬盘不如内存,但在容量上内存是无法与硬盘相提并论的.当运行一个程序需要大量数据.占用大量内存时,内存就会被“塞满”,并将那些暂时不用的数据放到硬盘中,而这些数据所占的空间就是虚拟内…