共享CUDA内存 进程间共享 此功能仅限于Linux. 将设备阵列导出到另一个进程 使用CUDA IPC API,可以与同一台计算机上的另一个进程共享设备阵列.为此,请使用.get_ipc_handle()设备阵列上的方法获取一个IpcArrayHandle对象,该对象可以转移到另一个进程. DeviceNDArray.get_ipc_handle() 返回一个IpcArrayHandle对象,该对象可以安全地序列化并传输到另一个进程以共享本地分配. 注意:此功能仅在Linux上可用. 类num…

CUDA 内存统一分析 关于CUDA 编程的基本知识,如何编写一个简单的程序,在内存中分配两个可供 GPU 访问的数字数组,然后将它们加在 GPU 上. 本文介绍内存统一,这使得分配和访问系统中任何处理器上运行的代码都可以使用的数据变得非常容易, CPU 或 GPU . 图 1 .内存统一是可从系统中的任何处理器访问的单个内存地址空间. 以几个简单的"练习"介绍,其中一个练习,运行最近基于 Pascal 的 GPU ,看看会发生什么. 建议这样做有两个原因.首先,因为 PascalMI…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5f.html 结合lec07_intro_cuda.pptx学习 内存类型 CGMA: Compute to Global Memory Access ratio Constant memory只允许device只读,比global memory 能够提供更快更多的并行数据访问路径给kernel. Register和local memory是线程私有的.Shared memory是同一个block中…

CUDA可以认为是一个由软件和硬件构成的并行计算系统,其依赖于GPU的并行计算单元,CUDA有类C的API,方便程序编写.其依赖于CPU和GPU的异构体系,通过在CPU上串行执行环境初始化.内存分配.数据传输,然后在GPU上执行并行计算. 内存分配 1.一维 ; cudaMalloc((void**)&dev_ans, d.y * sizeof(int)); 参数1:显存中开辟的空间的指针(术语:GPU设备端数据指针) 参数2:空间大小,字节为单位 2.二维 ; int pitch; cudaM…

1．shared memory __shared__ 声明为共享内存,将会保存在共享内存中  2．constant memory __constant__ 声明为常量内存,将会保存在常量内存中,常量内存是只读内存,声明时要静态的分配空间 将数据从CPU拷贝到常量内存中时用cudaMemcpyToSymbol,例如cudaMemcpyToSymbol( s, temp_s,sizeof(Sphere) * SPHERES) 常量内存带来性能提升的原因: 1．对常量内存的单次读操作可以广播到临近线程…

原文链接1.cudaMemcpy()<--> cudaMalloc()  //线性内存拷贝 1 //线性内存拷贝 2 cudaMalloc((void**)&dev_A, data_size); 3 cudaMemcpy(dev_A, host_A, data_size, cudaMemcpyHostToDevice); 2.cudaMemcpy2D()<-->cudaMallocPitch() //线性内存拷贝 cudaError_t cudaMemcpy2D( void…

title: [CUDA 基础]5.1 CUDA共享内存概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA共享内存模型 - CUDA共享内存分配 - CUDA共享内存访问 - CUDA共享内存配置 - CUDA共享内存同步 toc: true date: 2018-06-01 17:46:23 Abstract: 本文为CUDA内存的概述,介绍共享内存的模型,分配,访问,配置,同步等内容 Keywords: 模型,分配,访问,配置,同步 开篇废话 这里首先…

title: [CUDA 基础]4.2 内存管理 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA内存管理 - CUDA内存分配和释放 - CUDA内存传输 - 固定内存 - 零拷贝内存 - 统一虚拟寻址 - 统一内存寻址 toc: true date: 2018-05-01 21:39:47 Abstract: 本文主要介绍CUDA内存管理,以及CUDA内存模型下的各种内存的特点. Keywords: CUDA内存管理,CUDA内存分配和释放,CUDA内存传…

title: [CUDA 基础]4.1 内存模型概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA内存模型 - CUDA内存层次结构 - 寄存器 - 共享内存 - 本地内存 - 常量内存 - 纹理内存 - 全局内存 toc: true date: 2018-04-28 22:28:08 Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述,主要讲解CUDA包含的几种内存,以及各种内存的主要特点和用途,这篇作为内存部分地图一样,指导我们后面的写作和学习.…

title: [CUDA 基础]4.0 全局内存 categories: - CUDA - Freshman tags: - 全局内存 - CUDA内存模型 - CUDA内存管理 - 全局内存编程 - 全局内存访问模式 - 全局内存数据布局 - 统一内存编程 - 提高内存吞吐量 toc: true date: 2018-04-28 09:43:50 Abstract: 本文为学习CUDA编程的第四章的概要,主要介绍第四章研究的对象 Keywords: 全局内存,CUDA内存模型,CUDA内存管理…

文章目录 前言 CUDA线程模型(如何组织线程) CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题.通过使用CUDA,开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备,大大提高了GPU算法或程序的开发效率.CUDA平台可以通过CUDA加速库.编译器指令.应用编…

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(上) 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备.但是,每个库都与其它库区别对待.例如: Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列. RAPIDS库(cuDF,cuML等)使用Rapids Memory Manager分配设备内存. CuPy包括 用于设备和固定内存的内存池实现. 该NBEP的目的是描述一个插件接口,该接口使Numba的内部存储器管理可由用户替换为外部存储器管理器.使用插件接口时,…

在 CUDA C/C++ kernel中使用内存 如何在主机和设备之间高效地移动数据.本文将讨论如何有效地从内核中访问设备存储器,特别是 全局内存 . 在 CUDA 设备上有几种内存,每种内存的作用域.生存期和缓存行为都不同.到目前为止,已经使用了驻留在设备 DRAM 中的 全局内存 ,用于主机和设备之间的传输,以及内核的数据输入和输出.这里的名称 global 是指作用域,因为它可以从主机和设备访问和修改.全局内存可以像下面代码片段的第一行那样使用 __device__ de Clara 说明…

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型…

http://www.cnblogs.com/5long/p/cuda-parallel-programming-1.html 本系列目录: [CUDA并行程序设计系列(1)]GPU技术简介 [CUDA并行程序设计系列(2)]CUDA简介及CUDA初步编程 [CUDA并行程序设计系列(3)]CUDA线程模型 [CUDA并行程序设计系列(4)]CUDA内存 [CUDA并行程序设计系列(5)]CUDA原子操作与同步 [CUDA并行程序设计系列(6)]CUDA流与多GPU 关于CUDA的一些学习资料…

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…

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>…

CUDA和OpenGL互操作的实现及分析刘进锋．郭雷(西北工业大学 自动化学院,陕西西安710129) 1 CUDA与OpenGL概述 OpenGL是图形硬件的软件接口,它是在SGI等多家世界著名的计算机公司的倡导下,以SGI的GL三维图形库为基础制定的一个通用.共享的.开放式的.性能卓越的三维图形标准.OpenGL在医学成像.地理信息.石油勘探.气候模拟以及娱乐动画上有着广泛应用,它已经成为高性能图形和交互式视景处理的工业标准. OpenGL不是一种编程语言,而是一种API(应用程序编程接口)…

这一年都在编写CUDA的程序,用了很多优化的手段,发现大部分其实还是官方的指南里面的手段 https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-best-practices-guide/ https://developer.download.nvidia.cn/compute/cuda/1.1-Beta/x86_website/projects/reduction/doc/reduction.pdf 至于代码,多看CUDA自带的example就好了,挺好的代码 学会使用trus…

原文链接 第五节:了解和使用共享内存(2) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在CUDA系列文章的第四节里,我探讨了执行模型和内核启动执行配置是如何影响寄存器的数量和本地多处理器资源如共享内存的数量的.在本小节,我会继续探讨内存性能,和在reverse…

了解和使用共享内存(1) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的简称)开发人员面临的一个最重要的性能挑战就是:最佳利用本地多处理器内存资源如共享内存,常量内…

原文链接 第三节:错误处理和全局内存性能局限 恭喜!通过对CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,即计算统一设备架构的首字母缩写)系列文章第一节和第二节,您现在已经是能够使用CUDA的程序员了,您可以创建和运行在支持CUDA的设备上使用成百上千同步线程的程序.在第二节的incrementArrays.cu中,我提供了一个常见的CUDA应用程序模式的工作样例——将数据移动到设备,运行一个或多个内核以进行计算并获得结果.本质上,只需使用您自己的内核并加载自己的…

程序参考文章:http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/17535755  程序优化2 简介:CUDA ,MPI,Hadoop都是并行运算的工具.CUDA是基于NVIDIA GPU芯片计算. 阐述:GPU有很多个核(几百个),每个核可以跑一个线程,多个线程组成一个单位叫做块. 举个例子: 有三个向量 int a, b, c; 我们要计算a和b的向量之和存放到c中. 一般C语言:for(int i=0; i<10; i++)  c = a + b;…

CUDA 与 OpenGL 的互操作一般是使用CUDA生成数据,然后在OpenGL中渲染数据对应的图形.这两者的结合有两种方式: 1.使用OpenGL中的PBO(像素缓冲区对象).CUDA生成像素数据,OpenGL直接渲染即可. 2.使用OpenGL中的FBO(顶点缓冲区对象).CUDA生成顶点数据,OpenGL渲染. 这两种方法的核心都是将OpenGL中的缓冲区对象映射到CUDA内存空间中(让CUDA的内存指针指向OpenGL的缓冲区),这样就不需要将缓冲区中的数据传输至CUDA内存中,然后利…

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大…

建议先看看前言中关于存储器的介绍:点击打开链接 线程 首先介绍进程,进程是程序的一次执行,线程是进程内的一个相对独立的可执行的单元.若把进程称为任务的话,那么线程则是应用中的一个子任务的执行.举个简单的例子:一个人要做饭,食谱就是程序代码,做的过程就是执行程序,做好的饭就是程序运行的结果,而在这期间,需要炒菜,放盐,放油等等就是线程.   线程同步 调用__syncthreads 创建一个 barrier 栅栏 每个线程在调用点等待块内所有线程执行到这个地方,然后所有线程继续执行后续命令 Mds…

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S…

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型…

CUDA 线程执行模型分析(一)招兵------ GPU的革命 CUDA 线程执行模型分析(二)大军未动粮草先行------GPU的革命 CUDA硬件实现分析(一)------安营扎寨-----GPU的革命 CUDA硬件实现分析(二)------规行矩步------GPU的革命 CUDA编程接口(一)------一十八般武器------GPU的革命 CUDA编程接口(二)------一十八般武器------GPU的革命 CUDA内存访问(一)提高篇------按部就班 ------GPU的革命…

在代码中改好存储Log的路径 命令行中输入 tensorboard --logdir /home/huihua/NewDisk1/PycharmProjects/pytorch-deeplab-xception-master/run 会出来一个网站,复制到浏览器即可可视化loss,acc,lr等数据的变化过程. 举例说明pytorch中设置summary的方式: import argparse import os import numpy as np from tqdm import tqdm…