nvcc命令选项: 选项命令有长名和短名,通常我们使用是用短名,长名主要用于描述. 1．指定编译阶段 主要指定编译的阶段以及要编译的输入文件. -cuda  -cubin  -fatbin  -ptx  -gpu  -E -c :最常使用,编译每个.c/.cc/.cpp/.cxx/.cu输入文件为object文件 -dc  -dw  -dlink  -link -lib :编译所有的输入文件为object文件,并且把结果添加到指定的library输出文件 -run 2．文件和路径配置 -o :指…

http://blog.csdn.net/bendanban/article/details/8518382 mark一下 几个方案可以用: 方案1: 将所有文件分别编译,最后统一合并! 对于C程序 []$nvcc -c test1.cu []$gcc  -c test2.c []$gcc  -o testc test1.o test2.o -lcudart -L/usr/local/cuda/lib64 C++ 程序 []$nvcc -c test1.cu []$g++  -c test3.c…

在使用深度学习框架的过程中一定会经常碰到这些东西,虽然anaconda有时会帮助我们自动地解决这些设置,但是有些特殊的库却还是需要我们手动配置环境,但是我对标题上的这些名词其实并不十分清楚,所以老是被网上的教程绕得云里雾里,所以觉得有必要写下一篇文章当做笔记供之后参考. GPU型号含义 参考[GPU编程系列之一]从深度学习选择什么样的gpu来谈谈gpu的硬件架构 显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA…

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_…

你说你学过操作系统这门课?写个无Bug的生产者和消费者模型试试! ——你真的学好了操作系统这门课嘛? 在第壹章,展示过这样图: 其中,左半部分构成了新版Caffe最恼人.最庞大的IO系统. 也是历来最不重视的一部分. 第伍章又对左半部分的独立性进行了分析,我是这么描述到: Datum和Blob(Batch)不是上下文相关的. Blob包含着正向传播的shape信息,这些信息只有初始化网络在初始化时才能确定. 而Datum则只是与输入样本有关. 所以,Datum的读取工作可以在网络未初始化之前就开…

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学…

请以“仰望星空与脚踏实地”作为题目,写一篇不少于800字的文章.除诗歌外,文体不限. ——2010·北京卷 仰望星空 规范性 Caffe诞生于12年末,如果偏要形容一下这个框架,可以用"须敬如师长". 这是一份相当规范的代码,这个规范,不应该是BAT规范,那得是Google规范. 很多自称码农的人应该好好学习这份代码,改改自己丑陋的C++编程习惯. 下面列出几条重要的规范准则: ★const 先说说const问题,Google为了增加代码的可读性,明确要求: 不做修改的量(涵盖函数体内…

工作环境 巧妇有了米炊 众所周知,Caffe是在Linux下写的,所以长久以来,大家都认为跑Caffe,先装Linux. niuzhiheng大神发起了caffe-windows项目(解决了一些编译.API相异问题) 以及willyd大神发起的caffe-windows-dependencies项目(整理了依赖库,修正了LMDB在NTFS分区的Bug) 我们现在可以很欢乐地在Windows上研究Caffe源码,以及山寨它了. 编辑器 在Windows下涉及CUDA,Visual Studio必然…

转自:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529331 cuda 初学大全 1 硬件架构CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device. 2 并行模型Thread:并行基本单位Block:相互合作的一组线程.可以彼此同步,快速交换数据,最多可以512个线程Grid:一组Block,有共享全局内存Kernel:在GPU上执行的程序,一个Kernel对应一个Grid Block和Thread都有各自的ID,记作blockIdx(…

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th…