CUDA 7 Stream流简化并发性 异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,运行时使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其他流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能

名词解释 SM :Streaming Multiprocessor    而 Block 大致就是对应到 SM     所有的blocks 按照流水线被送到6个SM中进行计算 在 Compute Capability 1.0/1.1 中,每个 SM 最多可以同时管理 768 个 thread(768 active threads)或 8 个 block(8 active blocks);而每一个 warp 的大小,则是 32 个 thread,也就是一个 SM 最多可以有 768 / 32 =

1. HOL (HEADS of LINE BLOCKING) Too many requests in the header tag. Broswer can allow 6 reuqest to be handled simultaneously. And each request and its response make up a round trip. As we all know round trip is bad, it cost time and force use waitin

第十一章 数据结构(下)-集合操作11.1 集合元素的映射-map11.1.1 map 映射函数的操作11.1.2 高阶函数基本使用案例1+案例211.1.3 使用 map 映射函数来解决11.1.4 模拟实现 map 映射函数的机制11.1.5 课堂练习11.2 集合元素的扁平-flatMap11.3 集合元素的过滤-filter11.4 集合元素的化简-reduce11.5 集合元素的折叠-fold11.6 集合元素的扫描-scan11.7 集合的综合应用案例11.8 集合的合并-zip11

ffmpeg rtp时间戳 ffmpeg  c  一.介绍 在ffmpeg中,每帧都会存在一个pts用来表示该帧图像在视频流中的位置.而在多路流(比如视频.音频)时,往往需要进行多媒体的同步,使得画面和声音同步,这时便需要使用两者的pts来做同步.那么pts是如何计算得到的呢,如何使用它做同步呢? 1.1 时间基转换 ffmpeg中时间存在一个基,可以理解成单位,比如把1s分成1000000等份,每个等份就是1us,那么1s就可以表示成1000000:而如果把1s分成90000等份,那么1s的值

1 数字容器格式 container format 1.1 一些音频专有的容器: 1.2 静态图像专用的容器: 1.3 视频容器,可以容纳多种类型的音频和视频以及其他媒体 1.4 视频容器格式概述 1.5 视频容器格式比较 2. 视频编码格式 coding format 3. 视频编解码器 codec 3.1 wiki:codec 3.2 编解码器列表 3.3 视频编解码器比较 4. 其他概念 4.1 元文件 4.2 多媒体框架 5. 更多链接 1 数字容器格式 container format

[源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 目录 [源码解析] PyTorch 分布式(13) ----- DistributedDataParallel 之 反向传播 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 前文回顾 1.2 总体逻辑 0x02 从Hook开始 2.1 如何注册hook 2.1.1 AutogradMeta 2.1.2 Node 2.1.3 AccumulateGrad 2.2 构造函数 2.2.1 g

[源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 目录 [源码分析] Facebook如何训练超大模型 --- (2) 0x00 摘要 0x01 回顾 1.1 ZeRO 1.1.1 ZeRO-1 1.1.2 ZeRO-2 1.1.3 ZeRO-3 1.2 DDP VS FSDP 0x02 总体逻辑 2.1 FSDP 2.2 原始ZeRO 1.2.1 初始化 1.2.2 前向传播 1.2.3 反向传播 2.3 FSDP代码 2.3.1 初始化 2.3.2 前向传播 2.3.3 分层优

Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level 到目前为止,我们讨论的一直是kernel level的,也就是一个kernel或者一个task由许多thread并行的执行在GPU上.Stream的概念是相对于后者来说的,Grid level是指多个kernel在一个device上同时执行. Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上.Strea

CUDA流表示一个GPU操作队列,该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行.可以将一个流看做是GPU上的一个任务,不同任务可以并行执行.使用CUDA流,首先要选择一个支持设备重叠(Device Overlap)功能的设备,支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时,还能在主机和设备之间执行复制数据操作. 支持重叠功能的设备的这一特性很重要,可以在一定程度上提升GPU程序的执行效率.一般情况下,CPU内存远大于GPU内存,对于数据量比较大的情况,不可能把CPU缓冲区中的数据

Cuda Stream流分析 Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上. 典型的cuda编程模式我们已经熟知了: 将输入数据从host转移到device 在device上执行kernel 将结果从device上转移回host Cuda Streams 所有的cuda操作(包括kernel执行和数

以下是找到的代码 1 cv::cuda::Stream stream; 2 cudaStream_t s = cv::cuda::StreamAccessor::getStream(stream); 3 kernel_func<<<16, 64, 0, s>>>();

一.CUDA结构 硬件:GPU(Graphics Processing Unit)   SM(Streaming Multiprocessor)     SP(Streaming Processor) 软件:Grid   Blcok   Thread 每个GPU由若干SM组成,每个SM由若干SP加上Register和shared memory组成,SP是真正执行线程的单元,这是GPU的硬件架构. CUDA提供GBT逻辑结构,大致对应GSM 除此之外,GPU的调度单位是warp,基本上是32个Th

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

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

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Copyright 1993-2015 NVIDIA Corporation. All rights reserved. // // Please refer to the NVIDIA end user license agreement (EULA) associated // with this source code for

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #define MAX 120 #define MIN 0 cudaError_t addWithCudaStream(int *c, const int *a, const int *b,

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern

一.利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作. 基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作. 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定义的操作时(Open