前言 编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时.那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库. 本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法的例子. CUBLAS 内容 CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库,它分为三个级别: Lev1. 向量相乘 Lev2. 矩阵乘向量 Lev3. 矩阵乘矩阵 同时该库还包含状态结构和一些功能函数. C

前言 编写 CUDA 程序真心不是个简单的事儿,调试也不方便,很费时.那么有没有一些现成的 CUDA 库来调用呢? 答案是有的,如 CUBLAS 就是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库. 本文将大致介绍如何使用 CUBLAS 库,同时演示一个使用 CUBLAS 库进行矩阵乘法的例子. CUBLAS 内容 CUBLAS 是 CUDA 专门用来解决线性代数运算的库,它分为三个级别: Lev1. 向量相乘 Lev2. 矩阵乘向量 Lev3. 矩阵乘矩阵 同时该库还包含状态结构和一些功能函数. C

在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)和Intel MKL上快速实现BERT推理 直接在NVIDIA(CUDA,CUBLAS)或Intel MKL上进行高度定制和优化的BERT推理,而无需tensorflow及其框架开销. 仅支持BERT(转换器). 基准测试 环境 Tesla P4 28 * Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2680 v4 @ 2.40GHz Debian GNU/Linux 8 (jessie) gcc (Debian 4.9.2-10+deb8u1) 4.

1 )CUDA的程序,经常犯,但是很难发现的一个错误就是同步问题. 描述下实例 for (k = 0; k < N; k+=BS) { sda[tx] = gda[tx+index]; __syncthreads(); for (j = 0; j < BS; j++) { tp += sda[j] } out[index+tx] = tp; } 看看上面的代码,好像没问题. 其实当N < BS的时候上面的代码是没有问题的.但是当N大于BS的时候,每个线程会至少循环两次,这样问题就来了.

现在主要的并行计算设备有两种发展趋势: (1)多核CPU. 双核,四核,八核,...,72核,...,可以使用OpenMP编译处理方案,就是指导编译器编译为多核并行执行. (2)多线程设备(GP)GPU. 通用GPU,就是显卡,以nvidia公司的显卡为主.nvidia使用CUDA编程. 由于毕业的需要,现在开始学习CUDA编程.看了一段时间教程,目前环境已经配好,下面是一个简单的CUDA程序: 程序实现向量的加法操作,使用了一个block内部的512个线程. #include <stdio.h

掌握了ACMXML库解析XML文件的方法后,下面来实现一个比较完整的程序. 定义基本结构 xml文件格式如下 <?xml version="1.0"?> <root version="9" count="3" > <file id="1">D:\test1.txt</file> <file id="2">D:\test2.txt</file&

根据alex老师视频开发的简单ftp程序,只能实现简单的get功能 ftp客户端程序: #!/usr/bin/env python #_*_ coding:utf-8 _*_ import socket host = "192.168.100.100" port = 20000 s=socket.socket(socket.AF_INET,socket.SOCK_STREAM) s.connect((host,port)) while True: cmd = raw_input('in

废话少说直接看代码即可,这只是一个简单的程序,可以帮我们简单地明白SIGSLOT是怎么回事.至于深入研究自己去百度吧. #include "sigslot.h" using namespace std; struct Clock {  sigslot::signal1<int> Tick;//闹钟响起  void SendMsg(int nTime)  {   Tick(nTime);  } }; /*************************************

关于<数据格式修改>的简单应用程序(C语言) 至亲爱的博友: 大家好,好久不见了.由于博主还是一名大学在校生,不可避免的需要和指导教师共同完成一些项目,因此前一段时间暂时停止了博客的更新.既然回归博客,那我们就闲话少说直接进入正题. 在平日的项目中,大家有没有遇到过这样的经历:由于项目要求,我们需要处理一批超大数据(通常20GB以上).但是客户提供的数据格式既不便于直接处理,也不适合输入常用的数据处理软件.这时大家一般是怎样做的呢?类似问题前一段时间就将博主折磨的痛不欲生. 如果大家和博主的遭

#简单购物车程序:money_all=0tag=Trueshop_car=[]shop_info={'apple':10,'tesla':100000,'mac':3000,'lenovo':30000,'chicken':10,}while tag: for k,v in shop_info.items(): print('商品名:{name}价格:{price}'.format(name=k,price=v)) goods=input('请输入你要买的商品:').strip() if len

libvirt API简单小程序 1.程序代码如下 #include<stdio.h> #include<libvirt/libvirt.h> int getDomainInfo(int id) { virConnectPtr conn = NULL; virDomainPtr dom = NULL; virDomainInfo info; conn = virConnectOpenReadOnly(NULL); if (conn == NULL) { fprintf(stderr

程序在内存中的存储分为三个区域,分别是动态数据区.静态数据区和代码区.函数存储在代码区,全局变量以及静态变量存储在静态数据区,而在程序执行的时候才会在动态数据区产生数据.程序执行的本质就是代码区的指令不断执行,驱使动态数据区和静态数据区产生数据变化. 代码区与动态数据区由三个寄存器控制,分别是eip.ebp和esp.eip指向代码区下一个要执行的指令,ebp与esp分别指向动态数据区的栈底和栈顶.初始情况下eip默认指向main函数的第一条指令,esp.ebp指向的位置由程序加载时内核的设置决定

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

学习c++和MFC一段时间了,苦于没有项目实战,所以自己写了一个简单的简单通讯录程序,以前用c#写简单很多,例程是这本书上的实例,我的第一个winform程序也是从这本书上学的,总结c#写的话更简单,直接拖控件,而且正则表达式库中也有,而用vc++的话还必须学习boost库中的 regex表达式,我在这个demo中没有进行处理了,只是简单的对对话框中的值进行判断处理是否为空,所以程序实现部分有些不足.但是整体功能都实现了.先把这本书介绍给大家, 一般的技术书籍都是介绍一些基本的语法,大家看过之后

之前写的CUDA程序,想测量一下性能,网上很多用的是CPU端计时,很不准确.翻了一下书,发现这里应该使用事件来计时. CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳,这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的.由于GPU本身支持记录时间戳,因此就避免了当使用CPU定时器来统计GPU执行的时间时可能遇到的诸多问题. 首先创建两个事件,起始时间和结束时间: cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop);

本文引用自 http://blog.163.com/yuhua_kui/blog/static/9679964420146183211348/ 问题描述:   在运行CUDA程序时,出现黑屏,过一会儿屏幕恢复之后,出现如下界面:<显卡挂掉了 > ============================================================================== 解决方案:  调整计算机的TDR值    Timeout Detection & Re

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par

前言:本笔记仅记录学习记录,可能存在错误!!!使用的环境是Ubuntu Desktop 20.04,也有用Windows 10 操作的,根据的文档是minikube的文档教程,链接:https://minikube.sigs.k8s.io/docs/start/ ,使用此文档教程之前请确保已经安装了容器引擎,如Docker,并且要确保CPU核心数是双核及以上,不然会报错"the number of available CPUs 1 is less than the required 2"

这里矩阵C=A*B,原始文档给的公式是C=alpha*A*B+beta*C,所以这里alpha=1,beta=0. 主要使用cublasSgemm这个函数,这个函数的第二个参数有三种类型,这里CUBLAS_OP_N求出来矩阵结果是按行排列,所以不需要转置了. 如果用CUBLAS_OP_T参数求得的结果是按列排列,做成C形式的矩阵应该还需要转置一下,并且后面跟的参数也不太一样,这个参数我就没再尝试了. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include &q

2014-08-10 cublas中执行矩阵乘法运算的函数 首先要注意的是cublas使用的是以列为主的存储方式,和c/c++中的以行为主的方式是不一样的.处理方法可参考下面的注释代码 // SOME PRECAUTIONS: // IF WE WANT TO CALCULATE ROW-MAJOR MATRIX MULTIPLY C = A * B, // WE JUST NEED CALL CUBLAS API IN A REVERSE ORDER: cublasSegemm(B, A)!

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线