1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间

技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法,并且展示了GPU加速的实际效果.在可并行化的算法中,比如计算两个矢量的加和,或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等,都是可以直接并行的算法,而且实现起来难度不大.而有一种情况是,如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖,比方说最常见的,计算一个矩阵所有元素的和. CUDA的atomic运算 正如前面所提到的问题,如何去计算一个矩阵所有元素之和呢?具体问题可以表述为: \[S=\sum

求矩阵每行的和? 可以把每行放入一个不同线程块,这样行与行之间进行粗粒度的并行.而对于每行,其对应的线程块中分配n个线程(对应行宽),使用共享存储器,让每个线程从显存中读取一个数至shared memory中,然后使用规约算法计算和. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" //CUDA运行时API #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include

之前在实习公司的电脑上装过TensorFlow-gpu,那时候很快就装好了.但在自己的笔记本上装时,却搞了很久... 一部分原因是因为用校园网下载cuda toolkit 和cudnn ,总是在最后时刻罢工.辗转叫了几个人帮忙,才把这两个东西下载好.. 安装步骤 其实,这个安装过程还是蛮简单的.据说cuda版本和cudnn版本没选好的话,就会遇到很多坑,所幸,我选的版本都能很好的驾驭tensorflow. 下面是要安装的东西,可以依次安装,也可以按你喜欢的顺序来安装.但要保证安装了VC++插件和

http://acm.hdu.edu.cn/showproblem.php?pid=4975 给出每行每列的和,问是否存在这样的表格:每个小格放的数字只能是0--9. 直接用第八场最大流模板. #include <cstdio> #include <cstring> #include <iostream> #include <algorithm> #include <queue> #include <numeric> using na

附录 A,CUDA计算设备 附录 B,C语言扩展 ▶ 函数的标识符 ● __device__,__global__ 和 __host__ ● 宏 __CUDA_ARCH__ 可用于区分代码的运行位置. __host__ __device__ void fun() { # // 代码运行于计算能力 6.x 设备 #elif __CUDA_ARCH__ >= 500 // 代码运行于计算能力 5.x 设备 #elif __CUDA_ARCH__ >= 300 // 代码运行于计算能力 3.x 设备

来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下

转自:http://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/52810219?locationNum=3&fps=1 目录(?)[-] 教你从头到尾利用DQN自动玩flappy bird全程命令提示GPUCPU 前言 第一部分GPU版教程 1NVIDIA驱动CUDAcudnn安装 下载相应文件后续 使用下载地址 11 Install NVIDIA Driver 安装NVIDIA驱动 12 Install CUDA 安装CUDA 13 Install cuDN

int offset= x+y*dim   x 线程块内的线程索引 y 线程块索引 dim 线程块的维度   tid = threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x 计算大于或等于128的最小倍数(127+x)/128   kernel<<<(x+127)/128,128>>>(a,b,c)   规约求和   int i= blockDim.x/2; while(i != 0){ if(cacheIndex < i) cache[cache

在上一期中,我们介绍了为什么使用GPU可以加速计算和处理图像,以及查看自己的电脑能否使用GPU加速,不知道的可以去看上一期文章,这期我们正式的来下载与安装GPU加速工具CUDA,并检查是否安装成功. ​前言: 安装CUDA之前,我们需要做一些准备工作,一起来看一下NVIDA的官方的CUDA下载安装文档,地址:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-installation-guide-microsoft-windows/index.html. 可以看到,如果我们想要下

本文总结ML面试常见的问题集 转载来源:https://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/78121924 51.简单说下sigmoid激活函数 常用的非线性激活函数有sigmoid.tanh.relu等等,前两者sigmoid/tanh比较常见于全连接层,后者relu常见于卷积层.这里先简要介绍下最基础的sigmoid函数(btw,在本博客中SVM那篇文章开头有提过). sigmoid的函数表达式如下 其中z是一个线性组合,比如z可以等于:b + *

----本节内容------- 1.遗留问题解答 2.Spark核心概念 2.1 RDD及RDD操作 2.2 Transformation和Action 2.3 Spark程序架构 2.4 Spark on Yarn运行流程 2.5 WordCount执行原理 3.Spark计算引擎原理 3.1 Spark内部原理 3.2 生成逻辑执行图 3.3 生成物理执行图 4.Spark Shuffle解析 4.1 Shuffle 简史 4.2  Spark Shuffle ·Shuffle Write

MPI 的简单使用 ▶ 源代码.主机根结点生成随机数组,发布副本到各结点(例子用孩子使用了一个结点),分别使用 GPU 求平方根并求和,然后根结点使用 MPI 回收各节点的计算结果,规约求和后除以数组大小(相当于球随机数组中所有元素的平方根的平均值). // simpleMPI.h extern "C" { void initData(float *data, int dataSize); void computeGPU(float *hostData, int blockSize,

Github开源人脸识别项目face_recognition 原文:https://www.jianshu.com/p/0b37452be63e 译者注: 本项目face_recognition是一个强大.简单.易上手的人脸识别开源项目,并且配备了完整的开发文档和应用案例,特别是兼容树莓派系统. 为了便于中国开发者研究学习人脸识别.贡献代码,我将本项目README文件翻译成中文. 向本项目的所有贡献者致敬. 英译汉:同济大学开源软件协会 子豪兄Tommy Translator's note: f

复制表格时,如果要加上行标和列标.页面布局->工作表选项:标题,勾上打印->复制下拉框->复制为图片加上打印样式 一行长拆成几行短或几行短变成一行长的文本拆分,可以通过:填充->两端对齐. 单元格拆分:一个地区对应多个情况.通过分类汇总计数后,出现空白值,采用格式刷. 多行变单列:整齐的多行->最后一列的最后一行等于前一列的第一行->拖拽足够长->向前面拖拽. 工资条每个都加标题.排序出空格->然后筛选出空格->复制标题->粘贴 单元特定格式可以

文件是在WIndows 下创建的,Windows 的文件名中文编码默认为GBK,而Linux中默认文件名编码为UTF8,由于编码不一致所以导致了文件名乱码的问题,解决这个问题需要对文件名进行转码.文件名转码工具convmv没安装的话用下面的命令安装: sudo apt-get install convmv 复制代码 convmv 使用方法:convmv -f 源编码 -t 新编码 [选项] 文件名常用参数:-r 递归处理子文件夹–notest 真正进行操作,默认情况下是不对文件进行真实操作–li

原博文地址:http://www.cnblogs.com/york-hust/archive/2012/07/07/2580388.html 文件是在WIndows 下创建的,Windows 的文件名中文编码默认为GBK,而Linux中默认文件名编码为UTF8,由于编码 不一致所以导致了文件名乱码的问题,解决这个问题需要对文件名进行转码.文件名转码工具convmv没安装的话 用下面的命令安装: sudo apt-get install convmv 复制代码 convmv 使用方法: convm

CUDA动态并行的简单实践,以及利用CUDA动态并行实现快排算法(有单线程的递归调用) ▶ 源代码:动态并行递归调用线程块 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <D:\Program\CUDA\Sampl

折腾了几天,爬了大大小小若干的坑,特记录如下.代码在最后面. 环境: Python3.6.4 + TensorFlow 1.5.1 + Win7 64位 + I5 3570 CPU 方法: 先用MNIST手写数字库对CNN(卷积神经网络)进行训练,准确度达到98%以上时,再准备独家手写数字10个.画图软件编辑的数字10个共计20个,让训练好的CNN进行识别,考察其识别准确度. 调试代码: 坑1:ModuleNotFoundError: No module named 'google' 解决:pi

我的安装版本: win10 x64 VS2015 conda python 3.7 显卡 GTX 940mx Cuda 9.0 cudnn v7.3.1 Tensorflow-gpu 1.13.1 1.安装Anaconda 自动安装python3.7 2.安装VS2015 tensorflow其实是基于VC++2015开发的,所以需要安装vs2015 下载地址   https://pan.baidu.com/s/1F7g4sn5qj82RI0syjznFMQ 密码:fe9f 3. 安装显卡驱动