技术背景 之前写过一篇讲述如何使用pycuda来在Python上写CUDA程序的博客.这个方案的特点在于完全遵循了CUDA程序的写法,只是支持了一些常用函数的接口,如果你需要自己写CUDA算子,那么就只能使用非常不Pythonic的写法.还有一种常见的方法是用cupy来替代numpy,相当于一个GPU版本的numpy.那么本文要讲述的是用numba自带的装饰器,来写一个非常Pythonic的CUDA程序. CUDA的线程与块 GPU从计算逻辑来讲,可以认为是一个高并行度的计算阵列,我们可以想象成

● nvcc 编译流程图 ● sm 是向前兼容的,高的版本号是在低版本号的基础上添加了新功能得到的,同一 compute_XY 编译的 .cu 文件仅能向后 sm_ZW 的实 GPU 版本(Z > X) ● 虚拟 GPU 完全由它提供给应用程序的一组功能或特征来定义 ● PTX 可以视为虚拟 GPU 的 汇编,以文本格式表示,便于进一步编译为各格式的二进制机器码 ● 编译时应尽量降低虚拟 GPU 版本(增加兼容性),同时尽量提高实际 GPU 版本(在知道运行 GPU 的情况下) ● 即时编译(J

▶ 参考[https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html] ▶ nvcc 预定义的宏 __NVCC__ // 编译 C/C++/CUDA 源文件是有定义 __CUDACC__ // 编译 CUDA 源文件时有定义 __CUDACC_RDC__ // 使用选项 --relocatable-device-code true 时有定义 __CUDACC_DEBUG__ // 使用选项 --device-debug 是有

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(下) Numba依赖 向库中添加EMM插件的实现自然会使Numba成为库的依赖项,而以前可能没有.为了使依赖关系可选,如果需要的话,可以有条件地实例化并注册EMM插件,如下所示: try: import numba from mylib.numba_utils import MyNumbaMemoryManager numba.cuda.cudadrv.driver.set_memory_manager(MyNumbaMemoryManager) excep

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,

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

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

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法.由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题,Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND.相反,Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现.xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1,比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短,但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试. 在GPU上使

下面的话是我的观察和思考,请多多批评. TensorFlow 要用 CUDA.CUDA toolkit.CUDNN,看好版本的对应关系再安装,磨刀不误砍柴工. 1)NVIDIA Panel 里显示的NVCUDA.DLL不是安装的CUDA版本,而是目前显卡驱动所能支持的最高 CUDA 版本,可以理解成是CUDA 的 Driver,现在若是更新驱动它是可能发生变化的,因为驱动升级了,算整体驱动升级,CUDA驱动也会升级 2)NVIDIA GPU Computing Toolkit != cudato

欢迎访问我的GitHub https://github.com/zq2599/blog_demos 内容:所有原创文章分类汇总及配套源码,涉及Java.Docker.Kubernetes.DevOPS等: 本篇概览 自己有一台2015年的联想笔记本,显卡是GTX950M,已安装ubuntu 16.04 LTS桌面版,为了使用其GPU完成deeplearning4j的训练工作,自己动手安装了CUDA和cuDNN,在此将整个过程记录下来,以备将来参考,整个安装过程分为以下几步: 准备工作 安装Nvi

00.CUDA简介 CUDA和GPU的并行处理能力来加速深度学习和其他计算密集型应用程序 01.CPU+GPU协同架构 02.部署环境 [docker@lab-250 ~]$ cat /etc/*release NAME="Red Hat Enterprise Linux Server" VERSION="7.0 (Maipo)" ID="rhel" ID_LIKE="fedora" VERSION_ID="7.0&

1.首先,默认你已经装了适合你的显卡的nvidia驱动. 到  http://www.nvidia.com/Download/index.aspx 搜索你的显卡需要的驱动型号 那么接下来就是cuda的安装. 2.安装 CUDA 9.0参考:https://blog.csdn.net/QLULIBIN/article/details/78714596#commentBox里面写得很详细,按步骤安装成功 3.安装NVIDIA cuDNN参考:https://www.cnblogs.com/perto

安装环境 OS:Ubuntu 18.04 64 bit 显卡:NVidia GTX 1080 任务:安装 CUDA 10及cuDNN 7 工具下载 NVidia官网下载下列文件: CUDA 10:cuda_10.0.130_410.48_linux.run cnDNN 7.4:cudnn-10.0-linux-x64-v7.4.2.24.tgz 安装CUDA $ sudo sh cuda_10.0.130_410.48_linux.run 先输入accept接受协议,然后按需回答问题即可. 注意

前两天安装Jetpack3.0的时候,看着网上的教程以为cuda会自动安装上,但是历经好几次安装,都安装不上cuda,也刷了好几次jetpack包.搜遍了网上的教程,也没有安装上.错误如下图所示: 这是我在网上找的错误图,我的错误和它一样.首先,我看清了下载错误的原因可能是源的问题,网速太慢.因为我一开始改变了板子上系统默认的源,阿里的源和科大的源都试过了,哎,当初就不应该改变板子的源.太坑了,还是默认的源比较好,就这样在阿里的源和科大的源辗转反侧了1天后,第二天把源改回了默认的源,虽然下载速度

之前已经装过一次了,不过没有做记录,现在又要翻一堆博客安装,长点记性,自己记录下. 环境 ubuntu16.04 python2.7 商家送过来时候已经装好了显卡驱动,所以省去了一大麻烦. 剩下的就是安装cuda和cudnn. 显卡驱动与cuda版本是有对应关系的,官网上贴出的匹配表 我的显卡驱动是384.130,与cuda8对应,于是下载cuda8,官网进去后就是cuda10,旧版本的地址 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive 下载

前言: 经过尝试过几次Caffe,theano,MxNet之后,很长时间没有进行caffe的更新,此次在Ubuntu16.04下安装Caffe,折腾了一天时间,终于安装成功. 参考链接:Caffe+UbuntuKylin14.04_X64+CUDA 6.5配置 一  配置CUDA8.0 既然使用了最新版本,必然使用最新版本的CUDA,且只有CUDA8.0给了ubuntu16.04支持. 1.1 禁用nouveau驱动: 参考链接: http://blog.csdn.net/chunchun362

GPU和CPU区别 1,CPU主要用于处理通用逻辑,以及各种中断事物 2,GPU主要用于计算密集型程序,可并行运作: NVIDIA 的 GeForce 显示卡系列采用 GPU 特性进行快速计算,渲染电脑画面,比如大型游戏,图像处理等场景的画面 深度学习的训练过程中,包含了大量重复性的计算,利用 GPU 的计算和并行特性,可提高训练的效率,具备 GPU 特性的电脑显卡就有用武之地啦! 使用 GPU 的计算前需要做些准备,下面以 window 7 x64 系统为例子 一,检查显卡类型和计算能力 1,

由于课题的原因,笔者主要通过 Pytorch 框架进行深度学习相关的学习和实验.在运行和学习网络上的 Pytorch 应用代码的过程中,不少项目会标注作者在运行和实验时所使用的 Pytorch 和 cuda 版本信息.由于 Pytorch 和 cuda 版本的更新较快,可能出现程序的编译和运行需要之前版本的 Pytorch 和 cuda 进行运行环境支持的情况.比如笔者遇到的某个项目中编写了 CUDAExtension 拓展,而其中使用的 cuda 接口函数在新版本的 cuda 中做了修改,使得

最近做一个"高清视频人流量检测"的项目,由于对实时性要求较高,我们需要较快的检测速度.在搜索茫茫"论"海后,我在"The Fastest Deformable Part Model for Object Detection"这篇论文中,找到了FFT(DPM).Proposed Method.以及ACF三种相对较快的行人检测方法.由于在这三种方法中,Proposed Method和ACF方法更快,检测效果更好,所以我将注意力主要集中在PM和ACF上

(安装:NVIDIA-384+CUDA9.0+cuDNN7.1) 显卡(GPU)驱动:NVIDIA-384 CUDA:CUDA9.0 cuDNN:cuDNN7.1 Ubuntu 下安装CUDA需要装NVIDIA驱动,首先进入NVIDIA官网,然后查询对应NVIDIA驱动是否支持你电脑的型号. 这里我的电脑是:华硕F450J ,自带的NVIDIA GEFORCE 745. 第一步.安装NVIDIA GPU驱动 去NVIDIA官网查询是否支持我电脑的GPU如下 可以看出:GeForce 700M S