CUDA优化的冷知识 8 |GPU显存的特色 CUDA优化的冷知识9 |GPU显存的粒度 CUDA优化的冷知识10 | GPU卡和Jetson上显存优化的特色 CUDA优化的冷知识11 |一些规避的坑和优化的要点...CUDA优化的冷知识12 |一些规避的坑和优化的要点(续） CUDA优化的冷知识13 |从Global memory到Shared memory CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处...接着之前的内容, 即说对GPU上的各种存储器的优化使用, 今天来到纹理存储. 这个其实我们之前在编程指南中已经说过很多了, 读者也应当对基本用法, 包括经典的纹理引用和较新的纹理对象都应该会使用了....我们主要说一下使用纹理所带来的主要优势. 根据之前的内容, 你已经知道, 纹理可以提供免费的值变换, 和免费的坐标变换, 以及免费的越界处理, 以及, 更加优化的访存/缓存效果....此时如果你的代码SFU/XU是瓶颈, 或者因为使用SFU而导致了浪费了指令发射能力的话, 应当考虑使用texture自带的免费转换功能, 来节省对应的SFU的I2F之类的转换指令.
GPU设备间拷贝或转移 针对这种互相独立的硬件架构，CUDA使用多流作为一种高并发的方案： 把一个大任务中的上述几部分拆分开，放到多个流中，每次只对一部分数据进行拷贝、计算和回写，并把这个流程做成流水线...将程序改为多流后，每次只计算一小部分，流水线并发执行，会得到非常大的性能提升。 规则 默认情况下，CUDA使用0号流，又称默认流。不使用多流时，所有任务都在默认流中顺序执行，效率较低。...在使用多流之前，必须先了解多流的一些规则： 给定流内的所有操作会按序执行。 非默认流之间的不同操作，无法保证其执行顺序。...使用 定义 如果想使用多流时，必须先定义流： stream = numba.cuda.stream() CUDA的数据拷贝以及核函数都有专门的stream参数来接收流，以告知该操作放入哪个流中执行...，不指定stream参数时，这些函数都使用默认的0号流。
CUDA优化的冷知识13 |从Global memory到Shared memory CUDA优化的冷知识14|local memory你可能不知道的好处 CUDA优化的冷知识15|纹理存储优势（1）...CUDA优化的冷知识16|纹理存储优势（2） ?...我们看下纹理给我们带来的边界/越界处理都有什么好处/优势. 好处有两点: 第一点是, 在指定了一定的边界模式后, 越界不再需要考虑....而如果使用今天手册章节中说到的texture的自动边界/越界处理的话, 你可以免费. 我们具体说一下....而今天, 你如果使用texture的第3大点的这种特性, 这一切都是免费的, if的多个分支可以被省略了, 从而潜在的可能提升性能. 而且主要是减少了代码编写者的成本, 和出错的可能.
CUDA优化的冷知识 8 |GPU显存的特色 CUDA优化的冷知识9 |GPU显存的粒度 CUDA优化的冷知识10 | GPU卡和Jetson上显存优化的特色 CUDA优化的冷知识11 |一些规避的坑和优化的要点...CUDA优化的冷知识15|纹理存储优势（1） ?...例如图像处理或者神经网络的输入图像, 可以大小自动适配. 也就是说, 我一个256x256的图片, 和一个512x512的图片, 使用了自动的免费坐标归一化功能后, 后者和前者可以自动的等效缩放....当然, 现在用深度学习的用户可能不在乎这点, 也没法在乎, 因为他们如果使用框架的话, 能配置的只是简单的文本文件描述(例如对网络结构的描述). 不需要手写任何代码, 自然也不需要考虑这点....这样texture就又带来了, 免费的而且一定情况下是精确的坐标变换/缩放功能. 使用它依然可以解放掉你的主代码去干其他事情. 从而可能带来无论是编程世间, 还是性能上的提升. 这是第二点.
CUDA纹理内存的访问速度比全局内存要快，因此处理图像数据时，使用纹理内存是一个提升性能的好方法。 贴一段自己写的简单的实现两幅图像加权和的代码，使用纹理内存实现。...1 #include 2 #include 3 #include 4 #include cuda.h> 5...#include cuda_runtime.h> 6 #include 7 8 using namespace std; 9 using...namespace cv; 10 11 //声明CUDA纹理 12 texture ...26 if (tidx<imgWidth && tidy<imgHeight) 27 { 28 float4 lenaBGR,moonBGR; 29 //使用
DDD使用Cmd调用服务时经常会被问到与直接的接口调用有什么区别，首先命令模式（Command Pattern）可以轻松的实现AOP的功能，比如日志 事务等，其次命令模式是面向接口编程的可以轻松根据业态场景调用不同的服务可以参考阿里的...cola架构和咸鱼的swak架构 。...命令模式通常遇到最麻烦的可能是返回值的问题，常用的就两种一种是将返回值放入到cmd中，第二种就是通过范型返回值的方式返回 http://martinfowler.com/bliki/CommandOrientedInterface.html
CUDA共享内存使用示例如下：参考教材《GPU高性能编程CUDA实战》。...1 #include cuda.h> 2 #include cuda_runtime.h> 3 #include 4 #include...cache，一共有blocksPerGrid个缓冲区副本 30 cache[cacheIndex] = temp; 31 //对线程块中的线程进行同步 32 __syncthreads...(); 33 34 //归约运算，将每个缓冲区中的值加和，存放到缓冲区第一个元素位置 35 int i = blockDim.x / 2; 36 while (i !...cache[cacheIndex + i]; 41 } 42 __syncthreads(); 43 i /= 2; 44 } 45 //使用第一个线程取出每个缓冲区第一个元素赋值到
前两篇文章我们介绍了如何使用GPU编程执行简单的任务，比如令人难以理解的并行任务、使用共享内存归并（reduce）和设备函数。为了提高我们的并行处理能力，本文介绍CUDA事件和如何使用它们。...Numba 中的流 我们这里演示一个简单的任务。给定一个数组 a，然后将用规范化版本覆盖它： a ← a / ∑a[i] 解决这个简单的任务需要使用三个内核。...让我们看一个规范化10个数组的例子——每个数组都使用自己的流。...当使用多个流时并没有看到总时间改进。这可能有很多原因。例如，对于并发运行的流，本地内存中必须有足够的空间。英伟达提供了几个工具来调试CUDA，包括调试CUDA流。...在本教程中，介绍了如何使用事件准确地测量内核的执行时间，这种方法可用于分析代码。还介绍了流以及如何使用它们始终保持gpu的占用，以及映射数组如何改善内存访问。
如果想要使用网页访问这些模型资源内容，我们通常会使用官方的像素流，虽然这种方式可以实现网页访问，但是也存在一些问题和缺点。传统像素流1....适用类型，传统像素流只是作为UE的引擎插件，只支持UE的内容，像unity或者其他类型的软件都没办法支持使用。4....交互方式单一，传统的像素流只有网页模式，并且大并发效果在某些情况下并不理想，并且终端类型只支持电脑和手机来使用。...在以上几种因素的影响下，传统的像素流满足不了一些使用者的需求，通常会采用新型的像素流送方式---点量像素流送。在上述几个影响的因素方面，点量像素流送是如何解决的？以下可供参考：1....总的来说，这种新的像素流送方式能够解决传统像素流的痛点，并且应用支持的范围也较广，对于一些场景使用者来说大大减少了问题的存在，让使用更加方便。
问题来源 对于刚接触人工智能领域不久的我而言，装 CUDA 等一些跑模型需要用到的工具是一件痛苦的事，稍不注意就会导致版本依赖问题，最终可能会需要你把前面安装的东西都卸载掉并重新下载，故本文记录如何卸载...CUDA 使得卸载干净。...解决方案 本文的卸载工具采用 window 自带的控制面板，首先打开控制面板，看到很多关于 NVIDIA 的应用，不知从何下手，这里需要注意，有三个应用不能卸载，分别是 NVIDIA的图形驱动程序...卸载完成后，需要清楚废弃的注册表，这里推荐使用腾讯电脑管家的垃圾清理功能，扫描后记得选中注册表的信息，如下图所示。...这一步执行完后，基本电脑上所有关于错误版本的 CUDA 都会被卸载干净，接着就可以进行新版本的 CUDA 的安装操作。 版权声明：本文内容由互联网用户自发贡献，该文观点仅代表作者本人。
使用Python写CUDA程序有两种方式： * Numba * PyCUDA numbapro现在已经不推荐使用了，功能被拆分并分别被集成到accelerate和Numba了。...（也可以使用Python编写内核函数），这一点类似于OpenACC，而PyCUDA需要自己写kernel，在运行时进行编译，底层是基于C/C++实现的。...因此，这两种方式具有不同的应用： * 如果只是为了加速自己的算法而不关心CUDA编程，那么直接使用numba会更好。...* 如果为了学习、研究CUDA编程或者实验某一个算法在CUDA下的可行性，那么使用PyCUDA。...* 如果写的程序将来要移植到C/C++，那么就一定要使用PyCUDA了，因为使用PyCUDA写的kernel本身就是用CUDA C/C++写的。
随着大语言模型(LLM)时代的到来，我一直想玩玩一些开源的自托管小工具。我正在使用一台老工作站作为家庭实验室，方便的是它安装了一个老的 NVIDIA GPU。...我目前在一台运行 Debian 11 的裸机单节点上使用 containerd 运行 Kubernetes 1.28“集群”，所以这篇文章将假设一个类似的设置，尽管我尝试链接到其他设置的相关资源。...CUDA 驱动程序 开始之前，请确保您没有任何现有的 NVIDIA 驱动程序，可以使用以下命令卸载它们: sudo apt-get autoremove cuda* nvidia* nouveau* -...卸载图形驱动程序可能会破坏您的桌面环境。它应该会在下面的步骤中使用新的驱动程序自行修复。...NVIDIA 设备插件 安装工作的 CUDA 驱动程序、设置 NVIDIA 容器工具包和将 containerd 配置为使用 NVIDIA 运行时环境，我们现在可以使用其 Helm chart 来应用
1.前言 随着 vue3.x 的消息越来越多，proxy 的讨论也。相对于 Object.defineProperty ，proxy 有什么区别，有什么优势，以及可以应用在什么地方。...由于是使用递归遍历对象，使用 Object.defineProperty 劫持对象的属性，如果遍历的对象层级比较深，花的时间比较久，甚至有性能的问题 3.proxy 对于 proxy ，在 mdn 上的描述是...4.proxy 使用场景 关于 proxy 的使用场景，受限于篇幅，这里就简单列举几个，更多的可以移步我的 github 笔记或者 mdn。...看到这里，两者的区别，和 proxy 的优势已经知道个大概了。...简单通俗的理解Vue3.0中的Proxy 小结 proxy 和 Object.defineproperty 的一些区别，以及 proxy 的优势，使用场景，暂时就介绍到这里了。
#include "cuda_runtime.h" #include #include #include #include <memory.h
opencl源码 https://gitee.com/mirrors/hashcat.git CPU使用冯诺依曼结构，缓存大，处理单元少 GPU处理图像每个像素可以单独处理，缓存小，处理单元很多 opencl...opencl有大多数显卡的驱动版本 opencl访问内存数据 获取平台–>clGetPlatformIDs 从平台中获取设备–>clGetDeviceIDs 创建上下文–>clCreateContext...clSetKernelArg 将内核发送给命令队列，执行内核–>clEnqueueNDRangeKernel 获取计算结果–>clEnqueueReadBuffer 释放资源–>clReleaseXX** cuda
首先，前瞻性动态数据策略的优势是什么？ 动态数据主要与流数据有关，因此企业通常具有两种不同的查看数据的方式。...实时流数据允许企业向数据点添加上下文，以更好地理解其含义。 例如，如果在美国使用信用卡，不久后在西班牙使用同一张信用卡提取相同的金额，则孤立的这两个事件可能看起来是合法的。...您能否谈一谈企业如何在流架构中最佳地使用Flink，以及促进低延迟处理大量流数据的解决方案的意义是什么？...使用像Flink这样的流处理引擎，他们可以定义逻辑时间窗口，这些时间窗口可能是5秒左右，并且可以开始在这些时间范围内分析数据。...看 如何在 CDP 上使用 Apache Flink 设置流处理 。 要了解有关Cloudera实时流数据产品的更多信息，请访问此处 。
人们身处在互联网发展的潮流之中，享受着互联网带来的便利。对于很多的互联网公司来说，更是离不开互联网的支持，越来越多的企业选择将业务由向下转为线上。互联网已经成为企业团队之间工作交流的一座桥梁。...以及使用该软件的优点。 image.png 一、domino的简介 domino是一款由莲花公司开发出的企业级服务器组件。...其半结构化的数据管理模式使得其在工作效率方面十分的高效，尤其是在查找特定文档的时候，视图化的查找更加有利于查找效率的提高。...二、domino的优势所在 首先，在Java开发的支持下，该软件又更进一步，在其基础上加入大量的基础建设模块。这样就实现了十分先进的编辑技术集成。...自1970年开始，这款软件就在用户的建议下不断的优化，经过无数人的实际检验。 以上就是为大家带来的domino的有关介绍。真正高效的企业，一定是在提高工作效率的方面做出努力。
关于在cuda中使用哈希表的一些经验总结 cuda中哈希方法 目前已知的在cuda中使用哈希的方法: 数组 适用于较小的数据规模,如键的范围是int,或者能转化为整型,值类型最长为long等 cudpp...huge-CTR_github cudpp hash使用 使用步骤: 获取GPU卡信息 这也是任何cuda程序的第一步,检查有没有卡,以及卡的计算能力等;使用cudaGetDeviceCount()...验证数据 将查询的结果由GPU内存拷贝回CPU内存,进行数据的验证 释放资源 问题和改进 cudpp内存泄漏问题 cudpp在更新的cuda版本如cuda10,更新的显卡架构如TitanV下出现内存泄漏问题...情况就是只要使用cudpp的lib,代码经过第一个cuda API调用之后就会卡死,内存不断增长,直到内存爆掉 经过测试,我发现是计算能力配置问题,新的显卡架构支持更高的计算能力,只要在编译选项中增加...(9765625)种可能序列,不到10M数据,在cuda中使用数组就可以了;后来需要处理双barcode,20bp,有5^20(95367431640625)种可能序列,需要约95T数据,数组显然不够,
于是今天我们把目光聚焦Pravega，来一次Deep Dive，潜入深海，重点介绍Pravega的特点与优势，看它是如何解决新数据环境下的流数据问题。...，自然想到了使用仅附加 (Append Only) 的日志作为存储原语。...我们可以采用和尾部数据一样的高性能存储（例如SSD）来存储历史数据，但这会非常昂贵并迫使用户通过删除历史数据来节省成本。...Pravega会异步将事件从第一层迁移到第二层，而读写客户端将不会感知到数据存储层级的变化，依然使用同样的Stream抽象操作数据的读写。...总结： 本期内容我们主要介绍了重点介绍了Pravega的关键架构以及关键特性，以及它能给开发人员和公司带来的优势，并与Kafka做了简要对比。
引言：本文安装CUDA主要用于在GPU上训练深度学习模型，编程语言为Python，与C/C++不同，使用Anaconda安装很方便，没有包管理的冲突。...安装步骤 安装 Anaconda，如果有则跳过此步骤 安装 NVIDIA Driver，即显卡驱动 使用 conda 安装 CUDA Toolkit 使用 Python 扩展库进行 GPU 加速的 CUDA...编程的 GPU，使用如下命令查看当前GPU的型号。...numba -s 【本机硬件信息】： 【本机操作系统信息】： 【本机CUDA信息】： 四、使用Pytorch+CUDA进行GPU加速的Python 编程 先查看conda list...[2] 知乎.Linux 下的CUDA安装和使用指南. [3] linux命令行下适配NVIDIA驱动.
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