前言 pin_memory 和 non_blocking的作用分别是什么?网上看了很多解释，只是稀里糊涂的有个感觉，就是用了这玩意速度能变快，但是不知所以然，这篇文章希望能帮助你解惑，也给自己做个笔记
说一个不太常用的需求，就是你有没有想过，把电脑上珍藏多年的PDF电子书，转换成视频文件，让大家学习。
负号指时数字应该是左对齐的，“0”告诉python用前导0填充数字，正号指时数字总是显示它的正负(+，-)符号，即使数字是正数也不例外。
在老板的要求下，本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程，随后将该技术应用到了实际项目中，使处理程序加速超过1K，可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择。还有不到一年毕业，怕是毕业后这些技术也就随毕业而去，准备这个暑假开辟一个CUDA专栏，从入门到精通，步步为营，顺便分享设计的一些经验教训，希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导。个人能力所及，错误难免，欢迎讨论。
目前版本的cuda是很方便的，它的一个安装里面包括了Toolkit`SDK`document`Nsight等等，而不用你自己去挨个安装，这样也避免了版本的不同步问题。 1 cuda5.5的下载地址，官方网站即可： https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 在里面选择你所对应的电脑版本即可。 2 VS2010这个没什么说的了，网上各种的免费资源，下载一个不需要钱的就行。 3 Cuda的安装：（win7版32bit） 安装cuda 3.1 cuda的安装
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型，可以使用CUDA C/C++编写高性能的GPU加速代码。然而，在使用CUDA进行开发时，有时会遇到"cuda error: device-side assert triggered"的错误。本文将介绍这个错误的原因，以及如何解决它。
这是一个小实验，在于验证GPU上使用零拷贝内存和页锁定内存的性能差别。使用的是点积计算，数据量在100M左右。实验步骤很简单，分别在主机上开辟普通内存，页锁定内存以及进行零拷贝内存的操作，看三者哪个完
一、变量、常量、字面量 package com.zhangguo.chapter2_3; /** * 1、银行利率为5%，问存款100美元5年的收益细节？ * */ public class
我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第五天，我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口，其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯。 本文共计1273字，阅读时间20分钟 3.2. CUDA C Runtime The runtime is implemented in the cudart library, which is linked to the applic
大家好，我是架构君，一个会写代码吟诗的架构师。今天说一说cuda教程[新手入门学编程],希望能够帮助大家进步!!!
白嘉庆，西邮陈莉君教授门下研一学生。曾在华为西安研究所任C++开发一职，目前兴趣是学习Linux内核网络安全相关内容。
一个kernel结构如下：Kernel<<>>(param1, param2, …)
在上一章节，我们介绍了 NALU 层的相关细节，并且简单介绍了 SPS 和 PPS 的概念。我们知道，解码器在解码一路码流的时候，总是要首先读入 SPS 和 PPS。那么我们本章就来详细介绍 SPS 和 PPS。
当前，提到深度学习，我们很自然地会想到利用GPU来提升运算效率。GPU最初是为了加速图像渲染和2D、3D图形处理而设计的。但它们强大的并行处理能力，使得它们在深度学习等更广泛的领域中也发挥了重要作用。
所有的CUDA API返回值都是CUDA中定义的一个错误代码，这种返回值的方式也是我们在写程序中经常用到的。这也意味着我们如果想得到某个结果，只能通过参数引用的方式，而我们定义的dev_a本来就是指针，又加了个&，所以前面是两个*。
一、传统的提高计算速度的方法 faster clocks (设置更快的时钟） more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的工作) more processors(更多处理器) 二、CPU & GPU CPU更加侧重执行时间，做到延时小 GPU则侧重吞吐量，能够执行大量的计算 更形象的理解就是假如我们载一群人去北京，CPU就像那种敞篷跑车一样速度贼快，但是一次只能坐两个人，而GPU就像是大巴车一样，虽然可能速度不如跑车，但是一次能载超多人。 总结起来相比于CPU，GPU有
CUDA用于并行计算非常方便，但是GPU与CPU之间的交互，比如传递参数等相对麻烦一些。在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个，动辄达到10-20个，如果能够在CPU中提前把数据组织好，比如使用二维数组，这样能够省去很多参数，在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构。当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数，不可避免会影响效率，这个不是今天讨论的重点了。 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用（亲测可用）： 1. 普通二维数组示例： 输入：二维数组A（8行4列） 输出：二维数
一直对String.format不了解,而且也记不住那么多,记录一下以后查起来方便 1 占位符 1.1 单个占位符
GPU并不是一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，也可以把GPU看成是CPU的协处理器，因此当在说GPU并行计算时，其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中，GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作，CPU所在位置称为为主机端（host），而GPU所在位置称为设备端（device），如下图所示。
接着之前的《浅谈动作识别TSN，TRN，ECO》，我们来谈谈最近 MIT和IBM Watson 的新文 Temporal Shift Module（TSM）[1]。
C1：96×11×11×3 (卷积核个数/宽/高/深度) 34848个
在php中有两个函数——至少有两个是否有其他的我还不知道，能够实现数字补零，str_pad(),sprintf()详细如下
可以看到格式化后的数字类型变为字符类型。 python给输出整数前补零 有一些不同位数的数字，比如1、22、333、4444，正常作为数字或转字符串输出可能位数不一样，某些时候输出到文本在后续处理会带来麻烦。如果想保证位数一样，在前面补0。
# [PHP-date函数，月、日，带不带0的问题(一步到位无需截取)](https://www.cnblogs.com/xiaogou/p/11663144.html) echo date('Y-m-d'); 2012-08-08 echo date('Y-n-j'); 2012-8-8 以下为参数详解（转）： a - "am" 或是 "pm" A - "AM" 或是 "PM" d - 几日，二位数字，若不足二位则前面补零; 如: "01" 至 "31" D - 星期几，三个英文字母; 如: "F
大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君 转自：http://www.lofter.com/postentry?from=search&permalink=1cb3111d_6ee9587 1、先
最近在用ArcGIS结合Python做一些批量处理的事情，其中一个场景就是根据用户指定的宽度，格式化输出数字，不足的部分补零，例如用户输入为3，则为001、002、003、......099。
目录 一、前言 二、重载方法 三、占位符 四、对字符、字符串进行格式化 五、对整数进行格式化 六、对浮点数进行格式化 七、对日期时间进行格式化 八、其他转换符 九、总结 参考 一、前言 String.format 作为文本处理工具，为我们提供强大而丰富的字符串格式化功能，为了不止步于简单调用 String.format("Hello %s", "John"
理解英伟达CUDA架构涉及几个核心概念，这些概念共同构成了CUDA并行计算平台的基础。 1. SIMT（Single Instruction Multiple Thread）架构 CUDA架构基于SIMT模型，这意味着单个指令可以被多个线程并行执行。每个线程代表了最小的执行单位，而线程被组织成线程块(Thread Block)，进一步被组织成网格(Grid)。这种层级结构允许程序员设计高度并行的算法，充分利用GPU的并行计算核心。 2. 层级结构 - 线程（Threads）: 执行具体计算任务的最小单位。 - 线程块（Thread Blocks）: 一组线程，它们共享一些资源，如共享内存，并作为一个单元被调度。 - 网格（Grid）: 包含多个线程块，形成执行任务的整体结构。 3. 内存模型 - 全局内存: 所有线程均可访问，但访问速度相对较慢。 - 共享内存: 位于同一线程块内的线程共享，访问速度快，常用于减少内存访问延迟。 - 常量内存和纹理内存: 优化特定类型数据访问的内存类型。 - 寄存器: 最快速的存储，每个线程独有，但数量有限。 4. 同步机制 屏蔽同步（Barrier Synchronization） 通过同步点确保线程块内或网格内的所有线程达到某个执行点后再继续，保证数据一致性。 5. CUDA指令集架构（ISA） CUDA提供了专门的指令集，允许GPU执行并行计算任务。这些指令针对SIMT架构优化，支持高效的数据并行操作。 6. 编程模型 CUDA编程模型允许开发者使用C/C++等高级语言编写程序，通过扩展如`__global__`, `__device__`等关键字定义GPU执行的函数（核函数，kernel functions）。核函数会在GPU上并行执行，而CPU代码负责调度这些核函数并在CPU与GPU之间管理数据传输。 7. 软件栈 CUDA包含一系列工具和库，如nvcc编译器、CUDA runtime、性能分析工具、数学库（如cuFFT, cuBLAS）、深度学习库（如cuDNN）等，为开发者提供了完整的开发环境。
今天是 2019 年的最后一天。很多人都在这个特殊的日子总结过去的一年，计划新的一年。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。
上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间，以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现，也就是推算所谓的内存带宽，博客的最后我们计算了在GPU上单线程计算立方和的程序的内存带宽，发现其内存带宽的表现是十分糟糕的，其所使用的内存带宽大概只有 5M/s，而像GeForce 8800GTX这样比较老的显卡，也具有超过50GB/s 的内存带宽 。
为了我们获得并行能力，需要做一些配置CIA可以，这个配置在内核启动中写。它们指定了Grid中块的数量，和每一个块中线程的数量。每个快上面有512或者1024个线程。
CUDA逻辑模型是异构模型, 需要CPU和GPU协同工作. 在CUDA中, host和device是两个重要概念, host是指CPU及其内存, device是指GPU及其内存. 典型的CUDA程序的执行流程如下:
CUDA，Compute Unified Device Architecture的简称，是由NVIDIA公司创立的基于他们公司生产的图形处理器GPUs（Graphics Processing Units,可以通俗的理解为显卡）的一个并行计算平台和编程模型。
作者：Charlotte77数学系的数据挖掘民工 博客专栏：http://www.cnblogs.com/charlotte77/ 个人公众号：Charlotte数据挖掘（ID：CharlotteDataMining） 上篇文章中我们讲解了 卷积神经网络的基本原理 ，包括几个基本层的定义、运算规则等。本文主要写卷积神经网络如何进行一次完整的训练，包括前向传播和反向传播，并自己手写一个卷积神经网络。如果不了解基本原理的，可以先看看上篇文章：【深度学习系列】卷积神经网络CNN原理详解(一)——基本
format 必需。规定时间戳的格式。 timestamp 可选。规定时间戳。默认是当前的日期和时间。
解决PHP时间戳中月份、日期前带不带0的问题 有的时候网页中输出日期时间，月份和日期前有个0，总感觉是多余的，今天我们就分享关于PHP时间戳中月份和日期前面显示0或不显示0的一些详细参数，如下：
Keras代码示例多达数百个。通常我们只需复制粘贴代码，而无需真正理解这些代码。通过学习本教程，您将搭建非常简单的构架，但是此过程会带给您些许好处：您将通过阅读 VGG*的论文原著学习使用 Keras 从零开始实现 VGG 网络。 我使用的术语是指由牛津大学计算机视觉组 (Visual Geometry Group， VGG)为ILSVRC-2014构建的网络构架。 那么，实现别人构建出来的结构有什么意义呢？ 关键在于学习，通过完成本教程的学习，您将： 进一步了解 VGG 构架； 进一步了解卷积神经网
（1）input: 指需要做卷积的输入图像，它要求是一个Tensor, 具有[batch, in_height,in_width, in_channels]这样的形状，具体含义是“训练时一个batch的图片数量， 图片高度，图片宽度，图像通道数”，注意这是一个四维的Tensor,要求类型为float32和float64其中之一。
语法： int checkdate(int month, int day, int year);
在上一篇文章中我们初步了解了 GLSL ES 的基本语法，那么本篇文章就和大家一起学习 GLSL ES 的数据类型。
“格式化字符串(format string)” - 每一次你使用 ' ’ 或 " " 把一些文本引用起来，你就建立了一个字符串。 字符串是程序将信息展示给人的方式。
LOC(a00)表示第一个元素的存储位置，即基地址，LOC(aij)表示aij的存储位置。 授人以鱼不如授人以渔，告诉你记住公式，就像送你一条鱼，不如交给你捕鱼的秘籍！ 存储位置计算秘籍：aij的存储位置等于矩阵第一个元素的存储位置，加上前面的元素个数*每个元素占的空间数。
因为date函数非常强大，他完全可以胜任一切这样的工作我附个手册里的表吧 方便随时查阅
当使用CUDA（Compute Unified Device Architecture）进行并行计算时，我们可以利用GPU（图形处理器）的强大性能来加速各种应用程序。
3.2.11.3. CUDA Arrays CUDA arrays are opaque memory layouts optimized for texture fetching. They are one dimensional, two dimensional, or three-dimensional and composed of elements, each of which has 1, 2 or 4 components that may be signed or unsigned 8-
由于没有使用profiler,仅仅通过简单的传输函数测试，如下测试了10000个点，1000000个点，100000000个点的速度： 均按时钟周期来计时，通过MAX调整数据 int main(){ clock_t start,finish; int *d_data,*h_data; h_data = (int *)calloc(MAX, sizeof(int)); memset(h_data,0,MAX*sizeof(int)); cudaMalloc((void
首先需要知道的是在php中获取时间方法是date()，在php中获取时间戳方法有time()、strtotime()。下面分别说明。 date() 格式为：date(format, timestamp)，format为格式、timestamp为时间戳（可选）。 time() 返回当前时间的 Unix 时间戳，没有参数。 strtotime(time, now) 将任何英文文本的日期时间描述解析为 Unix 时间戳。time 为必填，规定要解析的时间字符串；now 用来计算返回值的时间戳，如果省略该参数，则使用当前时间。
首先需要知道的是在php中获取时间办法是date()，在php中获取时间戳办法有time()、strtotime()。下面分别说明。 date() 格式为：date(format, timestamp)，format为格式、timestamp为时间戳（可选）。 time() 返回当前时间的 Unix 时间戳，没有参数。 strtotime(time, now) 将任何英文文本的日期时间描述解析为 Unix 时间戳。time 为必填，规定要解析的时间字符串；now 用来计算返回值的时间戳，如果省略该参数，则使用当前时间。
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