CUDA实现的简单函数ReducedSum，这个函数中调用了CUDA的atomic.add方法，用这个方法直接替代系统内置的加法，就完成了所有的操作。...我们将这个函数的运行时间去跟np.sum函数做一个对比，结果如下： $ python3 cuda_reduced_sum.py [[0.4359949 0.02592623 0.5496625 ....，会有一定的精度损失，比如这里的误差率就在1e-06级别，但是运行的速度要比numpy的实现快上2倍！...CUDA官方针对此类问题，提供了atomic的内置函数解决方案，包含有求和、求最大值等常用函数。而这些函数的特点就在于，线程与线程之间需要有一个时序的依赖关系。...就比如说求最大值的函数，它会涉及到不同线程之间的轮询。经过测试，CUDA的这种atomic的方案，实现起来非常方便，性能也很乐观，相比于自己动手实现一个不断切割、递归的规约函数，还是要容易快捷的多。
Python是当前最流行的编程语言，被广泛应用在深度学习、金融建模、科学和工程计算上。作为一门解释型语言，它运行速度慢也常常被用户诟病。...，GPU代码竟然比CPU代码慢10+倍！...这里GPU比CPU慢很多原因主要在于： 向量加法的这个计算比较简单，CPU的numpy已经优化到了极致，无法突出GPU的优势，我们要解决实际问题往往比这个复杂得多，当解决复杂问题时，优化后的GPU代码将远快于...原因2中本该程序员动脑思考的问题交给了CUDA解决，增加了时间开销，所以CUDA非常方便的统一内存模型缺点是计算速度慢。...() 总结 Python Numba库可以调用CUDA进行GPU编程，CPU端被称为主机，GPU端被称为设备，运行在GPU上的函数被称为核函数，调用核函数时需要有执行配置，以告知CUDA以多大的并行粒度来计算
二者相互配合，充分利用 CPU 和 GPU 的协同处理能力，以达到高效并行计算的目的。 1、主机代码：主机代码运行在 CPU 上，负责控制整个程序的逻辑流程。...设备代码专注于数据密集型的计算任务，在执行过程中充分利用 GPU 的并行计算能力，使得计算速度比传统的串行处理有显著提升。...内核启动参数指定了 GPU 上线程的数量和分布方式，使内核函数可以通过大量线程并行运行，从而加快数据处理速度。...，其访问速度远高于全局内存，但容量较小（通常为每块 48 KB 或更少）。...尽管称为“本地”，它实际上是分配在全局内存中，因此访问速度较慢，接近全局内存的访问速度。由于本地内存容量有限且其访问开销较高，建议只在必要时使用。
造成这种痛苦的原因有两个主要原因：reduce 和 forEach 需要执行一个回调函数，这个函数被递归调用并使堆栈膨胀，以及对执行代码进行的附加操作和验证（在此描述 https://www.ecma-international.org...最后 我的结论很清楚 - 如果快速性能对您的应用程序至关重要，或者您的服务器需要处理一些负载 - 使用最酷，更易读，更感觉的解决方案将会对您的应用程序性能产生重大影响 - 最多可以达到慢 10 倍！...我们假设你有一个你注意到的服务很慢。你有两个选择。选项 1 占用了团队中的一个或几个开发人员，让他们花一些时间来优化代码以提高速度。选项 2 正在投入一些资金来扩展您的硬件。...在短期内，让您的开发人员进行优化工作可能比扩展服务器所需的成本更高。长期成本甚至更高，因为您将不得不继续进行这种优化，并且您将失去代码可读性，因此新开发人员需要更长时间来确定代码的作用。...如果内置函数确实比不同的实现慢得多（由于 V8 团队很厉害，这种情况不再那么常见），请向 V8 团队报告，以便他们可以进一步优化这些部分。
CUDA API包括三个，从低到高等级分别为 Thrust API Runtime API Driver API 用于CUDA的GPU是安装于主机系统中的独立设备 GPGPU运行在一个和主处理器相隔离的存储空间中...CUDA Kernel是可在主机代码中调用而在CUDA设备上运行的子程序（Kernel没有返回值） Kernel的调用时异步的，即主机仅仅把要执行的Kernel顺序提交给GPGPU，并不等待执行完成，...然后直接处理后面的其他任务 cudaThreadSynchronize() 使主机进入阻塞状态 cudaMemory() 实现阻塞式数据传输 GPU上的基本运行单位是线程 GPU上最大的可共享的内存区域成为全局内存... 常量内存、高速缓存、共享内存、局域内存、纹理内存、寄存器 GPGPU编程的三条法则 1 将数据放入病始终存储于GPGPU pcie总线速度大概是8gb/s，而GPU全局内存的速度大概是...回归测试：经常用一段代码作为回归测试，测试kernel函数的正确性
五、CUDA编程 为了进一步加速深度学习运行时间，我们一般也会将深度学习模型的前处理和后处理放在GPU上来做。因此我们还需要更深入的学习如何用CUDA C进行编程。...1、线程层次结构 CUDA C++对C++进行了扩展，允许程序员定义C++函数，称为CUDA kernel。...每个线程块都有共享内存，对该块的所有线程都是可见的，并且与该块具有相同的生命周期。所有线程都可以访问相同的全局内存。 全局、常量和纹理内存空间针对不同的内存使用情况进行了优化。...3、CUDA编程优化 1）内存优化 一般来说GPU上的计算比CPU快的多，但是将原本CPU代码移植到GPU之后，不仅仅要对比代码的执行速度，还要考虑内存传输的问题。...毕竟在GPU运算之前，需要将主机内存中的数据传输到设备内存，这通常是比较耗时的。 优化传输速度的一种方法是使用页面锁定内存。
GPU上运行 函数的调用除了常规的参数之外，还增加了>>修饰。...而其中的数字将传递个CUDA的运行时系统，至于能干啥，下一章会讲。...但是，巨慢，书里说自从服用了这个，竟然比CPU慢四倍。因此我们需要别的。...这样冲突的范围从全局的所有的线程，变成了线程块内的256个线程，而且由于也就256个数据位，这样造成的数据冲突会大大减小。...具体来说，device前缀定义的函数只能在GPU上执行，所以device修饰的函数里面不能调用一般常见的函数；global前缀，CUDA允许能够在CPU，GPU两个设备上运行，但是也不能运行CPU里常见的函数
俗话说的好：办法总是比困难多，大家都有这个问题，自然也就有大佬来试着解决这个问题，这就请出我们今天的主角: numba 不过在介绍 numba 之前，我们还是得来看看 python 为什么这么慢： 为什么...，函数的运行时间也会有一个很明显的增加，但仍然是远低于第一次运行时的编译的时间。...numba 后都能获得比较好的加速效果，在某些情况下甚至会降低 numpy 的运行速度。...常用内存分配函数： - cuda.device_array()：在设备上分配一个空向量，类似于numpy.empty()； - cuda.to_device()：将主机的数据拷贝到设备； - cuda.copy_to_host...()：将设备的数据拷贝回主机； 我们可以通过一个简单的矩阵相加的例子来看看通过 numba 使用 CUDA 加速的效果： from numba import cuda import numpy as np
编写简单的CUDA程序：CUDA程序通常由两部分组成：主机代码（运行在CPU上）和设备代码（运行在GPU上）。主机代码：通常使用C或C++编写，负责数据的准备、调用GPU函数以及处理计算结果。...设备代码：通常使用CUDA C/C++编写，负责实际的并行计算任务，运行在GPU上。...理解CUDA内存模型：全局内存（Global Memory）：全局内存是GPU上所有线程共享的内存空间，对所有线程可见。全局内存通常用于在GPU核心之间传递大量的数据。...全局内存的访问速度相对较慢，因此优化CUDA程序时，需要尽量减少对全局内存的访问次数。共享内存（Shared Memory）：共享内存是线程块内的线程共享的内存空间，对线程块内的所有线程可见。...共享内存的访问速度相比全局内存快得多，因此适合存储临时数据，以减少对全局内存的访问次数。共享内存在CUDA程序中的使用需要显式地进行声明和管理。
所以，如果工厂容量扩展的速度高于我们提供给它原材料的速度，它就很难达到一个顶峰效率。 即使我们工厂容量（FLOP）翻倍，但带宽跟不上，我们的性能也不能翻倍。...带宽 带宽消耗本质上是把数据从一个地方运送到另一个地方的花费，这可能是指把数据从 CPU 移动到 GPU，从一个节点移动到另一个节点，甚至从 CUDA 的全局内存移动到 CUDA 的共享内存。...这就是为什么激活函数的成本几乎是一样的，尽管 gelu 显然比 relu 包含更多的运算。 因此，重新实现 / 激活检查点会产生一些有趣的结果。...现在，让我们绘制计算强度的 3 个函数图象：运行时间、flops 和内存带宽。 请注意，在执行 64 次乘法之前，运行时间根本不会显著增加。...CPU 运行地比 GPU 更超前 另一方面，nvidia-smi 中的「GPU-Util」（不是「Volatile GPU-Util」）入口会测量实际运行的 GPU 内核的百分占比，所以这是另一种观察是否遇到开销限制的好方法
带宽 带宽消耗本质上是把数据从一个地方运送到另一个地方的花费，这可能是指把数据从 CPU 移动到 GPU，从一个节点移动到另一个节点，甚至从 CUDA 的全局内存移动到 CUDA 的共享内存。...这就是为什么激活函数的成本几乎是一样的，尽管 gelu 显然比 relu 包含更多的运算。 因此，重新实现 / 激活检查点会产生一些有趣的结果。...现在，让我们绘制计算强度的 3 个函数图象：运行时间、flops 和内存带宽。 请注意，在执行 64 次乘法之前，运行时间根本不会显著增加。...CPU 运行地比 GPU 更超前。...另一方面，nvidia-smi 中的「GPU-Util」（不是「Volatile GPU-Util」）入口会测量实际运行的 GPU 内核的百分占比，所以这是另一种观察是否遇到开销限制的好方法。
而与此同时，GPU等专用计算单元虽然工作频率较低，具有更多的内核数和并行计算能力，总体性能/芯片面积的比和性能/功耗比都很高，却远远没有得到充分利用。...图3.CPU+GPU异构系统体系结构 2.1.2 CUDA执行模型 CUDA 源程序由运行于host（CPU）上的控制程序和运行于device（GPU）上的计算核心(kernel)两部分组成。...图9.内存模型 一个kernal既不能访问主机内存也不能动态分配全局内存和常数内存，所有的内存都是由主机进行管理。下表描述了内核与主机对内存区域的分配以及访问情况。...CUDA C对C语言的扩展集引入了变量类型限定符、函数类型限定符等， (2)OpenCL采用的是基于ISO C99的OpenCL C语言，也是一种类C的编程语言。...但都有一定的限制，如_global_函数类型限定符用于声明内核函数，只能在设备上执行，从主机调用。 3.1 AMD视频稳定技术 视频是和大家息息相关高频应用。
用户向工厂发送指令（开销）和原材料（内存带宽），所有这些都是为了保持工厂高效运行（计算）。 如果工厂提高效率的速度超过了为其提供原材料的速度，那么工厂就更难达到其峰值效率。...在一篇关于BERT模型的flop研究中可以发现，BERT中99.8%都是矩阵乘法（Tensor Contraction）操作，所以虽然非矩阵乘法的速度要慢15倍，但也无伤大雅。...深度学习模型优化关注的带宽成本主要是从CUDA全局内存转移到CUDA共享内存。 回到工厂那个例子，虽然工厂可以完成一些计算任务，但它并不是一个适合存储大量数据的地方。...如果你曾经写过CUDA内核代码的话，就可以知道任何两个PyTorch都有机会进行融合来节省全局内存的读写成本。...运算符融合的效果就是更多的操作，时间成本相同，这也是为什么激活函数的计算成本几乎都是一样的，尽管gelu显然比relu多了很多操作。
译者：univeryinli 后端 torch.distributed 支持三个后端，每个后端具有不同的功能。下表显示哪些功能可用于CPU/CUDA张量。...仅当用于构建PyTorch的实现支持时，MPI才支持CUDA。...默认情况下，Gloo和NCCL后端构建并包含在PyTorch的分布之中（仅在使用CUDA构建时为NCCL）。MPI是一个可选的后端，只有从源代码构建PyTorch时才能包含它。...具有InfiniBand互连的GPU主机 使用NCCL，因为它是目前唯一支持InfiniBand和GPUDirect的后端。...（请注意，Gloo目前运行速度比GPU的NCCL慢。） 阅读全文／改进本文
大事化小，1+1>2; 12、用@掩盖错误会降低脚本运行速度; 13、$row['id']比$row[id]速度快7倍，建议养成数组键加引号的习惯; 14、错误信息很有用; 15、在循环里别用函数，例如...For($x=0; $x 函数在外面先计算; 16、在方法里建立局部变量速度最快，97xxoo几乎和在方法里调用局部变量一样快; 17、建立一个全局变量要比局部变量要慢...2倍; 18、建立一个对象属性(类里面的变量)例如($this->prop++)比局部变量要慢3倍; 19、建立一个未声明的局部变量要比一个初始化的局部变量慢9-10倍; 20、声明一个未被任何一个函数使用过的全局变量也会使性能降低...; 22、在子类里方法的性能优于在基类中; 23、只调用一个参数并且函数体为空的函数运行花费的时间等于7-8次$localvar++运算，而一个类似的方法(类里的函数)运行等于大约15次$localvar...可是如果你在用一个共享的虚拟主机，php.ini你不能修改，那么你最好添加error_reporting(0)函数，放在每个脚本文件的第一行(或用 require_once()来加载)这能有效的保护敏感的
例如，CUDA C/C++中包含了`__global__`函数（即计算内核）来定义在GPU上运行的函数，以及`cudaMalloc`、`cudaMemcpy`等函数来管理设备内存。 2....内存模型与管理： CUDA具有独特的内存层次结构，包括全局内存、共享内存、常量内存、纹理内存等。...这些不同的内存区域各有特点，如全局内存提供对主机与设备之间数据交换的支持，共享内存用于同一SM内的线程间高效通信，常量内存和纹理内存则优化了对频繁访问的不变数据的读取。...- 内存管理函数：如`cudaMalloc`、`cudaFree`用于管理GPU设备内存，`cudaMemcpy`系列函数用于在主机（CPU）和设备（GPU）之间复制数据。...编译与执行流程： CUDA程序的编译涉及两步过程： - 主机端代码：使用常规的C/C++编译器编译，生成可在CPU上运行的代码。
cppIntegration 这个示例展示了如何将 CUDA 集成到现有的 C++ 应用程序中，即在主机端的 CUDA 入口点只是从 C++ 代码调用的一个函数，并且只有包含该函数的文件使用...单次归约需要全局原子指令（计算能力 2.0 或更高）和 _threadfence() 内在函数（CUDA 2.2 或更高版本）。...此外，它还展示了使用新的 CUDA 函数属性 cudaFuncAttributeMaxDynamicSharedMemorySize，允许应用程序预留比默认情况下更多的共享内存。...此外，它还展示了使用新的 CUDA 函数属性 cudaFuncAttributeMaxDynamicSharedMemorySize，允许应用程序预留比默认情况下更多的共享内存。...newdelete 这个示例展示了通过设备 C++ new 和 delete 操作符以及 CUDA 4.0 提供的虚函数声明进行动态全局内存分配。
此外，在 CUDA 的环境下，我们必须设置一个环境变量「CUDA_LAUNCH_BLOCKING」来同步对 CUDA 调用。 ? 运行一个 epoch 的后分析多头注意力机制前馈函数的结果如上图所示。...每次调用每个独立的操作符时，对 CUDA 核函数的调用会产生开销，而主机和 GPU 之间的数据传输也需要时间。 我们将使用一个名为「MaskedSoftmax」的自定义 CUDA 操作符。...每个线程使用不同的线程和 block 的 id 执行相同的核函数代码，因此每个核函数使用全局内存中的 id 查找和读取相关输入，并将每个输出保存到全局内存中。...由于访问全局/共享内存是 CUDA 核函数中常见的瓶颈，所以我试图绕开它。为此，我为每个 block 创建了一个 warp，并使用了「shuffle」函数。...它现在只占用了执行时间的 9%。 ? 掩码处理后的 Softmax（MaskedSoftmax）的执行时间现在比第一版快 2.5 倍。 ? 我还检查了这种优化在多大程度上提高了整个训练的速度。
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