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浅谈CPU 并行编程和 GPU 并行编程的区别

CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？ 本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一：缓存管理方式的不同 •GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU：缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。...区别二：指令模型的不同 • GPU：采用 SIMT - 单指令多线程模型，一条指令配备一组硬件，对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU：采用 MIMD - 多指令多数据类型。...用通俗易懂的话来说，GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟，而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。 区别三：硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大，倾向于进行数据并发型优化；而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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GPU并行计算和CUDA编程(1)-CPU体系架构概述

今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》（课程主页：http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/），觉得老师讲得非常清晰，举了很多恰当的例子...CPU是串行处理器，而GPU是并行处理器。...CPU适合处理通用型的问题，如指令执行和数值计算并重，相当于是一个”通才”；而GPU适合运算密集和高度并行的任务，相当于是一个”专才”，将数值并行运算速度发挥到极致。...在讨论GPU之前，先来看看CPU的体系架构的一些内容。 一些概念 CPU的指令分3类，分别是算术、访存和控制。...缓存机制 CPU的缓存机制利用了1.时间临近性和空间临近性。 CPU内部的并行性 CPU内部也有并行计算，体现在下面3个层次： 指令级，如超标量就是通过增加流水线达到并行效果。 数据级，如矢量运算。

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    GPU和CPU区别

    GPU（图形处理单元）和CPU（中央处理单元）都是计算机中的核心组件，但它们在设计、功能、性能特点和应用场景上有很大的区别。...2.处理能力和性能 CPU： 性能优化：CPU的核心针对单个任务进行深度优化，通常每个核心都非常强大，能够以非常高的时钟频率运行（比如3 GHz及以上）。...3.适用领域 CPU： 日常计算任务：CPU通常负责操作系统的运行和应用程序的执行。它适用于任何需要复杂控制和单线程执行的任务，如文件操作、用户界面交互、浏览网页、办公软件等。...7.协同工作 CPU和GPU：在现代计算机中，CPU和GPU通常是协同工作的。...、HBM），带宽较高 功耗与发热 较低功耗和较低发热 较高功耗和较高发热 总之，CPU和GPU各自有不同的优势和适用场景，CPU适合执行复杂的单线程任务和控制任务，而GPU则在处理需要高度并行计算的任务

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    PyTorch多GPU并行训练方法及问题整理

    link-web@知乎 https://zhuanlan.zhihu.com/p/86441879 编辑 极市平台 以下都在Ubuntu上面进行的调试, 使用的Ubuntu版本包括14, 18LST 1.单机多卡并行训练...0和第3编号的GPU, 那么只需要在程序中设置: os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES'] = '0,3' 但是要注意的是, 这个参数的设定要保证在模型加载到gpu上之前,...而且DistributedDataParallel功能更加强悍, 例如分布式的模型(一个模型太大, 以至于无法放到一个GPU上运行, 需要分开到多个GPU上面执行)...., 然后才能使用DistributedDataParallel进行分发, 之后的使用和DataParallel就基本一样了 2.多机多gpu训练 在单机多gpu可以满足的情况下, 绝对不建议使用多机多gpu...根据官网的介绍, 如果是使用cpu的分布式计算, 建议使用gloo, 因为表中可以看到 gloo对cpu的支持是最好的, 然后如果使用gpu进行分布式计算, 建议使用nccl, 实际测试中我也感觉到,

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    浅析GPU计算——CPU和GPU的选择

    以2005年的奔腾D系列双核处理器和现在core i3 双核处理器来对比，奔腾D应该难以顺畅的运行Win10吧（它的执行效率连2006年发布的Core 2 Duo都不如）。        ...这款GPU拥有4个SM（streaming multiprocessor），每个SM有4*8=32个Core，一共有4*4*8=128个Core（此处的Core并不可以和CPU结构图中的Core对等，它只能相当于...之后我们称GPU的Core为cuda核）。         再对比一下CPU的微架构和架构图，以FP mul“执行单元为例”，一个CPU的Core中有2个，六核心的CPU有12个。...通过本文的讲述，我们可以发现GPU具有如下特点：         1 提供了多核并行计算的基础结构，且核心数非常多，可以支撑大量并行计算         2 拥有更高的访存速度         3 更高的浮点运算能力...        如果我们在使用CPU运行代码时遇到上述瓶颈，则是考虑切换到GPU执行的时候了。

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    ·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换）

    [开发技巧]·PyTorch如何使用GPU加速（CPU与GPU数据的相互转换） 配合本文推荐阅读：PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧 1.问题描述 在进行深度学习开发时...在PyTorch中使用GPU和TensorFlow中不同，在TensorFlow如果不对设备进行指定时，TensorFlow检测到GPU就会把自动将数据与运算转移到GPU中。...而PyTorch类似于MxNet，需要显性的指定数据和运算放在哪里执行，这样的操作比较自由，却也有些繁琐。因为如果哪一步忘记转换了就会运行出错。...本文在数据存储的层面上，帮大家解析一下CPU与GPU数据的相互转换。让大家可以掌握PyTorch使用GPU加速的技巧。...: loss = loss.cpu() acc = acc.cpu() 进一步的对数据操作可以查看笔者这篇博文：[开发技巧]·PyTorch中Numpy，Tensor与Variable深入理解与转换技巧

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    GPU并行计算之向量和

    使用cudaMemcpy函数将CPU上的数组拷贝到GPU上，可以看到该函数的参数中有一个是cudaMemcpyHostToDevice； addKernel>>()中的和的代码，使用最原始的方法，跟GPU代码一样，都不做任何优化。...: 0.004192ms cpu calculate time:0.158441s 可以看到，最简单的向量和程序，GPU中运行速度要比CPU快很多。   ...看到这里，可能很多同学有疑惑，觉得GPU的计时有问题，因为如果使用GPU计算的话，还要把数据先传到GPU，GPU处理完成后子再传回给CPU，这两个传输时间也应该算进去。...如果把传输时间也算进去的话，要比只使用CPU计算慢，说明很多时间都花在了数据的传输上。后面，我们还会对GPU代码做一步步的优化。

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    PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统

    [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 0x00 摘要 0x01 分割小批次 1.1...生成 worker 2.5 使用 2.5.1 何时生成worker 2.5.2 剖析 2.6 总结 0xFF 参考 0x00 摘要 前几篇文章我们介绍了 PyTorch 流水线并行的基本知识和自动平衡机制...，本文我们介绍如何切分数据和运行时系统。...--- 通信模块 [源码解析] 深度学习流水线并行 PipeDream(6)--- 1F1B策略 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (1)--基础知识 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现...用户向流的队列上添加一系列操作，GPU会按照添加到流中的先后顺序而依次执行这一系列操作。在同一个流之中，所有操作是串行序列化，因此这些操作永远不会并行。

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    GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

    共享存储和分布式存储 通信和同步 加速比，并行开销，拓展性 MathJax.Hub.Config({ extensions: ["tex2jax.js"], jax: [...，即加速比与任务中不可并行部分的大小成正比，如果完全不可并行，即P = 0，则speed rate = 1，即不加速；如果完全可以并行，即P = 1, 则$speed rate = \infty$, 即加速无穷大倍...可以看到，当N趋近无穷时，speed rate 只取决于S，即不可并行部分是系统的瓶颈所在。 GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下： ?...图中绿色的为ALU（运算逻辑单元，Arithmetic Logic Unit）, 可以看出GPU相比CPU，多了很多ALU，而且ALU占据了内部空间的绝大部分，所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。...下图是一个GPU核的结构，图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文，所以，只是一种SIMD结构。 ?

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    如何只用CPU运行Llama模型——基于PyTorch与CPU的轻量化探索

    然而，部署这些模型的高昂资源需求，尤其是对于计算能力有限的开发者和研究人员来说，往往是一个挑战。大部分模型依赖于强大的GPU来运行，但在许多场景下，GPU并非易得，导致了模型部署成本的上升。...通过本文的方法，我们将展示如何在普通的CPU上运行Llama，从而大大降低其运行成本。2. PyTorch框架的优势PyTorch作为主流的深度学习框架，以其易用性和灵活性赢得了广泛的开发者群体青睐。...利用PyTorch，我们可以在不依赖于GPU的情况下，通过其强大的自动微分和优化功能在CPU上运行Llama模型。...值得注意的是，PyTorch还提供了多线程支持和CPU加速库如OpenMP和MKL，进一步提升了模型在CPU上的运行效率。3. ...此外，合理分配多核CPU的线程数也是提升运行效率的一个关键手段。4. 应用场景及未来展望在CPU上本地运行Llama虽然在推理速度上不如GPU快速，但对于一些特定的应用场景仍然有其独特的优势。

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    CPU基本结构和运行原理

    1.2 南北桥芯片将CPU与外设连接 北桥：CPU和内存、显卡等部件进行数据交换的唯一桥梁，即CPU想和其他任何部分通信，须经过北桥。北桥芯片中通常集成的还有内存控制器等，控制与内存的通信。...FSB总线：前端总线（Front Side Bus），CPU和北桥之间的桥梁，CPU和北桥传递的所有数据必须经过FSB总线，FSB总线的频率直接影响到CPU访问内存的速度。...PCI总线：一种高性能局部总线，构成了CPU和外设之间的高速通道。显卡一般都是用的PCI插槽，PCI总线传输速度快，能很好让显卡和CPU进行数据交换。...1.3 CPU的执行流程 图片 典型CPU包含以下5个执行流程： 取指，从内存中取出指令 译码，识别指令的类型，计算指令长度，从指令中解析参数 执行，将数据送给计算单元或者控制单元进行具体计算和跳转...机器码是CPU真正能看懂并逐条执行的指令，而汇编语句是给人看的。 由于汇编语句与机器码几乎一一对应，所以我们也常常对机器码和汇编这两个词不加区分。

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    Pytorch多GPU的计算和Sync BatchNorm

    nn.DataParallelpytorch中使用GPU非常方便和简单：import torchimport torch.nn as nninput_size = 5output_size = 2class...上述只是对单个GPU的使用方法，对于多个GPU，pytorch也提供了封装好的接口——DataParallel,只需要将model 对象放入容器中即可：model = Model(input_size,...上执行了forward，并且每个GPU上的batch size都只有原来的一半，所以DataParallel将输入数据平分到了每个GPU上，从而实现并行计算。...对Gather和Scatter的进一步观察会发现（如下），两者在backward时，只会传递梯度信息。...，那么在并行计算时，它只会统计当前GPU上这一部分数据的信息而不是所有的输入数据，有可能会使统计得到的均值和标准差出现偏差。

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    在gpu上运行Pandas和sklearn

    但是它使用CPU 进行计算操作。该过程可以通过并行处理加快，但处理大量数据仍然效率不高。 在以前过去，GPU 主要用于渲染视频和玩游戏。...Pandas的几乎所有函数都可以在其上运行，因为它是作为Pandas的镜像进行构建的。与Pandas的函数操作一样，但是所有的操作都在GPU内存中执行。...对数运算 为了得到最好的平均值，我们将对两个df中的一列应用np.log函数，然后运行10个循环: GPU的结果是32.8毫秒，而CPU（常规的pandas）则是2.55秒!...训练一个基于skearn的模型： 训练一个基于gpu的模型和训练一个基于cpu的模型没有太大的区别。 这里训练sklearn模型需要16.2秒，但是训练基于gpu的cuML模型只需要342毫秒!...总结 Pandas和sklearn这两个是我们最常用的基本库，Rapids将Pandas和sklearn的功能完整的平移到了GPU之上，这对我们来说是非常有帮助的，如果你对这两个库感兴趣可以参考他官方的文档试一试吧

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    【转】渲染性能优化：如何平衡GPU和CPU

    分别是CPU线程，DRAW线程，和GPU线程。 CPU线程：顾名思义，运行在CPU上，用于计算游戏中的所有逻辑，比如每个游戏对象的模型位置，动画计算结果（位置）。...DRAW线程：该线程大部分逻辑运行在CPU上，部分逻辑运行在GPU上，这一个线程的主要功能是决定场景中的哪些部分最终会参与渲染。 GPU线程：实际渲染发生的地方。...这就是cpu和gpu线程之间的线程同步。...遮挡处理部分主要运行在Draw线程，前面说过，它决定了哪些对象最终会参与渲染。 虚幻主要有4种遮挡处理方案。分别是距离剔除，视锥剔除，预计算可见性和遮挡剔除。它们按照性能消耗从小到大的顺序依次执行。...模型大了，对Gpu不好（比如视锥剔除，看到一个非常大的地形边缘上的一根草，也会参与计算），模型多了，则对Cpu不好（要处理的对象变多了）

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    超越CPU和GPU：引领AI进化的LPU

    它对所有现代计算系统至关重要，因为它执行计算机和操作系统所需的命令和进程。CPU在决定程序运行的速度上也很重要，从浏览网页到建立电子表格都离不开它。...这些核心通过协同工作，当处理任务可以同时（或并行）分配到许多核心时，它们能够提供巨大的性能。GPU是现代游戏的重要组成部分，能够提供更高质量的视觉效果和更流畅的游戏体验。...GPU在人工智能中也非常有用。 CPU和GPU的区别 CPU和GPU有很多共同之处。它们都是关键的计算引擎，都是基于硅的微处理器，都处理数据。但是，CPU和GPU的架构不同，且各自的构建目的也不同。...这使得它独特地适合从串行计算到运行数据库的各种工作。...随着时间的推移，这些固定功能的引擎变得更加可编程和灵活。虽然图形和超真实的游戏视觉仍然是它们的主要功能，但GPU也已经发展成为更通用的并行处理器，处理的应用范围也在不断扩大，包括AI。

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    【教程】Python实时检测CPU和GPU的功耗

    通过许久的搜索和自己的摸索，发现了可以检测CPU和GPU功耗的方法。如果有什么不对，或有更好的方法，欢迎评论留言！         文末附完整功耗分析的示例代码！...就换了运行脚本的环境了呀，这个比较棘手。...通过sudo运行一个脚本，并开启socket监听；而我们自己真正的脚本，在需要获取CPU功耗时候，连接一下socket就行。         为什么这里使用socket而不是http呢？...= float(msg.decode('utf-8')) 完整功耗分析示例代码         提供一个我自己编写和使用的功耗分析代码，仅供参考。...() print(f'time_used: {time_used}') print(f'power_usage_gpu: {power_usage_gpu}') print(f'power_usage_cpu

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