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GPU数据并行结构

GPU则不同，为了保证并行数据计算性能，GPU芯片中很大一部分面积是大量的处理器，也叫做着色器核心(shader core)，这是用于执行某些相对独立任务的小型处理器。...GPU是一个流处理器，它会依次处理有序的相似数据。由于这些数据的相似性（例如一组顶点或者像素），GPU可以进行大规模的并行处理。...能够并行处理的另外一个因素是，着色器调用是相对独立的，他们不需要邻近调用的信息，也不需要共享可写的内存位置。...GPU的设计就是为了并行处理大量的相似任务，因此，GPU采用了SIMD架构来最大化并行度。这个架构的特点是：有一个指令控制单元，负责发出指令。有多个执行单元，这些执行单元可以同时执行相同的指令集。...那么这种架构的优势就很明显了，可以使用更小的硅芯片（也就意味着更小的功耗）来处理数据（比如解析代码等）和进行切换（因为都是并行运算）。

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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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2.3 tensorflow单机多GPU并行

多GPU并行有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）：每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...* gpu_nums,例如单gpu的为32，有4块gpu，则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。...注意事项多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。

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首个GPU高级语言，大规模并行就像写Python，已获8500 Star

经过近 10 年的不懈努力，对计算机科学核心的深入研究，人们终于实现了一个梦想：在 GPU 上运行高级语言。...GitHub：https://github.com/HigherOrderCO/Bend 作为一种大规模并行的高级编程语言，它仍处于研究阶段，但提出的思路已经让人们感到非常惊讶。...使用 Bend，你可以为多核 CPU/GPU 编写并行代码，而无需成为具有 10 年经验的 C/CUDA 专家，感觉就像 Python 一样！是的，Bend 采用了 Python 语法。...但 gen-c、gen-cu 仍处于起步阶段，远没有像 GCC 和 GHC 这样的 SOTA 编译器那么成熟。 Bend 中的并行编程这里举例说明可以在 Bend 中并行运行的程序。...它不是很多人期望的在 GPU 上快速运行的算法。然而，由于它使用本质上并行的分治方法，因此 Bend 会以多线程方式运行它。

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GPU编程(四): 并行规约优化

前言之前第三篇也看到了, 并行方面GPU真的是无往不利, 现在再看下第二个例子, 并行规约....通过这次的例子会发现, 需要了解GPU架构, 然后写出与之对应的算法的, 两者结合才能得到令人惊叹的结果....---- 未优化并行规约如果按照常规的思路, 两两进行进行加法运算. 每次步长翻倍即可, 从算法的角度来说, 这是没啥问题的. 但是没有依照GPU架构进行设计. ?...); /* 释放显存空间 */ cudaFree( d_a ); cudaFree( d_partial_sum ); return(0); } ---- 优化后并行规约...不过GPU确实算力太猛, 这样看还不太明显, 有意放大数据量会更加明显. ?

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Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

DNN数据并行导论典型应用分析：语音识别语音识别是深度神经网络获得成功的一个应用范例。语音识别应用，简单来说由声学模型建模，语言模型建模以及解码三部分构成。...其中声学模型用来模拟发音的概率分布，语言模型用来模拟词语之间的关联关系，而解码阶段就是利用上述两个模型，将声音转化为文本。...因此相较于其他方法，深度神经网络可以更为准确地模拟声学模型和语言模型。这里将深度神经网络应用于语音识别中的声学模型建模。...图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group...模型训练实验性能实验环境为一台搭载8核心Intel(R) Xeon(R) CPU E5-2640 v2 @ 2.00GHz的服务器，内存为48GB，服务器安装了6块NVIDIA Tesla K20c

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GPU并行计算之向量和

0], c[1], c[2], c[3], c[4]); // cudaDeviceReset must be called before exiting in order for profiling...的API，由于我这里只有一个GPU，因此设置为0；使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间，这个函数跟C中的malloc函数很像，但这个是指在GPU（即显存）中分配一块空间，那参数值中为什么是两个...CUDA核函数与线程索引方式》在学习过程中，如果遇到怎么都不能理解的东西，可以先把这种用法记住，等后面写的多了，自然也就理解了上面这个程序是学习CUDA最开始接触的程序，就跟刚开始学习任何一门编程语言时...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。...后面，我们还会对GPU代码做一步步的优化。

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并行计算Brahma ：LINQ-to-GPU

Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行...也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。...由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线，使得用流处理器处理非图形数据成为可能。...Msdn杂志上的并行计算方面的文章：并行编程方面的设计注意事项解决多线程代码中的 11 个常见的问题在多核处理器上运行查询 9 种可重复使用的并行数据结构和算法

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GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

，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...$$2. speed rate = \frac{1}{\frac{P}{N} + S} $$ 其中N是处理器个数，P是可以并行的部分，S是不可以并行，只能串行的部分。...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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显存：存储，GPU：计算；Pipeline Parallelism（管道并行）

GPU与计算： GPU（图形处理器）最初设计用于加速图形渲染任务，但随着时间的推移，它已成为执行大规模并行计算任务的重要工具。...然而，在图形处理和并行计算的上下文中，“计算”可能特指GPU上的计算任务，因为GPU具有强大的并行计算能力。...存储（显存）和计算（GPU）负载不均衡的问题1,2,3,4,5指的计算任务（数据切分）大方块代表GPU计算黄色代表显存存储和计算负载不均衡的问题主要出现在大规模并行计算环境中，尤其是在训练大型语言模型时...目的：通过并行处理，提高计算效率，同时平衡不同节点或处理器之间的计算负载。举例：在训练大型语言模型时，可以将模型的不同层或不同的计算步骤分配给不同的计算节点进行并行处理。...减少内存消耗：通过分割数据和并行处理，GPipe能够显著减少每个GPU在训练过程中所需的内存量。加速训练：由于GPipe允许GPU并行处理多个微批次，因此它能够加速整个训练过程。

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python pycuda进行GPU编程(并行编程 38)

GPU ?...image.png CPU是被设计用来处理复杂任务的，而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务（原来是被用来生成3D图形中的三角形），而且GPU有上千个ALU（算术逻辑单元），而CPU通常只有8个。...而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了，所以GPU加速程序很有必要。...CUDA编程有越来越复杂的趋势，但pyCUDA则大大简化了这个过程，并且拥有GPU加速的享受，所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图： ?

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C#数据并行和任务并行

C# 并行任务——Parallel类一、Parallel类 Parallel类提供了数据和任务的并行性；二、Paraller.For() Paraller.For()方法类似于...C#的for循环语句，也是多次执行一个任务。...使用Paraller.For()方法，可以并行运行迭代，迭代的顺序没有定义。在For()方法中，前两个参数是固定的，这两个参数定义了循环的开头和结束。...四、Parallel.Invoke() Parallel.Invoke()方法，它提供了任务并行性模式。...Parallel.ForEach()用于数据并行性，Parallel.Invoke()用于任务并行性；

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C#并行与多线程——Parallel并行

并行Parallel 在Parallel下面有三个常用的方法invoke,For和ForEach。先说下StopWatch，这个类主要用于测速，记录时间。...很直观的看出，使用Parallel.Invoke()之后，Run1和Run2是并行执行的，一共用时3s（3000ms左右），而直接运行Run1和Run2则耗时5s。...Parallel.For实际上是并行执行了循环，因为内部只是一个单纯的累加，因此效率差异明显，但是并非所有的场景都适合使用并行循环。修改一下上面的方法。...."); } 改为操作一个全局变量的累加，这个时候由于并行请求，需要等待调用内存中的全局变量num，效率反而降低。...同样的，由于并行处理的原因，For的结果并不是按照原有顺序进行的： public void ParallelForCW() { Parallel.For(0, 100, i => { Console.Write

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Udacity并行计算课程笔记-The GPU Programming Model

总结起来相比于CPU，GPU有如下特点：有很多计算单元，可以在一起执行大量的计算显示并行计算模型(explicitly parallel programming model)，这个会在后面深度讨论...cudaMemcpy) 3.在GPU上分配内存，在C语言中该命令是malloc，而在cuda中则是cudaMalloc 4.在GPU上调用以并行方式计算的程序，这些程序叫做内核。...上处理这个数据的内核(kernel launch) CPU将GPU计算得到的结果复制回CPU(cudaMemcpy) 五、定义GPU计算 GPU能做的事是：有效的启动大量线程并行的运行上面启动的大量线程...，而不是运行一个有很多并行工作的线程，也不是运行一个线程更加快速。...另外threadIdx是c语言中的struct，它有3名成员，分别是 .x,.y,.z 。如果该线程是第一个线程，则threadIdx.x返回的值是0。

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C#：数据并行

数据并行是指对源集合或数组中的元素同时（即并行）执行相同操作的情况。...简单的并行for循环 Parallel.For(0, length, i => { //do something about i }); 并行foreach循环...break和continue 在使用并行for的时候，普通的break和continue在这里并没有太大作用。...i, d); Thread.Sleep(1000); } }); 使用Stop的时候，系统将通知其他的并行线程在可能的时候尽快停止...复杂一点的并行：带有线程局部变量 public static ParallelLoopResult For(int fromInclusive, int toExclusive, Func

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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...1.1.torch.nn.DataParallel 我一般在使用多GPU的时候, 会喜欢使用os.environ['CUDA_VISIBLE_DEVICES']来限制使用的GPU个数, 例如我要使用第..._bsz, *args, **kwargs): self.gpu0_bsz = gpu0_bsz super()....举个例子, 比如你在3个GPU上面跑代码, 但是一个GPU最大只能跑3条数据, 但是因为0号GPU还要做一些数据的整合操作, 于是0号GPU只能跑2条数据, 这样一算, 你可以跑的大小是2+3+3=8,..., 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

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【Linux笔记】Linux下编译C语言程序

在上一篇笔记中有分享Linux下的vi/vim编辑器的使用方法（【Linux笔记】Vi/Vim编辑器），现在我们就可以使用vi/vim编辑器编写C代码了。那么写完代码该怎么进行编译呢？...关于在Windows命令行下编译C程序的方法可查看往期笔记：【C语言笔记】windows命令行下编译C程序、【C语言笔记】使用notepad++、MinGW来开发C程序。...首先，使用命令gcc -v查看当前的Linux发行版是否有安装gcc编译器（PS：本文使用的Linux发行版是红帽6）： ? 使用vi/vim编辑器写代码并保存为hello.c： ?...在Linux下进行C语言编程的学习可能会增加学习的成本，但是从长远来看仍然是有必要的。...若不想安装Linux系统，也想适应一下Linux环境，则可参考往期笔记：【C语言笔记】Windows下体验Linux环境。

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Golang语言 -并行程序

go在设计的时候，就有针对并行的语法 —-channel 和goroutine 前者可以很方便的进行消息和数据传递，在取数据和拿数据的时候可以不用关心底层实现，用 <- 进行赋值这里必须加time.sleep...这里和linux 线程编程很像。...i := rand.Int()%10 c += i fmt.Println("i write",c) ch c } } func...int ,4) go write() go read() time.Sleep(1000000) } wordcount 代码实现，知道hadoop的都应该知道这个，并行计算...感觉自己写的程序还不是很规范，思路很多都局限于之前写C的思路。

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【他山之石】PytorchTensorflow-gpu训练并行加速trick（含代码）

TensorFlow的queue_runner：这种方法是使用Python实现的,其性能受限于C++ multi-threading ，而tf.data API使用了C++ multi-threading...第二个参数num_parallel_calls控制在CPU上并行和处理数据，将不同的预处理任务分配到不同的cpu上，实现并行加速的效果。...最佳策略：将 prefetch(n)（其中 n 是单步训练使用的元素数/批次数）添加到输入pipeline的末尾，以便将在 CPU 上执行的转换与在GPU上执行的训练并行。...当cpu和gpu的并行程度较大时，可以发现gpu的利用率不仅不会周期跳变（实际上出现较低利用率时往往说明训练并行度很差，会有较长时间停留在这个最低利用率上），随着最低利用率的上升，峰值利用率也会稍有降低...（这可能是gpu内部的并行因输入数据时域上的均匀而“节省”了峰值算力）但要注意在前处理比较复杂的情况下，设置太大的prefetch会导致gpu运行完数据后，因cpu仍在预处理下一批数据而导致的gpu空闲

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AMD的GPU究竟在并行优化上有什么优势？

一直以来TOP500上都是NVIDIA Tesla和Intel MIC的天下，AMD的异军突起，有人问：AMD到底在并行优化上有哪些优势？那我来说上一二。

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