本文主要介绍用CUDA实现矩阵运算(C=AxB)的几个基本方法，帮助大家理解矩阵在GPU上面的运算与CPU上的有何异同，通过实践上手CUDA的优化计算，相比基础方法，能提速10倍以上。本文内容涉及到CUDA矩阵1D运算,2D运算,共享内存,CUBLAS的使用文中的全部code:https://github.com/CalvinXKY/BasicCUDA/tree/master/matrix_multiplyV100上的测试对比：1.CPU矩阵乘运算矩阵C=A×BC=A\timesBC=A×B的数学运算，是线性代数里面最基本的内容，计算的基本公式如下：矩阵C中每个元素ci,jc_{i,j}ci,
一、原因总结最近项目需要，发现了这个问题。网上找原因，汇总起来，有以下几点原因：1、首先对于任何一个CUDA程序，在调用它的第一个CUDAAPI时后都要花费秒级的时间去初始化运行环境，后续还要分配显存，传输数据，启动内核，每一样都有延迟。这样如果你一个任务CPU运算都仅要几十毫秒，相比而言必须带上这些延迟的GPU程序就会显得非常慢。2、其次，一个运算量很小的程序，你的CUDA内核不可能启动太多的线程，没有足够的线程来屏蔽算法执行时从显存加载数据到GPUSM中的时延，这就没有发挥GPU的真正功能。3、数据从内存传递到显存和cudaMalloc耗时很长，NVIDIA提供的nsight中的profi
DevEcoDeviceTool是面向智能设备开发者提供的一站式集成开发环境，支持HarmonyOS的组件按需定制，支持代码编辑、编译、烧录和调试、性能监测等功能，支持C/C++语言，以插件的形式部署在VisualStudioCode上，支持Windows1064位或Ubuntu18及以上版本。本次为大家带来的是新版本2.2Beta2，新增四项新功能，欢迎大家升级体验！升级方式打开已安装的历史版本DeviceTool，点击提示信息中的升级链接。直接从HarmonyOS官网下载获取：https://device.harmonyos.com/cn/ide#download新增支持Hi3861Li
10月22日，鸿蒙官网上架了HUAWEIHarmonyOS3.0的智能硬件开发工具DevEcoDeviceTool3.0Beta1。官方文档Windows开发环境准备可直接安装官方文档进行，过程中没有遇到过任何问题，链接Ubuntu开发环境准备系统要求：Ubuntu18及以上版本。系统的用户名不能含有中文字符。只能使用普通用户角色搭建开发环境。DevEcoDeviceTool支持一体化安装，即DevEcoDeviceTool安装向导会检测系统是否安装VisualStudioCode、Python、Node.js、hpm的适配版本，当安装向导未检测到这些软件时，会给出相应的提示，根据提示勾选要自
基于Docker的深度学习环境部署1.什么是Docker？2.深度学习环境的基本要求3.Docker的基本操作3.1在Windows上安装Docker3.2在Ubuntu上安装Docker3.3拉取一个pytorch的镜像3.4部署自己的项目3.5导出配置好项目的新镜像4.分享新镜像4.1将镜像导出为tar分享给他人4.2或者将镜像推送到云仓库5.使用新镜像6.跨平台造成nvidia-smi不可用的问题6.1确认是该问题6.2win2linux问题如何解决？6.2.1手动创建软链接6.2.2使用Dockfile自动完成6.3linux2win问题如何解决？6.3.1在WSL使用时手动删除软链接
SpringToolSuite(sts)简介SpringToolSuite(sts)就是一个基于Eclipse的开发环境，用于开发Spring应用程序。它提供了一个现成的使用环境来实现，调试，运行，和部署你的Spring应用程序。包括为关键的的服务器和云计算，Git,Maven,AspectJ,和最新的Eclipse版本提供整合支持。换句话说,SpringToolSuite是一个定制版的eclipse,由springframework官方在javaee版本的eclipse上包装spring插件出来的版本，其核心还是javaee版本的eclipse。官网的下载地址：这个网址下载的速度慢，我们先用
记录：对于tensorflow环境配置，即使替换了M1适配的anaconda，使用苹果官方适配m1的tensorflow安装命令，仍旧出现各种问题，可见现在的M1版anaconda还是存在很大问题。所以在屡次不服气的碰壁下我还是改用了miniforge3…真香！so，建议使用miniforge3管理，miniforge3可以理解成miniconda/annoconda的社区版，提供了更稳定的对M1芯片的支持。使用miniforge3可成功安装支持m1版的tensorflow及pytorchMPS介绍（MacM1芯片为了追求高性能和节能，在底层设计上使用的是一种叫做arm架构的精简指令集，不同于
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