CUDA实例系列一----矩阵乘法优化很多朋友在学习CUDA的时候都会面临一个题目----矩阵乘法,这也是CUDA最广泛的应用之一.本文将详细讲解如何利用GPU加速矩阵乘法的计算.话不多说,先上代码,再解释:#include#include#include"error.cuh"#defineBLOCK_SIZE16__managed__inta[1000*1000];__managed__intb[1000*1000];__managed__intc_gpu[1000*1000];__managed__intc_cpu[1000*1000];__global__voidgpu_matrix_m
对应视频教程：https://www.bilibili.com/video/BV1S5411X7FY/文章目录1.显卡（GPU）与驱动2.显卡与CUDA3.如何查看自己的显卡1.显卡（GPU）与驱动显卡，也称之为GPU。GPU的全称是GraphicsProcessingUnit（图形处理单元）。它出现的目的一目了然，就是用来显示图像的。没错，就是用来在电脑显示器上显示图像的。大家其实只要知道我们的电脑都有显卡这一点就行了。但我们在深度学习中说的显卡（GPU）一般特指是英伟达（NVIDIA）品牌的显卡，这个我们后面慢慢来说。除了显卡这个概念之外，还有个概念是驱动。驱动，相信大家都不陌生。我们有的
1介绍CUDACUDA是Nvidia于2006年推出的一套通用并行计算架构，旨在解决在GPU上的并行计算问题。其易用性和便捷性能够方便开发者方便的进行GPU编程，充分利用GPU的并行能力，可以大幅提高程序的性能。自从CUDA诞生以来，CUDA生态系统也迅速的发展，包括了大量的软件开发工具、服务和解决方案。CUDAToolkit包括了库、调试和优化工具、编译器和运行时库。ROCmAMDROCm是RadeonOpenCompute(platform)的缩写，是2015年AMD公司为了对标CUDA生态而开发的一套用于HPC和超大规模GPU计算提供的开源软件开发平台，ROCm只支持Linux平台。同样
一、微博多媒体内容理解的背景介绍 首先和大家分享多媒体内容理解的背景，多媒体内容主要包含视频，音频，图像和文本的理解。在视频的理解里边，有很多非常重要也非常基础的一些工作，比如视频的embedding标签，视频的质量，视频的摘要、封面等等。图片的理解同样，图片的理解也是非常重要的，因为在微博的场景里面，图片是占比较大的一类数据。主要的工作包含embedding标签，图片OCR了，人脸识别。在这一系列的算法层上面，支持了公司非常多的业务。最基本的，比如个性化推荐内容的审核，物料标签版权，视频的指纹，视频拆条等等一系列的业务。以上就是微博多媒体内容理解的总体的一个结构。下面会分4块的技术的内容做详
【深度学习】Windows10中下安装多版本CUDA及其切换文章目录【深度学习】Windows10中下安装多版本CUDA及其切换前言查看当前使用和已经安装过的cuda版本1.当前使用的cuda版本2.查看已经安装的cuda版本安装新的cuda版本切换cuda版本1.将CUDA_PATH中的11.6更改为92.将系统变量的Path中关于9的两个文件上移3.重新打开cmd测试总结前言大多数情况下可以在anaconda虚拟环境中安装独立的cuda/cudnn，这中方式可以为用户提供多个互相独立的cuda版本，但anaconda并不支持部分版本的cuda/cudnn，因此需要在本地上配置多个版本的cu
参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/584600231https://baijiahao.baidu.com/s?id=1752902449981972686&wfr=spider&for=pc开源地址：https://github.com/CVCUDA/CV-CUDANVIDIA携手字节跳动机器学习团队开源众多图像预处理算子库CV-CUDA，它们能高效地运行在GPU上，算子速度能达到OpenCV（运行在CPU）的百倍左右。如果我们使用CV-CUDA作为后端替换OpenCV和TorchVision，整个推理的吞吐量能达到原来的二十多倍。此外，不仅是速度的提升，同时在
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、概述二、GPU架构基础2.1GPU概述2.2GPU的架构2.3自主查询GPU相关信息三、CUDA编程概念3.1CUDA线程模型3.1线程层次结构1.引入库2.读入数据总结参考文献前言 GPU作为机器学习的基础运算设备，基本上是无人不知无人不晓。可是你真的知道GPU的运行逻辑么？你真的会用GPU么？本文提供了GPU结构的背景知识、操作的执行方式以及深度学习操作的常见限制。一、概述 在推理特定层或神经网络使用给定GPU的效率时，理解GPU执行的基础知识很有帮助。本文将介绍： 1.GPU的基本结构（GPU架构基础） 2.操作如何划分和并行执行（
系列文章目录 文章目录系列文章目录前言一、概述二、GPU架构基础2.1GPU概述2.2GPU的架构2.3自主查询GPU相关信息三、CUDA编程概念3.1CUDA线程模型3.1线程层次结构1.引入库2.读入数据总结参考文献前言 GPU作为机器学习的基础运算设备，基本上是无人不知无人不晓。可是你真的知道GPU的运行逻辑么？你真的会用GPU么？本文提供了GPU结构的背景知识、操作的执行方式以及深度学习操作的常见限制。一、概述 在推理特定层或神经网络使用给定GPU的效率时，理解GPU执行的基础知识很有帮助。本文将介绍： 1.GPU的基本结构（GPU架构基础） 2.操作如何划分和并行执行（
在CUDA编程模型中利用TensorCore加速矩阵运算C++warp矩阵运算利用TensorCores来加速D=A*B+C形式的矩阵问题。计算能力7.0或更高版本的设备的混合精度浮点数据支持这些操作。这需要一个warp中所有线程的合作。此外，仅当条件在整个warp中的计算结果相同时，才允许在条件代码中执行这些操作，否则代码执行可能会挂起。在CUDA编程模型中利用TensorCore加速矩阵运算1.Description2.AlternateFloatingPoint3.DoublePrecision4.Sub-byteOperations5.Restrictions6.ElementType
Ubuntu20.04RTX4090显卡深度学习环境配置（Nvidia显卡驱动、CUDA11.6.0、cuDNN8.5）一、安装Nvidia显卡1.1输入显卡型号查看支持显卡驱动的版本1.1.1英伟达中国驱动官网1.1.2输入显卡型号查询1.1.3查看搜索结果1.2下载安装Nvidia1.2.1方法一1.2.1方法二二、安装CUDA11.6.02.1检测自己电脑GPU是否兼容CUDA（N卡支持）2.2进入CUDA官网2.3下载安装CUDA11.6.02.4安装CUDA11.6.0后的配置2.5利用测试CUDA的samples来测试cuda安装是否成功三、安装cuDNNv8.5.0(August
