• CUDA实践指南(十三)

    存储器类型的各种主要特征如表1所示: 在纹理访问的情况下,如果纹理引用绑定到全局内存中的线性数组,则设备代码可以写入底层数组。绑定到CUDA数组的纹理引用可以通过表面写入操作写入,方法是将表面绑定到相同的...
    文章 2018-02-28 1576浏览量
  • CUDA实践指南(十八)

    矩阵乘法中的共享内存($C=AA^T$)先前矩阵乘法的一个变体可以用来说明如何处理对全局存储器的分步访问以及共享存储器组冲突。这个变体只是使用A的转置来代替B,所以$C=AA^T$。C=AA^T$的简单实现在Unoptimized处理对...
    文章 2018-02-28 1254浏览量
  • CUDA学习(三十)

    主机和设备之间的数据传输:应用程序应尽量减少主机和设备之间的数据传输。...使用符合器件存储器访问中详述的大小和对齐要求的数据类型, 在某些情况下填充数据,例如访问设备内存访问中所述的二维数组时。
    文章 2018-02-10 1227浏览量
  • CUDA编程优化(存储器访问优化,指令优化,参数优化,...

    存储器访问优化 1、使用Pinned Memory Pinned Memory又称页锁定存储器(Page-locked memory)。Pinned Memory由于“禁止”了系统的页交换功能,所以可以更快的在host和device之间传输。与一般GPU变量的空间分配不同...
    文章 2018-03-06 3410浏览量
  • CUDA C编程权威指南》——第2章 CUDA编程模型 2.1 ...

    本节书摘来自华章计算机《CUDA C编程权威指南》一书中的第2章,第2.1节,作者[美]马克斯·格罗斯曼(Max Grossman),译 颜成钢 殷建 李亮,更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。第2章 CUDA编程...
    文章 2017-07-03 4938浏览量
  • CUDA学习(三十一)

    对存在于全局存储器中的数据的任何访问(通过变量或指针)编译为单个全局存储器指令当且仅当数据类型的大小是1,2,4,8或16字节并且数据是自然的 对齐(即,其地址是该尺寸的倍数)。如果此大小和对齐要求未满足,则...
    文章 2018-02-10 2468浏览量
  • CUDA实践指南(十四)

    例如,如果warp访问的线程相邻4字节字(例如,相邻浮点值),单个128B L1高速缓存线并因此单个合并事务将服务该存储器访问。图3显示了这种模式。如果线的某些字未被任何线程请求(例如,如果多个线程已经访问了相同...
    文章 2018-02-28 1296浏览量
  • CUDA C编程权威指南》——2.1节CUDA编程模型概述

    本节书摘来自华章社区《CUDA C编程权威指南》一书中的第2章,第2.1节CUDA编程模型概述,作者[美]马克斯·格罗斯曼(Max Grossman),更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 2.1 CUDA编程模型概述CUDA...
    文章 2017-05-02 3547浏览量
  • CUDA实践指南(十六)

    对于具有维度Mxw的A,具有维度wxN的维度B以及维度MxN的维度C的情况,通过矩阵乘法C=AB的简单示例来说明共享存储器的使用。为了简化内核,M和N是32的倍数,对于计算能力2.0或更高的设备,w为32。问题的自然分解是使用...
    文章 2018-02-28 1265浏览量
  • 初识CUDA网格与线程块

    该划分方法虽然线程0~7之前在访问内存时可以进行内存合并&xff0c;一次性最多只能合并8个元素&xff0c;在线程7和8直接访问的内存不连续无法进行内存合并&xff0c;整个线程块可以将内存访问合并成16次。但是在英伟达GPU中&...
    文章 2022-08-09 87浏览量
  • AMD OpenCL大学课程(11)

    在行主序的buffer中,数据都是按行逐个存储,为了保证合并访问,我们应该把一个wave中连续的线程映射到矩阵的列(第二维),这样在A*B=C的情况下,会把矩阵B和C的内存读写实现合并访问,而两种映射方式对A没有影响...
    文章 2012-01-31 1176浏览量
  • 一篇就够:高性能推理引擎理论与实践(TensorRT)

    这就涉及物理存储和逻辑存储之间的映射关系,如何更好的布局数据能带来存储数据的访问是一个优化方向;另外在硬件层面,有些硬件在某种存储下有最佳的性能,通常可以根据硬件的读写特点进行优化。2.5 内存优化我们...
    文章 2022-08-14 613浏览量
  • BladeDISC 0.2.0更新发布

    CPU上计算密集算子的pre-packing和layout优化在CPU上,对于GEMM及Convolution计算,BladeDISC支持对GEMM的操作数进行pre-packing优化,通过packing的数据layout转换,使得矩阵乘操作对操作数的访问能够更好地利用...
    文章 2022-05-20 426浏览量
  • 漫谈CUDA优化

    本地内存总是存储在本地寄存中。因此&xff0c;带宽大于共享内存。Reduce Operation 我讲的所有算法都没有完成&xff0c;因为我从上述算法中得到的实际上都是原始γ&xff0c;如下所示&xff1a;我需要在左侧累积每个向量以...
    文章 2022-04-24 82浏览量
  • 第1章 并行编程概览 1.1 加速产品

    每个SMX拥有64KB的片上存储器,可配置为48KB的共享存储器和16KB的L1缓存,或配置为16KB的共享内存和48KB的L1缓存。这里简要介绍市面的主力GPU产品型号,见表1.1。lt;img src=...
    文章 2017-05-02 1634浏览量
  • GPU编程之进击的优化系列四-GPU编程优化技术总结

    第四章 GPU编程优化技术总结 4.1.0 CUDA设备上的优化技术 4.1.1 访存优化 ...4 GCN设备上的共享内存可以不经过寄存直接访问(有点类似fermi之前的CUDA设备),因此可以省去volatile关键字。5.2.2 指令优化 1...
    文章 2018-03-06 2330浏览量
  • 【ASPLOS 2022】机器学习访存密集计算编译优化框架...

    并减少片外存储访问&xff0c;进一步优化访存密集型计算的性能。但是&xff0c;XLA&xff08;包括TVM&xff09;为什么没这么做呢&xff1f;进一步分析后&xff0c;我们发现最大的挑战在于&xff0c;编译需要自动化地执行优化&xff0c;...
    文章 2022-03-04 434浏览量
  • 阿里开源自研工业级稀疏模型高性能训练框架 PAI-...

    对于GPU设备来说,过多的 CUDA kernel 提交到流处理上(TensorFlow下每个GPU设备只有一个stream抽象)带来了GPU Stream Multiprocessor(SM)的调度开销,同时每个算子处理数据的并发度又不高,从而很难打满GPU的计算...
    文章 2022-05-09 173浏览量
  • 《多核与GPU编程:工具、方法及实践》-2.4 程序结构...

    大部分主要的并行平台都支持MPMD模式,一个特别的例子是CUDA,其程序被编译为单独的文件,但实际包含两种不同的二进制:一个给CPU主机,一个给GPU协处理。大部分情况下,只需要将不同执行文件映射到合适的计算节点...
    文章 2017-05-02 1340浏览量
  • 【ICDE 2022】稀疏模型训练框架HybridBackend,单位...

    对于GPU设备来说,过多的CUDA kernel提交到流处理上(Tensorflow下每个GPU设备只有一个stream抽象)造成了GPU Stream Multiprocessor(SM)的调度开销&xff0c;同时每个算子处理数据的并发度又不高&xff0c;从而很难打满GPU...
    文章 2022-05-09 681浏览量
  • 带你读《基于CUDA的GPU并行程序开发指南》之二:开发...

    因此,如果你在代码循环129次时查看Windows任务管理,其中有2个线程处于肾上腺素状态下的急速增长状态—从线程启动到线程合并,你会看到8个CPU中的2个占用率为100%。我的电脑的CPU有4个核心,8个线程(4C/8T)。...
    文章 2019-11-16 2808浏览量
  • 以加速 compaction 和 scan 为例:谈 GPU 与 LSM-tree...

    但是每个计算单元的逻辑控制和本地 cache 都比 CPU 少。通常这会导致一个结论&xff1a;CPU 适合处理逻辑复杂的任务&xff0c;GPU适合处理简单但是并行度高的任务。关于这个结论&xff0c;我们在后文会给出更进一步的解释。...
    文章 2022-04-29 97浏览量
  • 阿里开源自研工业级稀疏模型高性能训练框架 ...

    对于GPU设备来说,过多的 CUDA kernel 提交到流处理上(TensorFlow下每个GPU设备只有一个stream抽象)带来了GPU Stream Multiprocessor(SM)的调度开销&xff0c;同时每个算子处理数据的并发度又不高&xff0c;从而很难打满...
    文章 2022-05-09 627浏览量
  • 深度学习为什么要选择 PyTorch

    当 GPU 池上的所有任务完成之后,结果将被收集、合并,再由 Data-Parallel 发回给你。def get_cnn(self,arch,pretrained): Load a pretrained CNN and parallelize over GPUs if pretrained: print(("=gt;...
    文章 2020-04-17 1195浏览量
  • 数据库案例集锦-开发者的《如来神掌》

    6、《PostgreSQL 家谱、族谱类应用实践-图式关系存储与搜索》 6 社交业务案例 1、《PCC性能大赛-facebook\微博 like场景-数据库设计与性能压测》 2、《facebook linkbench 测试PostgreSQL社交关系图谱场景性能》 3、...
    文章 2017-06-09 16071浏览量
  • 【学习资料】第2期PostgreSQL、Greenplum 技术+108个...

    实时检索12 数据清洗、采样、脱敏、批处理、合并13 空间数据应用案例14 金融业务、多副本架构15 异步消息应用案例16 海量冷热数据分离-突破数据库存储限制&xff0c;分级存储17 倒排索引案例18 Greenplum1.最佳使用实践...
    文章 2021-10-10 402浏览量
  • 阿里云基础产品技术月刊 2019年4月

    如果用户选用了阿里云镜像服务企业版,就可以最大程度保障镜像仓库安全,可以享受网络访问控制、独享OSS Bucket加密存储等安全加固功能,最大程度保障您的镜像仓库的安全。详情可以移步:...
    文章 2019-05-10 14614浏览量
  • 浅谈端上智能之计算优化

    使情况变得更糟的是,摩尔定律加持下的芯片计算性能在过去几十年里迅猛增长,而存储器的性能增长却远不及它,从而形成了处理器与存储器速度的gap。另外,DNN中的计算中涉及大量参数与中间结果,因此需要很大的memory...
    文章 2019-11-05 2088浏览量
  • [雪峰磁针石博客]可爱的python测试开发库

    testify-单元测试框架,提供增强的测试fixture设置,将测试套件拆分成易于并行化的存储bucket,PEP8命名约定,带有大量日志/报告选项及颜色测试运行。链接 trial-Twisted的单元测试框架,基于unittest。链接 Robot...
    文章 2018-08-18 7117浏览量
  • 哪些 Python 库让你相见恨晚?【转】

    PyPDF2 – 一个可以分割,合并和转换 PDF 页面的库。ReportLab – 快速创建富文本 PDF 文档。Markdown Mistune – 快速并且功能齐全的纯 Python 实现的 Markdown 解析。Python-Markdown – John Gruber’s ...
    文章 1970-01-01 8128浏览量
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