CUDA Compute(1): 单元测试小工具 最近在写CUDA的时候,发现似乎没有一个成熟的单元测试框架,所以许多device的代码要验证的话,总得弄个global的函数包一下,加之host端还要验证一遍,所以就变成两倍的工作量。所以想着拓展一下gtest,使得支持对cuda进行单元测试。具体效果大致如下: CUDA_TEST(Vector2,Constructors){Vec...
测试不同精度的计算峰值, 测试不同计算强度下的资源占用, 以及测试不同的并行规模 #define LOOP (100U) // 调整 ADD_TIMES, 增加或者减少计算强度 #define ADD_TIMES (5U) void __global__ add(const precision *x, const precision *y, precision *z, const int N) { const int n = blockDim.x ...
CUDA demo 测试 cuda simd 目录 硬件模型: 线程模型: 内存模型: SIMT架构: Warp(并行线程组): 基本概念: warp的执行方式: SIMT与SIMD的区别: Volta架构: 注意: 性能优化: 核心原则: 实现最大化利用率: 最大化存储吞吐量: 最大化指令吞吐量: 最小化内存抖动: 学习资料: 前记:呜呜呜,最近事情太多了,看...
Tesla V100 SXM2 32GB (Tesla V100 NVLink 32GB) + server2019 + grid13.0 + cuda11.4 (去掉驱动,要不然会顶替掉grid13.0) 目前测试ok,计算(cuda)和渲染(blender)两种业务场景都正常。 在跑cuda测试的时候,你可以调用C:\Program Files\NVIDIA Corporation\NVSMI\nvidia-smi.exe来查看GPU利用率,cmd命令行: 代码...
cuDNN历史版本下载地址:https://developer.nvidia.cn/rdp/cudnn-archive 选择自己的对应版本,像我这边11.6对应8.4 下载完成后解压出来,将里面的文件复制到CUDA目录下 验证是否安装成功 首先需要再CUDN文件下找到两个exe 地址:C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.6\extras\demo_suite ...
CUDA -- cuda测试中的计时方式(程序/工具) 写CUDA,追求的就是加速比,想要得到准确的时间,计时函数就是必不可少 计时通常分为两种情况,(1)直接得到接口函数的时间,一般用于得到加速比;(2)获得接口函数内核函数、内存拷贝函数等所耗时间,一般用于优化代码时。
CPU ==> AMD X4 635 GPU ==> GeForce GT 240 三个很简单的测试.. 1. 最笨的算法,一堆FOR.. 2. 四个线程(4物理核的CPU)..各算一块 3.GPU 分成64*64个BLOCK..每个BLOCK 16*16个线程 4.使用CUBLAS库 结果如下 6687720.500000, 6869132.500000, 6410965.000000, 6952017.500000 ...
测试pytorch cudnn 是否兼容 pytorch查看cuda版本 1、为什么写这篇文章 最近安装pytorch遇到很多问题,但是大部分教程都是老版本,新版本的安装方法遇到很多问题,这里帮大家排坑。 2、安装驱动和cuda 在开始菜单中输入cmd,打开命令提示符 输入nvidia-smi 可以查看显卡对应的cuda版本,cuda版本向下兼容,所以显卡驱动越新越好...
这里把基准测试集中在图卷积网络(GCN)模型上。这个模型主要由线性层组成,所以对于其他的模型也应该得到类似的结果。 创造环境 要为MLX构建环境,我们必须指定是使用i386还是arm架构。使用conda,可以使用: CONDA_SUBDIR=osx-arm64 conda create -n mlx python=3.10 numpy pytorch scipy requests -c conda-forge ...
在本文中,我们将对这些新方法进行测试,在三种不同的Apple Silicon芯片和两个支持cuda的gpu上和传统CPU后端进行基准测试。 这里把基准测试集中在图卷积网络(GCN)模型上。这个模型主要由线性层组成,所以对于其他的模型也应该得到类似的结果。 创造环境 要为MLX构建环境,我们必须指定是使用i386还是arm架构。使用conda,可以...