blockId = Dx * Dy * z + Dx * y + x(三维 grid 中 block 的 id,用公式) = gridDim.x * gridDim.y * blockIdx.z + gridDim.x * blockIdx.y + blockIdx.x threadId = Dx * Dy * z + Dx * y + x(三维 block 中 thread 的 id,用公式) = blockDim.x * blockDim.y * threadId...
可以通过CUDA_DEVICE_ORDER=PCI_BUS_ID来更改索引方式,使得CUDA按照PCI Bus ID来分配索引序号。 os.environ['CUDA_DEVICE_ORDER']='PCI_BUS_ID'
取上述计算结果中的最小值,可以知道每个SM的active block数量为8 NVIDIA在CUDA SDK中提供的CUDA occupancy calculator也可以完成上面的计算。 CUDA occupancy calculator是一个Excel文件,存储在 SDK的tools目录下。只要在这个Excel表格中输入目标硬件的架构,以及每个block中的线程数量、每个block使用的shared memory数量和每...
最后还发现了一个2D * 2D 表示threadid的二维位置的标示图, 适用于将每个threadid跟矩阵中的二维元素进行一一对应。 参考这个链接 threadIdx,blockIdx, blockDim, gridDim之间的区别与联系
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1. 下载cuda和cudnn # cuda下载网站:https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive # cudnn下载网站:https://developer.nvidia.com/rdp/cudnn-archive 2.安装cuda (以11.3为例) get https://developer.download.nvidia.com/compute/cuda/11.3.0/local_installers/cuda_11.3.0_465.19.01_linux.run ...
英伟达的CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构）是一种开创性的并行计算平台和编程模型，旨在充分利用图形处理器（GPU）的强大计算能力进行通用目的的计算任务，尤其是在科学计算、大数据处理、机器学习和深度学习等领域展现出了显著的性能优势。起源与背景 CUDA于2006年由英伟达公司首次推出，当时GPU主要...
CUDA是英伟达软件生态的坚实基座。通过CUDA，英伟达不仅为开发者提供了一套完整的软件开发工具包（SDK），还支持了一系列基于CUDA平台开发的先进技术解决方案，如TensorRT、Triton和Deepstream等。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行库，它能够将经过优化的模型部署到GPU上，以实现快速、高效的推理性能。TensorRT...
（1+1=2 cuda可以将1和+分开来进行计算）可以这么理解CUDA是英伟达开发的GPU的编程接口。而几乎所有的编程语言，不使用特定框架，都只能实现CPU编程——有了CUDA大家可以使用CPU+GPU编程，这也意味着可以使用更多的流处理器、更多的线程数。CUDA自然也提供了对其它编程语言的支持，如C/C++，Python，Fortran等主流编程...
python 查询cuda device id Python 查询apch hue #无序表的顺序搜索 def sequentialSearch(alist,item): '''alist:待搜索的数组 item:待搜索的目标项''' pos = 0 #从0开始搜索 found = False '''两个退出条件:遍历完所有元素或者找到特定元素'''...