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《基於GPU的並行計算及CUDA編程》2010春季培訓通知(第一輪)
中科院超級計算中心、中科院研究生院、NVIDIA公司、北京金商祺公司擬於2010年3月31日—4月2日聯合舉辦 「基於GPU的並行計算及CUDA編程」春季培訓班。具體通知如下:培訓對象:從事GPU應用研究的相關科研院所及高校老師和碩博研究生及相關企業工程師。
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CUDA初探:GPU的並行計算
利用這個變量,我們就可以讓每一份函式執行時,對整個數據不同的部份計算平方和。另外,我們也讓計算時間的動作,只在 thread 0(即 threadIdx.x = 0 的時候)進行。 同樣的,由於會有 256 個計算結果,所以原來存放 result 的內存位置也要擴大。
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GPU並行編程:熟練使用CUDA C語言
這並不是什麼新概念,並行計算已經存在多年,PC使用多個CPU並行處理任務,提高不同應用程式的執行速度,你可以將上面提到的「人」看作一個進程或一個線程,計算機可以將每個進程分配給不同的處理器,接收到任務的所有處理器並行執行一個任務(計算)。
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促進並行編程人才培養 英偉達建立CUDA開發工程師認證體系
2013年6月25日—中國北京—今天,全球視覺計算技術的行業領袖NVIDIA (英偉達™)正式宣布,將在中國區建立CUDA開發工程師認證考試體系。該體系是對CUDA編程人員的能力水平提供強有力的證明,將從根本改變CUDA編程的人才培養模式,最終提升我國在高性能並行計算領域的整體實力。
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Visual C++ 2010 新特性:並行計算
天下沒有免費的午餐,性能免費大餐也不能毫無止境,實際上,已經有了新的解決方案並行計算。並行計算就像是一道饕餮大餐而被人津津樂道,在本文中我們以烹飪為類比,通過對性能免費大餐的分析,使用 Visual Studio C++ 2010這把利器,應用並行編程模型大塊朵頤的進行並行開發。
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官方下載:CUDA 4.1 GPU通用計算開發包
面向註冊開發者提供兩個多月之後,NVIDIA官方終於在官網上提供了新版本GUDA 4.1 GPU通用計算開發包的下載,而且版本也由之前的RC1版升級到4.1正式版(變化不大)。根據NVIDIA介紹,新版本的GUDA並行計算平臺使用起來將會更加簡單,通用性更強而且更快,新特性方面主要包含以下三點提升:1、重新設計的可視化分析器,具備自動性能分析及專家指導功能,為應用程式加速帶來更加便捷的途徑。
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全新英偉達(NVIDIA)CUDA 4.0版本令並行編程更輕鬆
統一的虛擬尋址、GPU間通信以及增強型C++模板庫讓更多開發人員能夠利用GPU計算 2011年2月28日—美國加利福尼亞州聖克拉拉市— 英偉達™(NVIDIA®)公司今天發布了最新版本的英偉達CUDA工具包。藉助該工具包,開發人員能夠開發出在英偉達GPU上運行的並行應用程式。
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GPU成功案例:中山大學GPU高性能計算集群
目前,信息產業面臨「多核革命」,高性能計算從單核到多核的硬體發展相對成熟,但相關的算法、軟體研發尚處於起步階段。這為廣東信息產業帶來了搶佔多核並行計算及軟體的制高點的機遇。; 6、高維數據的超快速高精度傅立葉變換; 7、基於積分方程模型的高精度快速圖像處理方法。
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異構計算(CPU + GPU)編程簡介
英特爾Core i7 965處理器,在默認情況下,它的浮點計算能力只有NVIDIA GeForce GTX 280的1/13,與AMD Radeon HD 4870相比差距就更大。3.基於GPU編程不同廠商通常僅僅提供對於自己設備編程的實現。
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英偉達發布CUDA5,程式設計師可利用並行計算平臺更容易編程
CUDA是全球應用最為廣泛並行計算平臺與編程模型,可用於在GPU上加速科學和工程應用程式。大家可以從NVIDIA?(英偉達?)開發者專區網站免費下載這一全新版本。 CUDA下載量現已超過150萬,支持180多款領先的工程、科學以及商業應用程式,它是開發者利用GPU加速計算的最流行的方式。
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Pytorch-GPU1.7.1 和 TensorFlow-GPU1.14.0 安裝指南(基於windows10)
GPU的並行計算能力,在過去幾年裡恰當地滿足了深度學習的需求。AMD的GPU基本沒有什麼支持,可以不用考慮。驅動:沒有顯卡驅動,就不能識別GPU硬體,不能調用其計算資源。CUDA:是顯卡廠商NVIDIA推出的只能用於自家GPU的並行計算框架。只有安裝這個框架才能夠進行複雜的並行計算。主流的深度學習框架也都是基於CUDA進行GPU並行加速的,幾乎無一例外。
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Python並行計算初探
本次方案徵集活動詳情見:http://cuda.itpub.net/thread-1299715-1-1.html。近期活動的大部分方案,將會逐步與大家分享,不可錯過哦! CUDA ZONE專區:http://cuda.it168.com/ CUDA技術論壇:http://cuda.itpub.net Python是目前流行的腳本型動態程式語言。
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NVIDIA 推出 CUDA 6,大大簡化並行編程
6--全球最普遍的並行計算平臺與編程模型的最新版本。 CUDA6平臺讓並行編程變得比以往更加輕鬆,讓軟體開發商在利用GPU加速科學、工程、企業以及其它應用時能夠大幅縮短所需時間和減少所耗費的精力。 它包含全新的性能增強內容,讓開發者只需替換掉基於CPU的現有庫,即可快速令應用程式速度提升8倍。
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專題一:深度學習簡介,GPU計算的原理,分布式機器學習原理
,使用戶可以對NVIDIA GPU方便的對於 GPU進行並發性編程。首先簡單介紹下單主機內GPU並行計算的基本原理:單GPU並行計算:針對每次訓練數據,模型內計算通過多次GPU 內核的調用完成計算。權重W值一直存在GPU內存中,直到所有訓練數據計算完畢之後回傳到系統內存中。
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CUDA基礎原理:編程模型詳解
【IT168 技術】CUDA 編程模型概述 一、 主機與設備 CUDA 編程模型將 CPU 作為主機 (Host) , GPU 作為協處理器 (co-processor) 或者設備 (Device). 在一個系統中可以存在一個主機和多個設備。
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PGI為x86平臺開發基於NVIDIA CUDA C 架構的編譯器
無論基於x86處理器的工作站、伺服器和群集器是否安裝了NVIDIA GPU加速器,針對x86架構的PGI CUDA C編譯器都能讓使用CUDA的開發人員對CUDA應用進行編譯和優化。當在一個無GPU的x86系統上執行時,PGI CUDA C應用將使用英特爾的多內核和SIMD(單指令多數據)流技術以及AMD用於並行執行的CPU。
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Numba:用CUDA加速的高性能Python編譯器
這是向提供高生產率編程和高性能計算的完美結合邁出的一大步。 使用Numba可以編寫標準的Python函數,並在CUDA-capable GPU上運行它們。Numba是為面向數組的計算任務而設計的,很像大家常用的NumPy庫。在面向數組的計算任務中,數據並行性對於像GPU這樣的加速器是很自然的。
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手把手教你在谷歌雲平臺搭建基於GPU的深度學習
大數據文摘授權轉載自 數據派THU作者:Saurabh Bodhe編譯:陳振東、車前子我知道,基於GPU的高端的深度學習系統構建起來非常昂貴,並且不容易獲得,除非你……https://hackernoon.com/deep-learning-with-google-cloud-platform-66ada9d7d029
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CUDA編程之認識CPU與GPU
CPU架構示意圖追求單線程的最高性能,對延遲敏感,指令級並行大量的電晶體用於緩存而非計算單元,而緩存並不 提供原生/峰值計算能力CPU有強大的ALU,時鐘頻率很高,但由於散熱、電晶體尺寸等影響,近年來GPU架構示意圖總的來說,CPU擅長處理邏輯複雜、串行的計算任務;而GPU擅長的是大規模的數據並行(data-parallel)的計算任務。