2024-11-24 厉飞雨 阅读(0) 评论(0) 赞(0)

 HTML5的出现，给表单带来了新的生机，不仅添加了很多类型的表单，而且还自带验证的功能。在移动端，手机等设备能...

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 上图是2016近7个月浏览器的使用情况，从图上反应出谷歌浏览器的使用量比例越来越大...

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> CUDA编程中内存分为主机内存（内存条）与设备内存（显存），为提高计算效率，需要设计程序降低内存的数据搬运，或使用快速的内存寄存数据。 ### 共享内存 {#共享内存} > CPU和GPU组成异构计算架构，如果想从内存上优化程序，我们必须尽量减少主机与GPU设备间的数据拷贝，并将更多计算从主机端转移到GPU设备端，我们要尽量在设备端初始化数据，并计算中间数据...

2024-11-24 厉飞雨 阅读(1) 评论(0) 赞(0)

> 之前讨论的并行，都是线程级别的，即CUDA开启多个线程，并行执行核函数内的代码。GPU最多就上千个核心，同一时间只能并行执行上千个任务。当我们处理千万级别的数据，整个大任务无法被GPU一次执行，所有的计算任务需要放在一个队列中，排队顺序执行。CUDA将放入队列顺序执行的一系列操作称为流（Stream）。 ### 来源 {#来源} 由于异构计算的硬件特性，CUDA中...

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> 本文介绍GPU编程的一些重要概念。 ### GPU编程 {#GPU编程} > GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同，举皮皮鲁老师的一个例子： 以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算，得到1000个加法结果，在这个过程中，大学教授要协调指挥小学生完成任务。 在计算过程...

2024-11-24 厉飞雨 阅读(2) 评论(0) 赞(0)

> 在程序运行过程中，可能遇到需要进程间或不同平台的语言之间进行信息交互，存在硬盘是一种解决方案但是速度太慢。python的mmap库提供了共享内存的实践方案可以完成信息在内存间交互。 ### 简介 {#简介} #### 共享内存 {#共享内存} > 内存共享是两个不同的进程共享内存的意思：同一块物理内存被映射到两个进程的各自的进程地址空间。这个物理内存已经被...

2024-11-24 厉飞雨 阅读(1) 评论(0) 赞(0)

> 当核心数量不够或想限制当前任务使用的GPU核心数时可以使用网格跨步的思路编写CUDA程序。 ### 背景 {#背景} > CUDA的执行配置：`[gridDim, blockDim]`中的`blockDim`最大只能是1024，但是并没提到`gridDim`的最大限制。英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值，也就是2,147,483...

2024-11-24 厉飞雨 阅读(0) 评论(0) 赞(0)

> Numba是一个针对Python的开源JIT编译器，由Anaconda公司主导开发，可以对Python原生代码进行CPU和GPU加速。Numba对NumPy数组和函数非常友好。 ### Numba简介 {#Numba简介} > 计算机只能执行二进制的机器码，C、C++等编译型语言依靠编译器将源代码转化为可执行文件后才能运行，Python、Java等解释型语言...

2024-11-24 厉飞雨 阅读(0) 评论(0) 赞(0)

> 基于CPU和GPU的异构计算已经逐步发展成为高性能计算的主流模式。CUDA作为GPU高性能计算的主要开发工具之一，已经在各个领域取得广泛应用。 ### 什么是GPU {#什么是GPU} > GPU全名为Graphics Processing Unit，又称视觉处理器、图形显示卡。GPU负责渲染出2D、3D、VR效果，主要专注于计算机图形图像领域。后来人们发现...

2024-11-24 厉飞雨 阅读(0) 评论(0) 赞(0)

> python 运行时会有不同环境需求，在其他机器部署时需要重新配置python环境，当需要离线部署时可以使用pip的离线复制环境的功能。 ### 工作思路 {#工作思路} 1. 获取环境所需的库和对应版本 2. 确定运行平台（Linux，Windows） 3. 在指定平台下载库的离线包 4. 将库列表与离线包迁移到新机器 5. 在新机器上安装python 6. 安...