CUDA学习笔记（二）——CUDA扩展

最新推荐文章于 2025-02-16 14:46:10 发布
转载 最新推荐文章于 2025-02-16 14:46:10 发布 · 644 阅读 · 0

本文深入探讨了多CPU和多GPU解决方案的实现方式，并着重介绍了通过线程分支优化应用程序性能的技术。文章详细阐述了归约算法在提升效率中的应用，以及如何在多个线程中进行统一操作以加速计算过程。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

五 多CPU和多GPU解决方案


六 应用程序性能优化

1

4 线程使用、计算和分支

1 线程分支

基于线程分支，会产生很多重要的并行算法，如归约算法。一个典型的例子就是归约求和运算，通过消除了warp分支，同一个warp内执行相同操作，从而提升了执行效率。


houjian2015
关注
pytorch的c++/cuda扩展，CUDA编程
xx_xjm的博客
04-25 3014
我们知道C++，C这类的编程语言是为了让计算机执行我们的指令，确切一点是让计算机的cpu执行我们的执行，现在cuda编程则是要让显卡中的计算核心执行我们的指令；所以，cuda编程其实就是编写显卡中计算核心执行指令。为了区别于.cpp，.c这样的文件，我们取.cu后缀来指明当前的代码文件是给显卡用的；我们上面说了，.cu本质上还是写给CPU的，所以核函数其实也是C++函数的一种，只不过有一个特殊的限定词"__global__"，用以指明“这个C++函数，是用来调用显卡的！
学习笔记之——3D Gaussian Splatting及其在SLAM与自动驾驶上的应用调研
热门推荐
gwpscut的博客
01-09 2万+
论文主页3D Gaussian Splatting是最近NeRF方面的突破性工作，它的特点在于重建质量高的情况下还能接入传统光栅化，优化速度也快（能够在较少的训练时间，实现SOTA级别的NeRF的实时渲染效果，且可以以 1080p 分辨率进行高质量的实时（≥ 30 fps）新视图合成）。开山之作就是论文“3D Gaussian Splatting for Real-Time Radiance Field Rendering”是2023年SIGGRAPH最佳论文。
CUDAExtension
qhu1600417010的博客
03-28 4142
在使用pytorch搭建深度学习模型的时候，用到了CUDAExtension；做一下笔记，防止遗忘 样例如下 # setup.py # 编译支持 CPU/GPU 的算子 from setuptools import setup from torch.utils.cpp_extension import BuildExtension, CUDAExtension setup( name='roipool3d', ext_modules=[ CUDAExtension(
Pytorch C++/CUDA Extension
weixin_42930699的博客
12-03 2324
Pytorch C++/CUDA Extension
自定义 C++ 和 CUDA 扩展
yanglamei1962的博客
06-25 590
现在，您应该对 PyTorch 的 C++ 扩展机制有了一个很好的了解，并有使用它们的动机。pybind11。
pytorch 的 CUDA 编程 CUDAExtension
lianbus的专栏
06-28 4566
通常我们在使用pytorch设计和训练网络后，需要对网络输出的结果再做一定后处理，才能得到我们的想要的结果。 通常的方法是将网络输出的结果，复制回CPU，并以numpy形式进行数据的后处理，但是对于任务很重的后处理，比如对场数据或者图像数据，做这些操作就会耗费大量的时间，更理想的做法是使用pytorch提供的CUDA扩展，直接在GPU中处理好这些数据，只将最终的结果返回给CPU，一方面并行计算可...
【CUDA学习笔记（一）】CUDA概述和编程模型
qisen12306的博客
05-13 767
这里写目录标题1.CUDA概述2.编程模型2.1线程2.2线程结构 1.CUDA概述 CUDA是英伟达公司于2006年提出的通用并行计算架构，通过开启GPU中的多线程并行计算，以比在CPU上更高效的方式解决许多复杂的计算问题。 CUDA提供了一个软件环境，允许开发者使用c++作为高级编程语言。如下图所示，同时也支持其他语言、应用程序编程接口，如FORTRAN、DirectCompute、OpenACC CUDA核心是三个关键的抽象——线程组的层次结构、共享内存和障碍同步。这些抽象提供了细粒度的数据并行和线程
《基于CUDA的并行程序设计》学习笔记(三)——上
码农王小呆的博客
11-23 2422
第3章 CUDA编程基础3.1 CUDA并行新思维CUDA并行编程新思维的出现，不仅成功地利用了新一代GPU的硬件架构优势，同时克服了GPGPU(general purpose computing GPU)编程的缺点，为程序员定义了一个最小的C语言扩展包，这使得熟悉标准编程语言(如 C、FORTRAN 等语言)的程序员可以轻松掌握CUDA编程方法。名为CUDA C的C语言拓展包包含3个主要的抽象概念
【OpenCV3编程入门学习笔记】——第3章 HighGUI图形用户界面初步
繁臻的小窝
03-14 665
文章目录前言3.1 图形的载入、显示和输出到文件3.1.1 OpenCV的命名空间3.1.2 Mat类简析3.1.3 图像的载入与显示概述3.1.4 图像的载入:imread()函数3.1.5 图像的显示:imshow()函数3.1.6 关于InputArray类型3.1.7 创建窗口:namedWindow()函数3.1.8 输出图像到文件:imwrite()函数3.1.9 综合示例程序:图像的载入、显示与输出3.2 滑动条的创建和使用3.2.1 创建滑动条：createTrackbar()函数3.2.2
我的CUDA学习笔记
houjian2015的专栏
04-07 665
研究生阶段开始接触CUDA。这里要感谢我的老板，感谢他的眼光和对我的信任，把这副担子交给我，我不想让他失望。在学习中慢慢陶醉于CUDA的神奇，被它强大的power所折服，这个过程实在太美妙，让我有很强烈的冲动把它记下来。这期间也受到一些前辈们博客的启发，我会在以下内容中特别提到。在项目实践中还有一些值得记下来的经验教训和典型bug，将另外专开一篇帖子记录。OK, let's begin.
CUDA与D3D的互操作
07-13
D3D和CUDA互操作配置说明
【CUDA】Pytorch_Extensions
最新发布
jokerMingge的博客
02-16 1222
对于计算密集型的操作（如神经网络中的自定义激活函数），使用CUDA扩展可以获得接近硬件极限的性能。本文将以实现一个多项式激活函数x² + x + 1为例，展示完整的开发流程。
Pytorch+cpp_cuda extension 课程一
ygf666的博客
11-11 1176
pytorch C++ cuda
pytorch cuda extension踩坑记录（第一个博客）
pz511的博客
08-18 1252
pytorch cuda extension踩坑记录编译过程中的坑运行过程中的坑 编译过程中的坑 运行过程中的坑 使用pytorch的lu分解时(_lu_with_info)，尽管输入没有稀疏矩阵，但仍可能出现关于cudasparse库的错误（与_lu_with_info实现有关）。可能是构造的输入矩阵有错。例如再我的情况中，cuda并行构造雅可比矩阵时，超过数组边界，导致矩阵构建错误（头疼的是，编译过程中可能并不会报错。） ...
自定义 C ++和 CUDA 扩展
yanglamei1962的博客
08-25 361
PyTorch 提供了与神经网络，任意张量代数，数据整理和其他目的有关的大量操作。但是，您仍然可能会发现自己需要更多的自定义操作。例如，您可能想使用论文中发现的新颖的激活功能，或者实现您在研究过程中开发的操作。在 PyTorch 中集成这样的自定义操作的最简单方法是通过扩展概述的Function和Module在 Python 中编写它。这为您提供了自动区分的全部功能(使您不必编写派生函数）以及 Python 的通常表达能力。但是，有时您的操作可以用 C ++更好地实现。
关于Linux中引用auto_gptq提示“CUDA extension not installed”
wi162yyxq的博客
08-22 2504
引用auto_gptq时报CUDA extension not installed的提示。2、安装bitsandbytes。3、从源码安装gptq。
PyTorch 学习笔记 (3) PyTorch 1.0+ C++/CUDA extension
风海流的豪赌
11-20 3185
参考教程 PyTorch官方教程 本机系统 Ubuntu 18.04 LTS NVIDIA GeForce GTX 1080 with driver 430.50 CUDA V10.1.243 python 3.6.8 virtualenv torch.version == ‘1.2.0’ Visual Studio Code配置 由于我使用的是python 的virtual environme...
pytorch cudaExtension C++ cuda扩展,引用异常记录
南沙的星星
10-16 263
pytorch cudaExtension C++ cuda扩展,引用异常记录
WARNING: Could not compile cuda extensions
刘文凯的博客
05-29 575
error WARNING: Could not compile cuda extensions 我的解决如下： sudo apt install nvidia-cuda-toolkit 成功解决，但我并不理解这是什么！！！！
笔记本电脑跑深度学习
01-04
### 使用笔记本电脑进行深度学习的方法和配置要求 #### 笔记本电脑硬件配置建议 对于希望利用笔记本电脑开展深度学习工作的用户而言，设备的选择至关重要。配备i7四核处理器以及16GB RAM的笔记本电脑被认为是适合初学者的数据分析工具[^1]。然而，当目标转向更为专业的领域——即深度学习时，则需考虑更高的性能标准。 针对不同层次的需求，市场上存在多种配置方案可供挑选： - **入门级**：能够满足基本需求，适用于初步探索与小型项目开发； - **中端级别**：可处理较为复杂模型及较大规模数据集； - **高端型号**：专为追求极致效率的研究人员准备，能有效支撑资源密集型任务执行[^2]。 值得注意的是，在选择具体产品前还应关注其是否具备独立图形处理单元（GPU）。相较于中央处理器(CPU)，后者更适合承担起海量矩阵乘法运算重任，从而大大缩短算法迭代所需时间成本[^3]。 #### 软件环境搭建指南 完成理想中的硬件采购之后，下一步便是着手构建适宜于深度学习实践的操作平台。以下是几个关键环节概述： ##### 安装必要的驱动程序和支持库 确保所选机器已预装最新版NVIDIA GeForce Experience软件包，并按照提示更新至兼容版本的Display Driver；与此同时，还需额外获取CUDA Toolkit及其附带BLAS/LAPACK等科学计算组件的支持文件[^4]。 ##### 配置Python虚拟工作区 借助Anaconda发行版快速建立隔离化的编程空间，便于后续管理依赖关系并降低冲突风险。在此基础上进一步引入TensorFlow/PyTorch框架及相关扩展模块，如`torchvision`, `torchaudio`等辅助功能插件来充实整个生态系统。 ##### 测试验证 最后一步是对整体架构进行全面检测，确认各项服务均处于正常运转状态。可以通过编写简单的神经网络实例来进行实际演练，观察是否存在异常报错现象或性能瓶颈问题。 ```python import torch print(torch.cuda.is_available()) device = 'cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu' tensor_example = torch.tensor([1., 2., 3.], device=device) print(f"Device being used: {device}") ```
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值