测试gpu的加速比

最新推荐文章于 2025-03-06 22:58:48 发布
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分类专栏： GPU 文章标签： gpu 测试
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/maowenge/article/details/42303901
该博客通过一个CUDA程序展示了如何测试GPU的加速比。作者创建了一个CUDA内核函数`kernel`，并用它来计算两个大型整数数组的模运算。在CPU和GPU上分别执行相同的操作，并记录耗时，然后计算加速比。最后，还进行了结果的验证以确保GPU计算的正确性。

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

#include<iostream>
#include<cuda.h>
#include<cuda_runtime.h>
#include<time.h>
#include<math.h>
using namespace std;


const int Num=10000000;
const int threads=256;
const int blocks=2048;


__global__ void kernel(int* a,int* b,int* c)
{
const int tid=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;
for(long i=tid;i<Num+gridDim.x*blockDim.x;i+=gridDim.x*blockDim.x)
{
if(i<Num)
{
//a[i]=(int)sqrtf(b[i])%(int)sqrtf(c[i]); 
a[i]=b[i]%c[i]; 
}
}
}


int main(void)
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GPU加速深度学习：GPU加速和CPU加速之间的性能差距
AI天才研究院
06-27 5217
在深度学习应用中，GPU(图形处理器) 和 CPU(中央处理器) 一直是最常用的计算平台。虽然它们在某些任务上表现出强大的性能，但它们之间的性能差距可能会限制您在深度学习中的应用能力。本文旨在探讨 GPU 加速深度学习与 CPU 加速之间的性能差距，并提出了一种结合两种加速方式以提高性能的方法。GPU 主要通过并行计算和分布式处理来加速深度学习算法的训练。在 GPU 中，多个线程可以同时处理数据和计算，从而提高训练速度。
GPU加速：提高计算速度的利器
code_program481的博客
09-22 337
然而，需要注意的是，GPU加速并不适用于所有类型的任务。此外，GPU加速的效果还取决于GPU的性能和数据传输的开销。因此，在实际应用中，我们需要根据具体的任务特点和硬件环境来权衡是否使用GPU加速。与传统的中央处理器（CPU）相比，GPU具有更强大的并行计算能力，能够同时处理大量的数据。由于GPU具有强大的并行计算能力，它可以同时处理更多的计算任务，从而加快计算速度。例如，科学计算、深度学习、密码学等领域的算法通常具有大量的矩阵运算和并行计算，这些任务都可以受益于GPU的并行处理能力。
测试gpu的if判断的加速比
maowenge的专栏
01-04 946
#include #include #include #include using namespace std; const int N=123456; const int sample=100; const int threads=256; const int blocks=2048; __global__ void judge(int* da,int* dat
CUDA进阶第五篇-如何估算出程序的GPU加速比
大光叔叔的专栏
02-16 6248
当对一个程序进行加速的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU加速后的加速比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估加速比等等）。从大二接触GPU加速，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答加速比会有多少这个问题。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。 文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。 1.阿姆达尔定律 ...
PyTorch_GPU加速测试
张伟的专栏
09-08 874
import torch import time print(torch.__version__) # 返回pytorch的版本 print(torch.cuda.is_available()) # 当CUDA可用时返回True a = torch.randn(10000, 1000) # 返回10000行1000列的张量矩阵 b = torch.randn(1000, 2000) # 返回1000行2000列的张量矩阵 t0 = time.time() .
【探讨gpu加速问题】
YUelite的博客
05-10 635
GPU加速是一种利用图形处理器（GPU）的并行处理能力来加速计算的方法。在某些情况下，使用GPU加速可以明显提高计算性能和效率，特别是在需要处理大量数据或进行复杂计算的情况下。然而，并非所有的程序在GPU上运行都会比在CPU上运行更快。程序的性质：程序的性质决定了它是否适合在GPU上运行。较新的GPU通常拥有更多的核心和更高的时钟频率，因此能够处理更多的并行任务。因此，要确定是否使用GPU加速程序，需要仔细评估程序的性质、数据传输情况、GPU硬件规格和编程技术等多个因素，并进行实验测试。
了解GPU加速计算
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CST Studio Suite 2018 GPU加速测试报告.pdf 在本报告中，我们对 CST Studio Suite 2018 的 GPU 加速性能进行了测试，旨在评估 GPU 加速对仿真计算的影响。本报告分为三个章节，分别介绍测试环境、第一次和第二次...
pycharm配置GPU加速
liujievvvv的博客
03-06 861
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gpu 测试软件,VASP 电子结构预测应用程序和 GPU 加速 | NVIDIA
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完成基准测试后，可以重置这些显卡，使它们以受支持的最高频率运行：性能数据的免责声明虽然已在生产系统上生成表示性能的数据，但它们仅用作指南以说明下面介绍的方法。请注意，您系统上的性能可能会不同，原因是 CPU 和GPU 的性能受到多个方面的影响。最简单的方法：每个 GPU 一个进程要使用我们系统中的所有 4 个 GPU，最简单的方法就是启动 VASP 的 4 个 MPI 进程，并让系统自动处理映射(...
什么是GPU加速
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1、什么是GPU加速计算 GPU，又称显示核心、视觉处理器、显示芯片，是一种专门在个人电脑、工作站、游戏机和一些移动设备（如平板电脑、智能手机等）上图像运算工作的微处理器，与CPU类似，只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的，这些计算是图形渲染所必需的。随着人工智能的发展，如今的GPU已经不再局限于3D图形处理了。GPU 加速计算是指同时利用图形处理器 (GPU) 和 CPU，加快科学、分析、工程、消费和企业应用程序的运行速度。GPU 加速器于 2007 年由 NVIDIA® 率先推出，现已在世
Pytorch数据结构：GPU加速
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实用GPU加速：提高数值计算性能
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1.背景介绍 随着数据规模的不断增加，数值计算在各个领域都成为了瓶颈。GPU(图形处理单元)作为一种高性能并行计算设备，具有极高的计算能力和高效的内存访问特性，成为了数值计算性能提升的重要手段。本文将从背景介绍、核心概念、算法原理、代码实例、未来发展趋势等多个方面深入探讨GPU加速技术，为读者提供一份实用的GPU加速指南。 2.核心概念与联系 在深入探讨GPU加速技术之前，我们首先需要了解一...
一文读懂：GPU加速是什么？
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众所周知，网页不仅应该被快速加载，同时还应该流畅运行，比如快速响应的交互，如丝般顺滑的动画……
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GPU 硬件加速是指应用 GPU 的图形性能对浏览器中的一些图形操作交给 GPU 来完成，因为 GPU 是专门为处理图形而设计，所以它在速度和能耗上更有效率 GPU 加速通常包括以下几个部分：Canvas2D，布局合成（Layout Compositing）, CSS3转换（transitions），CSS3 3D变换（transforms），WebGL和视频(video)。 GPU实现动画的优缺点 优点： 利用了GPU合成图层实现动画，可以做到动画平滑、流畅动画合成工作在GPU线程，不会被CPU的js
1、GPU 及其加速库简介
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文章目录一、CUDA 简介1、流式多处理器（SM）介绍2、 Cuda Core，SM，SP二、为各种 NVIDIA 架构匹配 CUDA arch 和 gencode三、Using Cmake for TensorRT 一、CUDA 简介 中央处理单元 (CPU) 和图形处理单元 (GPU) CUDA(Compute Unified Device Architecture)，是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构，该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。
cpu和gpu常见加速方法
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特别是 OpenCL 为应用程序提供了对 GPU 的访问，在计算机视觉中，许多算法可以在 GPU 上比在 CPU 上更有效地运行：例如 图像处理、矩阵运算、计算摄影、物体检测等。当选择忽略这些#pragma，或者编译器不支持OpenMP时，程序又可退化为通常的程序（一般为串行），代码仍然可以正常运作，只是不能利用多线程来加速程序执行。程序员通过在源代码中加入专用的#pragma来指明自己的意图，由此编译器可以自动将程序进行并行化，并在必要之处加入同步互斥以及通信。3）灵活地适合不同的多核平台。
如何启用GPU加速
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GPU 仅负责将这些合成层的纹理（Texture）进行位移、缩放或透明度混合，无需重新计算布局或绘制像素。，通过跳过 Layout 和 Paint 阶段实现高效渲染。可显著提升动画性能，但需通过工具监控避免过度消耗资源。浏览器会自动为以下属性启用 GPU 加速（触发。时，浏览器会将其提升为。，与页面其他部分分离。GPU 加速的本质是。
opencv-cuda开发（1）：opencv-cuda对比CPU的加速测试
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08-01 3256
问：为什么会出现使用cv::cuda::absdiff的处理函数，运算速度还比不过CPU版本的cv::absdiff？答：使用处理函数时，CUDA加速的性能优势并不是绝对的，它取决于很多因素。数据传输开销：CUDA涉及将数据从主机（CPU）传输到GPU，以及从GPU传输回主机。如果处理的图像大小较小，数据传输的开销可能会导致CUDA版本的运算速度比CPU版本慢。启动开销：在CUDA版本中，启动GPU核函数涉及GPU上下文的切换和其他开销，这可能在处理小图像时成为瓶颈。
mac pytorch gpu加速测试
最新发布
07-13
<think>我们正在讨论如何在macOS上测试PyTorch的GPU加速功能。根据引用[4]提供的链接，我们知道Apple Silicon（如M1 Pro）支持使用Metal进行GPU加速。PyTorch从1.12版本开始支持Metal，因此我们可以使用Metal Performance Shaders (MPS)后端来在Apple Silicon上启用GPU加速。 步骤： 1. 确保你的macOS设备是Apple Silicon（如M1, M1 Pro, M1 Max等）并且运行macOS 12.3或更高版本。 2. 安装PyTorch 1.12或更高版本，并且确保安装了支持MPS后端的版本。 3. 在代码中，我们可以使用`torch.device("mps")`来指定使用Metal GPU。 下面是一个简单的测试步骤： 首先，确认PyTorch版本和MPS可用性： ```python import torch print(torch.__version__) # 应该至少是1.12 print(torch.backends.mps.is_available()) # 应该返回True print(torch.backends.mps.is_built()) # 应该返回True ``` 然后，我们可以创建一个张量并将其移动到MPS设备上，执行一些操作并计时。 测试代码示例： ```python import torch import time # 检查MPS是否可用 device = torch.device("mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu") print(f"Using device: {device}") # 创建两个随机张量，一个在CPU上，一个在MPS上 x = torch.randn(10000, 10000, device='cpu') y = torch.randn(10000, 10000, device=device) # 在CPU上计时 start_time = time.time() result_cpu = x @ x.T cpu_time = time.time() - start_time print(f"CPU time: {cpu_time:.6f} seconds") # 在MPS上计时（注意：第一次使用MPS可能会有额外开销，因为需要初始化） start_time = time.time() result_mps = y @ y.T torch.mps.synchronize() # 确保MPS操作完成，因为操作是异步的 mps_time = time.time() - start_time print(f"MPS time: {mps_time:.6f} seconds") # 比较速度 if device != 'cpu': print(f"MPS is {cpu_time/mps_time:.2f} times faster than CPU") ``` 注意：由于第一次运行可能会有初始化开销，所以可以多次运行取平均值。另外，矩阵乘法是一个计算密集型操作，可以很好地展示GPU加速效果。 如果上述代码中MPS的时间明显小于CPU时间，则说明GPU加速有效。 另外，引用[4]中提供了一些在M1 Pro上使用PyTorch的基准测试，可以参考。 引用说明： [^1]: 提到了PyTorch使用高度优化的库，但这里我们使用Metal作为后端。 [^4]: 提供了在Apple Silicon上使用PyTorch进行深度学习的一些基准测试和配置信息。 相关问题： 1. 在macOS上使用PyTorch的GPU加速需要满足哪些条件？ 2. 如何安装支持MPS后端的PyTorch？ 3. 除了矩阵乘法，还有哪些操作可以在macOS的GPU上加速？</think>### 如何在 macOS 上测试 PyTorch 的 GPU 加速功能 在 macOS 上测试 PyTorch 的 GPU 加速功能需使用 Apple 的 Metal Performance Shaders (MPS) 后端，以下是详细步骤： #### 1. **环境要求** - macOS 12.3+ 系统（推荐 macOS 13+） - Apple Silicon 芯片（M1/M2/M3 系列） - PyTorch 1.12+（需支持 MPS 后端） #### 2. **安装 PyTorch 支持** ```bash # 使用 Conda 安装最新版 PyTorch（支持 MPS） conda install pytorch torchvision torchaudio -c pytorch ``` [^3] #### 3. **验证 GPU 加速可用性** ```python import torch # 检查 MPS 支持 print(f"PyTorch 版本: {torch.__version__}") print(f"MPS 可用: {torch.backends.mps.is_available()}") print(f"MPS 已构建: {torch.backends.mps.is_built()}") # 选择设备 device = "mps" if torch.backends.mps.is_available() else "cpu" print(f"使用设备: {device}") ``` 输出应显示： ``` MPS 可用: True 使用设备: mps ``` #### 4. **性能对比测试** ```python import time # 创建大型张量 size = (10000, 10000) tensor_cpu = torch.randn(size) tensor_gpu = tensor_cpu.to(device) # CPU 矩阵乘法 start = time.time() result_cpu = tensor_cpu @ tensor_cpu.T print(f"CPU 耗时: {time.time() - start:.4f} 秒") # GPU 矩阵乘法 start = time.time() result_gpu = tensor_gpu @ tensor_gpu.T torch.mps.synchronize() # 确保计算完成 print(f"GPU 耗时: {time.time() - start:.4f} 秒") ``` 典型结果（M1 Pro 示例）： ``` CPU 耗时: 8.214 秒 GPU 耗时: 0.873 秒 # 加速约 9.4 倍 ``` [^4] #### 5. **实际应用测试（神经网络）** ```python import torch.nn as nn # 创建简单模型 model = nn.Sequential( nn.Linear(1000, 5000), nn.ReLU(), nn.Linear(5000, 1000) ).to(device) # 测试推理速度 input_data = torch.randn(128, 1000).to(device) start = time.time() with torch.no_grad(): output = model(input_data) torch.mps.synchronize() print(f"模型推理耗时: {time.time() - start:.4f} 秒") ``` #### 注意事项 1. **首次运行延迟**：首次使用 MPS 会有初始化开销 2. **操作支持**：部分 PyTorch 操作尚未完全支持 MPS，需检查[官方文档](https://pytorch.org/docs/stable/notes/mps.html) 3. **性能监控**：使用 Activity Monitor 观察 **GPU History** 进程： - 成功启用时 GPU 利用率会显著升高 - 内存占用显示在 **Memory** 标签页 > 📌 **提示**：根据基准测试，M1/M2 系列 GPU 加速在矩阵运算上通常比 CPU 快 5-15 倍，实际加速比取决于具体操作和数据类型[^4]。 --- ### 相关问题 1. 如何解决 PyTorch 在 macOS 上提示 `MPS backend is not available` 的错误？ 2. 哪些 PyTorch 操作在 Apple Silicon GPU 上支持不佳？ 3. 如何监控 macOS 上 PyTorch 的 GPU 内存使用情况？ 4. 与其他框架（如 TensorFlow）相比，PyTorch 在 macOS 的 GPU 加速性能如何？ [^1]: PyTorch 通过优化库实现高效计算，但算法级别的优化仍需开发者介入 [^3]: PyTorch 安装需通过官方渠道获取 MPS 支持版本 [^4]: Apple Silicon 的 GPU 加速性能测试结果参考第三方基准数据
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