cuda编程学习——cuda IO 读写文件

已于 2024-03-14 09:04:42 修改
阅读量557 收藏
点赞数 3
文章标签： 学习 人工智能 深度学习 cuda
于 2024-03-14 09:03:32 首次发布
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/u010497783/article/details/136697829
版权
本文介绍了NVIDIAMagnumIO库的samples目录、cuFileAPI的文档说明以及NVIDIAGPUDirectStorage的库安装最佳实践，为开发者提供技术参考和安装步骤。

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

蜗蜗2012
关注
flash attention的CUDA编程和二维线程块实现softmax-V1
forrestguang的博客
09-20 820
本文参考了链接添加链接描述 flash attention介绍 flash attention的介绍可以参考论文：FlashAttention: Fast and Memory-Efficient Exact Attention with IO-Awareness，具体的数学公式参考下面这个图片：其中注意关于矩阵S有两个维度，softmax的操作维度是dim=1，用pytorch表示就是torch.softmax(S, dim=1) 对于flash attention来说，里面有两次矩阵乘法，对于这样的二
[cuda]磁盘的文件直接进显存
I have a adream
12-05 990
使用mmap将文件内容映射到内存的一段地址 使用cudaMemcpy将映射地址复制到显存 #include <fcntl.h> #include <sys/mman.h> #include <sys/stat.h> #include <sys/types.h> #include <unistd.h> #include <cuda...
cuda-cnn之mnist文件读取（1）
groundhappy的专栏
12-28 1060
https://github.com/zhxfl/CUDA-CNN 第一步是通过readMnistData读取训练样本和测试样本 "mnist\\train-images.idx3-ubyte",训练样本 "mnist\\train-labels.idx1-ubyte"训练标签 训练样本一共6W个 "mnist\\t10k-images.idx3-ubyte", 测试样本
cuda文件操作
dvchn的专栏
02-25 3467
1.读取文件:    const char usage[] =     ...{        " Usage: "        "  dwtHaar1D --signal= --result= --gold= "        "   Input file containing the signal "        "   Output file storing the result
cuda学习笔记(5)
Frizy的博客
02-10 1062
目录原子操作（Atomics) 笔记(2)中提到当cuda需要对同一个内存地址中的值进行读写访问时，需要原子操作（Atomics）（类似cpu多线程的互斥锁mutex或原子变量），本章通过一个列子介绍原子操作。 原子操作（Atomics) 有些操作不能被拆分， 多线程要针对同一内存地址进行操作，这时需要对该内存使用原子操作，来保证线程对资源有暂时的”独占性”, 避免计算错误。原子操作是把双刃剑，因...
CUDA 编程
撒旦先生的博客
09-25 4718
前几天浅尝了使用 pybind11 将 C++ 代码打包成 Python 包, 假装我已经能通过 C++ 代码加速程序了. 现在, 搞一搞 CUDA 编程, 进而结合 pybind11 把 CUDA 代码打包成 Python 包. 主要目的是了解一下整体流程与框架.
一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用
qq_37764141的博客
01-26 5617
一篇文章理解CUDA架构、编程与进阶使用一、CUDA架构二、CUDA编程基础1.矩阵加法2.矩阵乘法三、CUDA进阶——利用共享内存加速访存1.CUDA内存读写速度比较2.申请共享内存 一、CUDA架构 二、CUDA编程基础 从矩阵加法和矩阵乘法来认识CUDA编程 1.矩阵加法 __global__ void vecAddKernel(float* A_d, float* B_d, float* C_d, int n) { int i = threadIdx.x + blockDim.x * bl
CUDA学习笔记(4) CUDA计时函数
GongBingjian
12-17 4924
用clock()精确地记录核函数运行的时间可以让我们直观地了解核函数代码的运行效率。
【CUDA 10.0高级功能探索】：深入研究CUDA编程模型
![【CUDA 10.0高级功能探索】：深入研究CUDA编程模型]...深入探讨了核函数调优、并行计算模式和自定义CUDA层的开发，以及如何利用CUDA优化深度学习训练过程。最后，文章展望了CUDA生态系统的发展前景，并
【CUDA最佳实践与案例研究】并行算法设计：CUDA编程模式的探索
[【CUDA最佳实践与案例研究】并行算法设计：CUDA编程模式的探索](https://zeyuxiao1997.github.io/2019/11/16/course-cuda/3.png) # 1. CUDA编程模型简介 ## 1.1 CUDA的历史和目的 CUDA（Compute Unified Device ...
CUDA项目文件管理之-一个源文件
把你挖出来的博客
03-31 521
linux 重命名文件和文件夹
C++ CUDA核函数如何printf到一个txt文件里？
Kp0fS的草稿纸
03-10 536
C++ CUDA核函数如何printf到一个txt文件里？ 若要将CUDA核函数中的输出结果打印到一个txt文
CUDA C编程（九）CUDA内存访问模式
AAAA202012的博客
12-23 3231
  大多数设备端数据访问都是从全局内存开始的，并且多数GPU应用程序容易受内存带宽的限制。因此，最大限度地利用全局内存带宽是调控核函数性能的基础。如果不能正确的调控全局内存的使用，其他优化方案很可能也收效甚微。为了在读写数据时达到最佳的性能，内存访问操作必须满足一定的条件。CUDA执行模型的显著特征之一就是指令必须以线程束为单位进行发布和执行。存储操作也是同样。在执行内存指令时，每个线程都提出了一个包含请求地址的单一内存访问请求，它并由一个或多个设备内存传输提供服务。根据线程束中内存地址的分布，内存访问可以
Linux|ubuntu22.04安装CUDA最新完整教程
热门推荐
weixin_43356770的博客
05-23 2万+
流程：安装前检查->安装->安装后配置 版本: CUDA12.5系统: Ubuntu22.04内核: 6.5.0-35-generic本文参考官方指南。
Windows+Visual stdio+CUDA编程方式及测试
ashiners的博客
12-06 7362
windows10+visual stdio2019+cuda10.2环境下，CUDA编程Visual stdio的一些配置，开启第一个CUDA项目，测试程序。
CV-CUDA使用gpu读取并处理图片
weixin_41012399的博客
01-05 2943
NVIDIA 携手字节跳动机器学习团队开源众多图像预处理算子库CV-CUDA，它们能高效地运行在 GPU 上，算子速度能达到 OpenCV（运行在 CPU）的百倍左右。此外，不仅是速度的提升，同时在效果上 CV-CUDA 在计算精度上已经对齐了OpenCV，因此训练推理能无缝衔接，大大降低工程师的工作量。参考：https://zhuanlan.zhihu.com/p/584600231。开源地址：https://github.com/CVCUDA/CV-CUDA。
cuda安装太慢
最新发布
03-20
### 如何加快CUDA的安装速度 为了提高CUDA的安装效率并减少可能的时间浪费，可以从以下几个方面入手： #### 1. 下载前确认硬件兼容性和版本匹配 在正式开始之前，务必确认显卡型号以及驱动程序是否支持目标CUDA版本。如果不确定具体版本号，可以访问[NVIDIA官方文档](https://developer.nvidia.com/cuda-gpus)，查询对应的GPU与CUDA版本的支持情况[^3]。 #### 2. 使用离线安装包而非在线安装器 NVIDIA提供了两种类型的CUDA Toolkit安装方式——在线安装器和本地安装包（Offline Installer）。推荐优先选择后者，因为它包含了所有必要的组件而无需额外联网下载依赖项。这不仅节省时间还避免因网络波动导致中断的风险[^1]。 ```bash # 示例命令用于验证已安装的CUDA版本 nvcc --version ``` #### 3. 并行处理多个任务 当涉及到多步操作比如同时设置环境变量或者拷贝cuDNN文件夹内容至指定位置时，可以通过脚本自动化完成这些重复劳动密集型工作流来提升效率。例如编写批处理(.bat)文件一次性执行所需指令集: ```batch @echo off set CUDA_PATH="C:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.2" xcopy /E /I cudnn-windows-10-x64-v8.2.4.15 %CUDA_PATH% set PATH=%PATH%;%CUDA_PATH%\bin;%CUDA_PATH%\libnvvp; regedit /s add_cuda_to_system_env.reg pause ``` 上述代码片段展示了如何利用Windows命令提示符下的`xcopy`命令快速迁移CuDNN库，并通过修改注册表实现持久化更改系统路径的目的[^2]。 #### 4. 提升磁盘读写性能 考虑到大型框架及其附属资料可能会占用大量存储空间，在条件允许的情况下考虑采用SSD作为操作系统盘或临时交换分区所在卷；另外定期整理碎片也有助于改善整体IO表现从而间接促进整个过程更加顺畅高效地推进下去。 --- ###
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