CUDA学习（九十一）

最新推荐文章于 2025-08-20 15:37:55 发布
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文章标签： python
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CUDA环境变量：
有关多进程服务的环境变量记录在GPU部署和管理指南的MultiProcess Service部分。
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第十一章 CUDA的NMS算子实战篇(上篇)
weixin_38252409的博客
08-27 1462
学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。学到这里，想必已掌握cuda编程精髓，基本可熟练使用cuda编写自己逻辑的算子。然，从事人工智能行业，更多企业需要我们使用cuda实现模型部署的速度提升，则如何将深度学习相关处理使用cuda加速实现是一个核心问题。我们将使用cuda编码金典算子-NMS。
第十一章 CUDA的NMS算子实战篇(下篇)
weixin_38252409的博客
08-28 2340
学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。学到这里，想必已掌握cuda编程精髓，基本可熟练使用cuda编写自己逻辑的算子。然，从事人工智能行业，更多企业需要我们使用cuda实现模型部署的速度提升，则如何将深度学习相关处理使用cuda加速实现是一个核心问题。我们将使用cuda编码金典算子-NMS。
pytorch中使用cuda进行多任务multiprocessing
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YNNAD1997的博客
02-16 4万+
我们都知道python有自带的multiprocessing模块，但是如果要使用cuda的话会报错： RuntimeError: Cannot re-initialize CUDA in forked subprocess. To use CUDA with multiprocessing, you must use the 'spawn' start method 但是查找torch中spawn，查找到torch.multiprocessing.spawn，所得的介绍并不多而且网上搜到的都是抄这个说
解决CUDA error (3): initialization error (multiprocessing)
lawenliu的专栏
10-22 2万+
在做一个图像处理相关的项目，NVIDIA基于CUDA的GPU，我们需要把图像处理做成服务，并提升CPU上并发速度。整个服务既有CPU处理，又有GPU处理，我们就需要把CPU上的处理做成多线并发，把GPU上的数据做成batch并发起来。由于code是用pytorch 的python版本实现的，而不是c++，这就给我们造成了困扰，对于python我们知道多进程才能做到利用CPU多核的目的，而多线并不能...
在CUDA上使用多进程
m0_46246301的博客
05-12 985
在批量处理大量数据时，我们常常会选择使用多进程来提高代码运行速度，充分利用CPU/GPU。在此，记录了如何在CUDA上利用多进程来批量推理。
解決CUDA error: initialization error (multiprocessing)
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03-18 9038
在一个动作识别的算法中，NVIDIA基於CUDA的GPU，提升CPU上的速度。整个服务既有CPU处理，又有GPU处理，我们就需要把CPU上的处理做成多线并发，把GPU上的资料做成batch并发起來。由于code是用pytorch 的python版本实现的，而不是c++，這就給我們造成了困扰，对于ｃpython我们知道多进程才能做到利用CPU多核的目的，而多线程不能，我们这里用多进程并发。其中就出现...
CUDA学习（十九）
weixin_34408717的博客
02-09 455
16位浮点纹理：CUDA阵列支持的16位浮点或半格式与IEEE 754-2008 binary2格式相同。CUDA C不支持匹配的数据类型，但提供了通过unsigned short类型__float2half_rn（float）和__half2float（unsigned short）转换32位浮点格式和从32位浮点格式转换的内部函数。 这些功能仅在设备...
CUDA学习（九十）
weixin_34166847的博客
02-24 795
模型：模块是可动态加载的设备代码和数据包，类似于Windows中的DLL，由nvcc输出（请参见使用NVCC编译）。 所有符号的名称（包括函数，全局变量和纹理或表面引用）都保存在模块范围内，以便独立第三方编写的模块可以在相同的CUDA上下文中进行互操作。此代码示例加载模块并检索某个内核的句柄： CUmodule cuModule; cuModuleLoa...
CUDA学习秘籍宝典
09-17
### CUDA学习秘籍宝典：超大规模并行计算与编程模型详解 #### 一、综述 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算平台和编程模型，它使开发人员能够利用GPU（图形处理器）的...
第五十九节：性能优化-GPU加速 (CUDA 模块)
2501_91516851的博客
05-29 317
本文深入探讨了OpenCV CUDA模块如何利用GPU并行计算实现计算机视觉算法加速。通过分析CPU与GPU的核心差异，指出GPU在图像处理中的并行优势。重点介绍了CUDA模块核心组件，包括数据传输优化、流处理异步流水线等技术，并通过Canny边缘检测的性能对比实验，展示了GPU相较CPU的数量级性能提升。文章还涵盖CUDA与DNN模块的深度集成、高级优化技巧（内核融合、零拷贝内存）以及性能优化黄金法则。
第一章 CUDA指针预备篇
weixin_38252409的博客
07-24 1633
学习我的教程专栏，你将绝对能实现CUDA工程化，实现环境安装、index计算、kernel核函数编程、内存优化与steam性能优化、原子操作、nms的cuda算子、yolov5的cuda部署等内容，并开源教程源码。CUDA依赖指针，本篇需掌握相关指针内容，为CUDA编程提供依据。指针定义：指针是一个值为内存地址的变量或者数据对象。指针变量的值是地址。
pytorch multi-process 在 multi-gpu 上的 deadlock
learning notes
12-04 1570
在调试的时候，不小心在同一组多 GPU 上跑了多组程序，由于在 pycharm 中中端 pytorch 程序的时候，经常会有后台进程关闭不了，所以需要手动去kill。然后，不小心陷入了一个 deadlock状态，参考nvidia-smi shows Unknown Error , and the corresponding 3 gpus can’t be used #3979,这个时候无法通过 ki
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CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型，通过调用CUDA提供的API，可以开发高性能的并行程序。CUDA安装好之后，会自动配置好VS编译环境，按照UCDA模板新建一个工程“Hello CUDA”： 建好之后，发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu。这个是CUDA编程的入门示例，实现的功能是两个整型数组相加，代码如下： #i...
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1. 问题： 在win8下安装了最新的cuda5.5，新建了一个工程，尝试编译的时候失败了，错误信息如下： 1>  Compiling CUDA source file kernel.cu... 1>   1>  C:\Users\某某\Documents\Visual Studio 2012\Projects\matrixAssign\matrixAssign>"C:\Program
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避坑经验：发现先安装vllm后安装LlamaFactory有依赖冲突，改为先安装LlamaFacotory后安装vllm。直接安装 2.2.0，这个安装有点久，耐心等。合并原模型与lora训练结果。autodl的学术加速。训练后，目录结构与大小。
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解析引擎，可选 'c' (C语言引擎，更快) 或 'python' (Python引擎，功能更全)：填充方法 ('backfill', 'bfill', 'pad', 'ffill', None)：0 或 'index' (检查每列)，1 或 'columns' (检查每行)：0 或 'index' (删除行)，1 或 'columns' (删除列)：'any' (有缺失就删除) 或 'all' (全部为缺失才删除)：文件编码，如 'gbk', 'utf-8' 等。
Selenium使用指南
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