前言 CPU 的並行編程技術,也是高性能計算中的熱點,也是今后要努力學習的方向。那么它和 GPU 並行編程有何區別呢? 本文將做出詳細的對比,分析各自的特點,為將來深入學習 CPU 並行編程技術打下鋪墊。 區別一:緩存管理方式的不同 GPU:緩存對程序員不透明,程序員可根據 ...
http: peghoty.blog. .com blog static http: blog.csdn.net augusdi article details CUDA存儲器模型:http: blog.csdn.net endlch article details CUDA限定符:http: blog.csdn.net shouhuxianjian article details 思想即是將內存 ...
2017-11-06 21:11 0 1362 推薦指數:
前言 CPU 的並行編程技術,也是高性能計算中的熱點,也是今后要努力學習的方向。那么它和 GPU 並行編程有何區別呢? 本文將做出詳細的對比,分析各自的特點,為將來深入學習 CPU 並行編程技術打下鋪墊。 區別一:緩存管理方式的不同 GPU:緩存對程序員不透明,程序員可根據 ...
前言 GPU 是如何實現並行的?它實現的方式較之 CPU 的多線程又有什么分別? 本文將做一個較為細致的分析。 GPU 並行計算架構 GPU 並行編程的核心在於線程,一個線程就是程序中的一個單一指令流,一個個線程組合在一起就構成了並行計算網格,成為了並行 ...
《CUDA並行程序設計:GPU編程指南》 基本信息 原書名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 譯者: 蘇統華 李東 李松澤 魏通 叢書 ...
前言 在用 CUDA 對 GPU 進行並行編程的過程中,除了需要對線程架構要有深刻的認識外,也需要對存儲系統架構有深入的了解。 這兩個部分是 GPU 編程中最為基礎,也是最為重要的部分,需要花時間去理解吸收,加深內功。 了解 GPU 存儲系統架構的意義 ...
主要就是第二句話中的 ...
多卡訓練模式: 進行深度學習模型訓練的時候,一般使用GPU來進行加速,當訓練樣本只有百萬級別的時候,單卡GPU通常就能滿足我們的需求,但是當訓練樣本量達到上千萬,上億級別之后,單卡訓練耗時很長,這個時候通常需要采用多機多卡加速。深度學習多卡訓練常見有兩種方式,一種是數據並行化(data ...
http://blog.jobbole.com/87849/ 首頁 最新文章 IT 職場 前端 ...
可以參數2017coco detection 曠視冠軍MegDet: MegDet 與 Synchronized BatchNorm PyTorch-Encoding官方文檔對CGBN(cross gpu bn)實現 GPU捉襟見肘還想訓練大批量模型 ...