從硬件層面說起: 上圖是采納了Turing架構的TU102 GPU,它的特點如下: 6 GPC(圖形處理簇) 36 TPC(紋理處理簇) 72 SM(流多處理器) 每個GPC有6個TPC,每個TPC有2個SM 4,608 CUDA核 72 ...
CUDA中確定你顯卡的thread和block數 在進行並行計算時, 你的顯卡所支持創建的thread數與block數是有限制的, 因此, 需要自己提前確定夠用, 再進行計算, 否則, 你需要改進你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面總結 首先你需要知道你的顯卡的Compute Capability , 在目前市面上絕大多數的都是支持 threads , 只有一些非常早期 Compute ...
2019-05-22 15:46 0 1254 推薦指數:
從硬件層面說起: 上圖是采納了Turing架構的TU102 GPU,它的特點如下: 6 GPC(圖形處理簇) 36 TPC(紋理處理簇) 72 SM(流多處理器) 每個GPC有6個TPC,每個TPC有2個SM 4,608 CUDA核 72 ...
由上一節可知,在main函數中,cuda程序的並行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函數中體現的,這里面設置的是由N個block的構成的計算網絡即grid,每一個block里面有1個thread存在。那么這種選取 ...
TensorFlow安裝時需要cuda+對應的顯卡驅動。這里給出英偉達官方的cuda和驅動的對應: 地址在這里 然后在這里可下載最新的顯卡驅動(英偉達公版的驅動,程序員友好型) 最后說一下我的TensorFlow的環境 ...
@躺在草原看夕陽。 什么是顯卡? 顯卡(Video card,Grap ...
作者:冬瓜哥鏈接:https://www.zhihu.com/question/59184480/answer/166167659來源:知乎著作權歸作者所有。商業轉載請聯系作者獲得授權,非商業轉載請注明出處。 顯卡/GPU是具體干活的芯片,其從host端拿命令和數據。顯卡驅動,分內核態 ...
參考stackoverflow一篇帖子的處理方法:https://stackoverflow.com/questions/26913683/different-way-to-index-threads-in-cuda-c 代碼中cuda_gridsize函數參考yolo。 代碼如下: ...
NVIDIA-linux.run安裝后,會出現登錄頁面循環,解決辦法是在運行命令后加入-no-opengl-files 打開nvidia x server Settings軟件,顯示:You do ...
獲取nvidia顯卡的cuda算力,在編譯cuda相關代碼時候可能用到。 前提: 安裝了visual studio 安裝了cuda(cuda應該在vs之后安裝) 安裝了cmake 代碼 https://github.com/zchrissirhcz ...