學習代碼時,遇到了cudaMalloc 和 cudaMallocHosts 同時出現的情景,所以學習一下二者的區別。 參考資料1:cudaMallocHost函數詳解 參考資料2:How to Optimize Data Transfers in CUDA C/C++ 中文翻譯:中文翻譯 ...
對指針和地址比較熟悉的童鞋可以比較容易的理解這個概念,為了更好的讓更多的人理解cudaMalloc的參數,寫這篇文章,以饗讀者。 首先看下此運行時函數的原型: 此函數返回值是CUDA中定義的一個錯誤代碼。 主要的第一個參數。為什么是兩個星星呢 用個例子來說明下。 上面這個例子中我在顯存中申請了一個包含 個單精度浮點數的一維數組。而device data這個指針是存儲在主存上的。之所以取device ...
2022-02-14 10:58 0 1169 推薦指數:
學習代碼時,遇到了cudaMalloc 和 cudaMallocHosts 同時出現的情景,所以學習一下二者的區別。 參考資料1:cudaMallocHost函數詳解 參考資料2:How to Optimize Data Transfers in CUDA C/C++ 中文翻譯:中文翻譯 ...
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 ...
【參考知乎專欄】 ...
為什么df.drop(index, axis=0),是去掉某一行數據;df.drop(col_name, axis=1),是去掉某一列的數據? 為什么df.sum(axis=0), ...
我們知道做深度學習離不開GPU,不過一直以來對GPU和CPU的差別,CUDA以及cuDNN都不是很了解,所以找了些資料整理下,希望不僅可以幫助自己理解,也能夠幫助到其他人理解。 先來講講CPU和GPU的關系和差別吧。截圖來自資料1(CUDA的官方文檔): 從上圖可以看出GPU(圖像處理 ...
__syncthreads()是cuda的內建函數,用於塊內線程通信. __syncthreads() is you garden variety thread barrier. Any thread reaching the barrier waits until all ...
這里的dim=0其實就是張量的0軸,dim=1就是張量的1軸。 \(J_\alpha(x)=\) ...
1 TensorFlow中用到padding的地方 在TensorFlow中用到padding的地方主要有tf.nn.conv2d(),tf.nn.max_pool(),tf.nn.avg_pool ...