Ubuntu18.04 ROS melodic CUDA 10.2

Dynamic Parallelism是 CUDA 编程模型的扩展，使 CUDA 内核能够直接在 GPU 上创建新工作并与新工作同步。在程序中需要的任何位置动态创建并行性提供了令人兴奋的新功能。直接从 GPU 创建工作的能力可以减少在主机和设备之间传输执行控制和数据的需要，因为现在可以通过在设备上执行的线程在运行时做出启动配置决策。此外，可以在运行时在内核内内联生成依赖于数据的并行工作，动态利用 GPU 的硬件调度程序和负载平衡器，并根据数据驱动的决策或工作负载进行调整。以前需要修改以消除递归、不规则循环结

动态全局内存分配和操作仅受计算能力 2.x 及更高版本的设备支持。从全局内存中的固定大小的堆中动态分配和释放内存。从 指向的内存位置复制 个字节到 指向的内存位置。将 指向的内存块的 字节设置为 （解释为无符号字符）。CUDA 内核中的 函数从设备堆中分配至少 个字节，并返回一个指向已分配内存的指针，如果没有足够的内存来满足请求，则返回 NULL。返回的指针保证与 16 字节边界对齐。内核中的 CUDA 函数从设备堆中分配至少 个字节，并返回一个指向已分配内存的指针，如果内存不足以满

性能优化围绕四个基本策略：哪些策略将为应用程序的特定部分产生最佳性能增益取决于该部分的性能限值； 例如，优化主要受内存访问限制的内核的指令使用不会产生任何显着的性能提升。 因此，应该通过测量和监控性能限制来不断地指导优化工作，例如使用 CUDA 分析器。 此外，将特定内核的浮点运算吞吐量或内存吞吐量（以更有意义的为准）与设备的相应峰值理论吞吐量进行比较表明内核还有多少改进空间。为了最大限度地提高利用率，应用程序的结构应该尽可能多地暴露并行性，并有效地将这种并行性映射到系统的各个组件，以使它们大部分时间都处于

ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程 ubuntu 20.04 CUDA 11.7 cuDNN 8.4 环境配置教程1.查看是否有合适的GPU2.查看系统版本,我用的是ubuntu 20.04:3.验证系统GCC版本:4.通过下面的地址下载安装包:这里奉劝各位一句, 如果你实在是新手, 可以选择deb(local)5.禁用系统自带的显卡驱动6.安装cuda程序7.将CUDA路径加入系统环境这里再次强调一下, 如果没学过vim的同学可以学一下, 在Linux中用的非

CUDA图CUDA Graphs 为 CUDA 中的工作提交提供了一种新模型。图是一系列操作，例如内核启动，由依赖关系连接，独立于其执行定义。这允许一个图被定义一次，然后重复启动。将图的定义与其执行分开可以实现许多优化：首先，与流相比，CPU 启动成本降低，因为大部分设置都是提前完成的；其次，将整个工作流程呈现给 CUDA 可以实现优化，这可能无法通过流的分段工作提交机制实现。要查看图形可能的优化，请考虑流中发生的情况：当您将内核放入流中时，主机驱动程序会执行一系列操作，以准备在 GPU 上执行内核。

Page-Locked内存运行时提供的函数允许使用锁页（也称为固定）主机内存（与 malloc() 分配的常规可分页主机内存相反）：cudaHostAlloc() 和 cudaFreeHost() 分配和释放锁页主机内存；cudaHostRegister() 将 malloc() 分配的内存范围变为锁页内存（有关限制，请参阅参考手册）。使用页面锁定的主机内存有几个好处：锁页主机内存和设备内存之间的复制可以与异步并发执行中提到的某些设备的内核执行同时执行。在某些设备上，锁页主机内存可以映射

CUDA中得异步并发CUDA 将以下操作公开为可以彼此同时操作的独立任务：在主机上计算；设备上的计算；从主机到设备的内存传输；从设备到主机的内存传输；在给定设备的内存中进行内存传输；设备之间的内存传输。这些操作之间实现的并发级别将取决于设备的功能和计算能力，如下所述。主机和设备之间的并发执行在设备完成请求的任务之前，异步库函数将控制权返回给宿主线程，从而促进了主机的并发执行。使用异步调用，许多设备操作可以在适当的设备资源可用时排队，由CUDA驱动程序执行。这减轻了主机线程管理设备的

NVIDIA_DALINVIDIA 数据加载库 (DALI: Data Loading Library) 是一个用于数据加载和预处理以加速深度学习应用程序的库。它提供了一组高度优化的构建块，用于加载和处理图像、视频和音频数据。它可以用作流行深度学习框架中内置数据加载器和数据迭代器的便携式替代品。深度学习应用程序需要复杂的多阶段数据处理管道，包括加载、解码、裁剪、调整大小和许多其他增强功能。这些目前在 CPU 上执行的数据处理管道已成为瓶颈，限制了训练和推理的性能和可扩展性。DALI 通过将数据预处理

Isaac简介简介Isaac 是 NVIDIA 的智能机器人开放平台。 Isaac SDK 提供了大量强大的 GPU 加速算法 GEM 用于导航和操作。 Isaac SDK Engine 是一个框架，可轻松编写模块化应用程序并将其部署在真实机器人上。 Isaac SDK 附带各种示例应用程序，从显示特定功能的基本示例到促进复杂机器人用例的应用程序。 Isaac SDK 还与 Isaac SIM 协同工作，允许在虚拟环境中开发、测试和训练机器人。Isaac GEMs机器人技术结合了许多不同的学科，包

GPU运行状态监测介绍NVDashboard 是一个开源包，用于在交互式 Jupyter Lab 环境中实时可视化 NVIDIA GPU 指标。 NVDashboard 是所有 GPU 用户监控系统资源的好方法。然而，它对于 NVIDIA 的 GPU 加速数据科学软件库开源套件 RAPIDS 的用户来说尤其有价值。鉴于现代数据科学算法的计算强度，在许多情况下 GPU 可以提供改变游戏规则的工作流加速。为了达到最佳性能，底层软件有效利用系统资源是绝对关键的。尽管加速库（如 cuDNN 和 RAPIDS

CUDA Python详细教程(含环境配置和源码)环境配置安装Anaconda因为本次课程课件描述部分是以ipython文件形式呈现，对于windows用户需要配置Jupyter-lab。如您已经有了可以查看ipython文件的环境，可以忽略此步骤下载地址，并按照程序步骤安装：https://www.anaconda.com/products/individual#Downloads安装CUDA下载CUDA工具包并按照程序步骤安装：https://developer.nvidia.co

前言什么样的朋友适合来学习CUDA有志于从事CUDA/GPU系统开发的开发者使用CUDA/GPU并行计算, AI, HPC系统的科研工作者计算机，电子，自动化，生医等相关专业的硕士研究生或高年级本科生学习完这个系列的教程您可以收获什么?了解和掌握GPU/CUDA并行计算系统的分析，设计，开发，调试和优化方法GPU并行计算系统的分析能力，编程能力能够通过看API手册之类的，自行进步以从事GPU开发职业基础知识计算机体系结构基础C语言程序设计计算机算法基础线性代数1.CU

CUDA优化实例: In-Place矩阵转置所谓In-Place矩阵转置, 简单点说就是我们在同一个内存空间内做矩阵转置的操作.这也是很多计算需要的步骤之一, 这样操作可以有效减少对存储单元的需求.利用CUDA优化矩阵转置,可以参考我之前的blog:https://blog.csdn.net/kunhe0512/article/details/124884614而In-Place矩阵转置简单点说, 我们可以使用一半的线程来完成任务:这里使用一半的线程的意义在于即使使用全部线程也不能增加速度,

CUDA实例系列四:利用GPU加速Sobel边缘检测先简单的介绍一下Sobel边缘检测:Sobel算子是图像处理中常用的算子之一, 在计算机视觉中常用来做边缘检测. 它是一个比较小并且是整数的filter, 所需要的计算相对较少, 但是对于图像中频率变化较高的地方,他所得的梯度近似值会比较粗糙.它包含两组 3 x 3的矩阵,分别为横向和纵向与图像做平面卷积. 即:即可分别得出横向及纵向的亮度差分近似值. 如果A代表原始图像, GxG_xGx​和GyG_yGy​分别代表横向及纵向边缘检测的图像,

使用TensorFlow, ONNX和TensorRT加速深度学习推理在这篇文章中，您将了解如何使用新的 TensorFlow-ONNX-TensorRT 工作流程部署经过 TensorFlow 训练的深度学习模型。 本教程使用 NVIDIA TensorRT 8.0.0.3 并提供两个代码示例，一个用于 TensorFlow v1，一个用于 TensorFlow v2。 TensorRT 是一个推理加速器。首先，使用任何框架训练网络。 网络经过训练后，批大小和精度是固定的（精度为 FP32、FP16

CUDA实例系列三:利用GPU优化向量规约问题先简单的描述一下题目中说的向量规约问题.这里举个例子, 比如:我要求出1+2+3…+100的和我要求出123…*100的积我要找到a[100]中所有元素的最大值我要找到a[100]中所有元素的最小值诸如上边的问题, 我们可以简单的将其分解:1 op 2 op 3 op 4…op 100这里的op代表一种操作, 操作的结果不会被顺序影响.这时, 我们就可以将其分解为:(1 op 2) op (3 op 4)…op (99 op 100)

矩阵转置优化矩阵转置是CUDA初学者们刚开始面临的一个比较绕的问题, 他的"绕"在于其中坐标的转换, 以及使用Shared Memory来解决合并访存的过程.在很多实际项目或应用中, 矩阵转置多数都是其中一个步骤.接下来我就来解释下如何利用CUDA优化矩阵转置问题.首先, 解释下矩阵转置矩阵转置按照矩阵转置的公式，我们设定（按照下图所示）输入矩阵为: A[16][16] M=16输出矩阵为: B[16][16]保证：A[y][x] = B[x][y]接下来, 话不多说直接上代码(不要划

使用Torch-TensorRT在PyTorch中将推理速度提高6倍我对Torch-TensorRT感到兴奋，这是PyTorch与NVIDIA TensorRT的新集成，它用一行代码就可以加速推理。PyTorch是当今领先的深度学习框架，在全球拥有数百万用户。TensorRT是一个用于跨gpu加速平台的高性能、深度学习推理的SDK，运行在数据中心、嵌入式和汽车设备上。这种集成使得PyTorch用户在使用TensorRT时可以通过简化工作流获得极高的推断性能。什么是 Torch-TensorRT