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

三大学习渠道帮助各个阶段的创作者和开发者了解并学习使用NVIDIA Omniverse™。从个人创作者到开发者，从中小企业到业务遍布全球的跨国公司，都在选择NVIDIA Omniverse™开放式平台这一前沿工具进行创作和团队协作。掌握NVIDIA Omniverse™相关知识与技能成为了越来越多从业者的加分甚至必备技能。

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

使用Grid-Stride循环编写灵活的内核CUDA 编程中最常见的任务之一是使用内核并行化循环。 举个例子，让我们用我们的老朋友 SAXPY。 这是使用 for 循环的基本顺序实现。 为了有效地并行化，我们需要启动足够多的线程来充分利用 GPU。void saxpy(int n, float a, float *x, float *y){ for (int i = 0; i < n; ++i) y[i] = a * x[i] + y[i];}常见的 CUDA 指

CUDA 中私有数组的快速动态索引有时候你需要在你的GPU内核中使用小型的每个线程私有的数组。访问这些数组中的元素的性能取决于许多因素。在这篇文章中，我将介绍几个常见的场景，从快速静态索引到更复杂、更具挑战性的用例。静态索引在讨论动态索引之前，让我们先简要了解一下静态索引。 对于所有索引在编译时都是已知常量的小数组，如以下示例代码所示，编译器将数组的所有访问元素放入寄存器中。__global__ void kernel1(float * buf){ float a[2]; ...