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用4个GPU计算的时间是1个GPU计算时间的4倍左右，每个GPU的计算量设置的都是相同的，所以不明白是我程序调用的问题还是多个GPU计算时本身就是串行的？
如果多GPU可以并行计算的话，该怎么调用呢？
我调用的方式如下：
for (int i=0;i<GPU_N;i++)
{
CUDA_SAFE_CALL(cudaSetDevice(i));
CUDA_SAFE_CALL(cudaStreamCreate(&plan[i].stream));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMalloc((void**)&plan[i].d_O,sizeof(float)*(sizeMat)));
CUDA_SAFE_CALL(cudaMallocHost((void**)&plan[i].h,sizeof(float)*(sizeMat)));
}
for(int i=0;i<GPU_N;i++)
{
CUDA_SAFE_CALL(cudaSetDevice(i));
holo<<<grid,threads,0, plan[i].stream>>>(plan[i].d_O);
CUDA_SAFE_CALL(cudaThreadSynchronize());
CUDA_SAFE_CALL(cudaMemcpyAsync(plan[i].h,plan[i].d_O,sizeof(float)*sizeMat,cudaMemcpyDeviceToHost));
}
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cudaThreadSynchronize()这个函数是线程同步，等待核函数结束，cpu才进行下一个语句，也就是说cpu在分配任务的时候就已经是分配一个，等待一个运算结束，再分配第二个。这样当然和只用一个GPU时间一样了。
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谢谢1楼，指出了我的问题
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同问。。。。。。。。。。
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学习中……&
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学习中。。。
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hao a a a a a
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看不懂的人请问怎么破
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求解答```````````````````````````````````
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黑给力啊，顶了啊
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讲的很好，学习中哦
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xiexielouzhu
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学习中，刚接触ANDROID
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长见识，努力学习
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看不懂的人请问怎么破。。。。
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求解答啊啊啊
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谢谢1楼，指出了我的问题
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这些调用函数怎么学的啊？谢谢
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作为一名新手，请问有没有中文书籍可以介绍下如何使用CUDA，以及利用库函数进行相应计算？谢谢
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同问中·····
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要用它的编程接口建几个线程
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哦 原来是这样
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学习中，刚接触ANDROID
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新手，从中学习了不少
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新手，从中学习了不少
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啊啊啊啊 学习中
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新手学习.................
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新手学习.
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- 由于在ubuntu中使用caffe的程序时，都使用.sh文件，该文件中常见的命令为：./build/tools/caffe train --solver=examples/testXXX/solver.prototxt当电脑中有多个GPU时，默认使用GPU0。如果想使用其他的GPU，可以将该文件内容修改如下：./build/tools/caffe train --solver=examples/te
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- 最近在做利用GPU实现<em>并行</em>渲染的工作，前天同学问我CPU和GPU在多线程和<em>并行</em>计算方面的区别具体是什么，虽然做了几个月这方面的工作，但我一下子答却不知道从何答起，因此在这里做一下整理。 一、CPU和GPU的区别 （图片来源于网络，文字参考（侵删）：https://www.renderbus.com/share/post-id-1478） CPU（(Central Processing Uni...
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- GPU<em>并行</em><em>加速</em>矩阵乘法，有详细的程序、结果及分析
- 块匹配算法GPU并行化
- 1. 介绍在《块匹配算法》中介绍了块匹配算法及优化策略，但这些方法都是在 CPU 端执行，由于块匹配算法的计算量很大，因此会耗费很多时间。本文侧重于块匹配算法的<em>并行</em>实现。本文实验的平台为： CPU：i7 4790k GPU：Nvidia GTX980 Matlab 2014a CUDA 6.5 2. 提取图像块本文的实验以 512x512x3 的彩色 lena 图为例，每个图像块的大小为 5x
- 89、tensorflow使用GPU并行计算
- ''' Created on May 25, 2017 @author: p0079482 ''' # 分布式深度学习模型训练模式 # 在一台机器的多个GPU上<em>并行</em>训练深度学习模型 from datetime import datetime import os import time import tensorflow as tf import mnist_inference # 定义训练神
- tensorflow、多GPU、多线程训练VGG19来做cifar-10分类
- 背景：几天前需要写个多GPU训练的算法模型，翻来覆去在tensorflow的官网上看到cifar-10的官方代码，花了三天时间去掉代码的冗余部分和改写成自己的风格。代码共有6部分构成：1、data_input.py 由于cifar-10官方训练集和验证集都是.bin格式文件，故使用同一份数据读入代码2、network.py 搭建VGG19，返回带weight decay的变量loss和交叉熵之和作...
- cpu与GPU去雾增强实现
- cpu GPU 去雾 增强 <em>并行</em><em>加速</em>
- CUDA进阶第五篇-如何估算出程序的GPU加速比
- 当对一个程序进行<em>加速</em>的时候，很多时候需要预估出程序使用GPU<em>加速</em>后的<em>加速</em>比（比如你老板不懂GPU，或者甲方会问你预估<em>加速</em>比等等）。从大二接触GPU<em>加速</em>，到现在大概有6年时间，大大小小的项目也做了十几个，很多时候都需要事先回答<em>加速</em>比会有多少这个<em>问题</em>。这里简单的说一下自己的经验，欢迎各位大神指点。 文中的经验基于目前主流的显卡，比如GTX1080，最低也得是GTX9**系列的。 1.阿姆达尔定律 ...
- Jacobi算法的CUDA改造GPU并行加速
- Jacobi算法的CUDA改造GPU<em>并行</em><em>加速</em>
- 并行计算与GLSL的一些总结
- <em>并行</em>计算模型： 指令<em>并行</em>：指令<em>并行</em>简单的说就是流水线技术，通过使用多流水线来达到<em>并行</em>的效果，其实在特定的时间片内，处理器每次还是只能处理一个线程，我觉得这个可以理解为微观上的串行，宏观上的<em>并行</em>，实质还是伪<em>并行</em>。 数据<em>并行</em>：指多个不同的数据同时被相同的指令、指令集或者算法处理。这和GPU<em>并行</em>的概念是相同的。这样的话我们可以把每个处理器设计的很简单，因为都可以运行相同的指令和算法，相互之间的协调和
- Halcon 61个算子支持GPU运行，提高速度
- crop_domain, crop_rectangle1, crop_part, texture_laws, deviation_image, median_rect, median_image, mean_image, binomial_filter, gauss_image, points_harris, linear_trans_color, gray_closing...
- Multi-GPU Usage：caffe下的多GPU同时使用
- 最近在跑FCN的时候发现caffe.set_device()只能有一个int参数，导致只能用一个GPU跑，于是开始着手解决。 caffe声明：https://github.com/BVLC/caffe/blob/master/docs/multi<em>gpu</em>.md 截图如下： 多GPU接口只支持C/C++，以及训练。 正在绞尽脑汁解决~
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- Python数据预处理：使用Dask和Numba并行化加速
- 摘要：本文是针对Python设计一种<em>并行</em>处理数据的解决方案——使用Dask和Numba<em>并行</em>化<em>加速</em>运算速度。案例对比分析了几种不同方法的运算速度，非常直观，可供参考。如果你善于使用Pandas变换数据、创建特征以及清洗数据等，那么你就能够轻松地使用Dask和Numba<em>并行</em><em>加速</em>你的工作。单纯从速度上比较，Dask完胜Python，而Numba打败Dask，那么Numba+Dask基本上算是无敌的存在...
- 多GPU 训练的问题
- 先占个坑 一会在写
- tensorflow多机/多GPU训练时使用的术语
- replica: 使用多机训练时， 一台机器对应一个replica——复本 tower：使用多GPU训练时， 一个GPU上对就一个tower
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- PHOTOSHOP.LAB修色圣典[中文全彩][六分卷][过路人odv1].part6下载
- PHOTOSHOP.LAB修色圣典[中文全彩][六分卷][过路人odv1]. 定价:128元 国内第一本Lab模式方面的图书 数码印前技术之父殚精竭智之杰作 引发Photoshop色彩修正划时代之变革 关于Photoshop Lab模式的重量级专著 Lab模式是Photoshop中重要的三大色彩模式之一。RGB模式是基于光学原理的，而CMYK模式是颜料反射光线的色彩模式，Lab模式不依赖于光线，也不依赖于颜料，弥补了RGB与CMYK两种色彩模式的不足。 在图像编辑中使用Lab模式是避免色彩丢失的最佳方法，因为Lab模式转换为CMYK模式时不会像RGB模式转换为CMYK模式时 相关下载链接：[url=//download.csdn.net/download/odv1_c/2389150?utm_source=bbsseo]//download.csdn.net/download/odv1_c/2389150?utm_source=bbsseo[/url]
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我们是很有底线的