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隨著科技的進(jìn)步，現(xiàn)代計(jì)算機(jī)的處理能力越來越強(qiáng)。然而，有時(shí)計(jì)算機(jī)的處理速度還是不夠快。為了更快地進(jìn)行計(jì)算，許多軟件都使用基于GPU的加速。而正是其中更優(yōu)秀的之一。
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什么是CUDA加速技術(shù)？
CUDA是Compute Unified Device Architecture的縮寫，是NVIDIA公司開發(fā)的一種基于GPU計(jì)算的并行計(jì)算平臺(tái)和編程模型。CUDA技術(shù)利用GPU上大量的高速處理器核心（CUDA核心）來加速各種計(jì)算任務(wù)，如科學(xué)計(jì)算、數(shù)據(jù)分析、圖形處理等。
CUDA架構(gòu)可以使計(jì)算密集型任務(wù)實(shí)現(xiàn)高效的并行處理，這是需要高性能處理的科學(xué)、醫(yī)學(xué)和工程計(jì)算等領(lǐng)域所必需的。通過使用CUDA，我們可以將某些任務(wù)提高數(shù)十倍甚至數(shù)百倍的速度。這是在CPU上不可能實(shí)現(xiàn)的。
Linux是一種熱門的操作系統(tǒng)，具有高度的定制性和靈活性。CUDA可以在Linux上使用，而且Linux更加穩(wěn)定，并且可以輕松部署大規(guī)模的GPU群集。
要使用，我們需要幾個(gè)組件：
1. Nvidia顯卡：為了實(shí)現(xiàn)GPU加速，您需要具有支持CUDA的Nvidia GPU。
2. Nvidia CUDA驅(qū)動(dòng)程序：要使用GPU進(jìn)行計(jì)算，需要安裝最新的Nvidia CUDA驅(qū)動(dòng)程序。Nvidia提供了CUDA驅(qū)動(dòng)程序的最新版本，可以從官方網(wǎng)站上免費(fèi)下載。
3. CUDA Tookit：CUDA Tookit包含CUDA Driver和CUDA Runtime庫(kù)，可以用于開發(fā)和運(yùn)行CUDA應(yīng)用程序。CUDA Tookit也可以在Nvidia的官方網(wǎng)站上下載。
4. IDE：為了開發(fā)CUDA應(yīng)用程序，您需要一個(gè)集成開發(fā)環(huán)境（IDE），如Visual Studio和Eclipse等。
安裝好這些組件之后，您就可以開始使用CUDA加速計(jì)算了。在Linux中，您還可以通過使用命令行或安裝Nvidia的CUDA SDK來編寫和運(yùn)行CUDA程序。
它的優(yōu)點(diǎn)
具有諸多優(yōu)點(diǎn)，如下所示：
1. 加速計(jì)算：CUDA技術(shù)使GPU成為加速計(jì)算的更佳選擇。由于GPU具有大量的處理器核心和高速內(nèi)存，因此可以在很短的時(shí)間內(nèi)處理大量數(shù)據(jù)。
2. 并行處理：GPU是設(shè)計(jì)用于同步處理任務(wù)的，它可以同時(shí)處理多個(gè)數(shù)據(jù)集，并將結(jié)果組合在一起。
3. 可定制性：由于Linux是一種開源操作系統(tǒng)，因此用戶可以自定義操作系統(tǒng)的各個(gè)方面來適應(yīng)特定的需求。
4. 穩(wěn)定性：Linux是一種高度穩(wěn)定和可靠的操作系統(tǒng)，可以保證您的應(yīng)用程序在長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行時(shí)不會(huì)崩潰或出現(xiàn)其他故障。
5. 安全性：Linux具有很高的安全性，可以保護(hù)您的數(shù)據(jù)不被黑客入侵或病毒攻擊。
它的應(yīng)用
可以用于各種計(jì)算密集型應(yīng)用程序，例如：
1. 科學(xué)計(jì)算：CUDA可以用于模擬物理過程，計(jì)算3D模型，預(yù)測(cè)自然災(zāi)害等。
2. 圖形處理：CUDA可以用于加速視頻處理，渲染3D模型，實(shí)現(xiàn)高清視頻編輯等。
3. 數(shù)據(jù)分析：CUDA可以用于處理大型數(shù)據(jù)集，加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法，提高數(shù)據(jù)分析精度等。
是一種非常強(qiáng)大的工具，可以幫助我們提高計(jì)算速度和精度。由于其高度可定制的本質(zhì)，Linux是實(shí)現(xiàn)高度可定制的計(jì)算環(huán)境的優(yōu)選操作系統(tǒng)。此外，CUDA技術(shù)也是實(shí)現(xiàn)高效數(shù)據(jù)處理和分析的有力工具。無論是在科學(xué)、醫(yī)學(xué)、工程還是其他領(lǐng)域，將推動(dòng)計(jì)算領(lǐng)域的不斷創(chuàng)新。
成都網(wǎng)站建設(shè)公司-創(chuàng)新互聯(lián),建站經(jīng)驗(yàn)豐富以策略為先導(dǎo)10多年以來專注數(shù)字化網(wǎng)站建設(shè),提供企業(yè)網(wǎng)站建設(shè),高端網(wǎng)站設(shè)計(jì),響應(yīng)式網(wǎng)站制作,設(shè)計(jì)師量身打造品牌風(fēng)格,熱線:028-86922220linux中哪些工具可以測(cè)試cuda程序，監(jiān)控gpu內(nèi)存性能
nvcc 編譯代碼
nvcc -o squareSum squareSum.cu運(yùn)行結(jié)果：
CUDA initialized.
(GPU) sum:time:
(CPU) sum:time:10000
從執(zhí)行的結(jié)果可以看出， GPU 中運(yùn)行的程序居然要比 CPU 中的消耗的時(shí)鐘周期還要多得多。這是有原因的。
因?yàn)槌绦蛑胁]有使用 CUDA 并行執(zhí)行的優(yōu)勢(shì)。
這里分析一下 GPU 運(yùn)行的性能。
此 GPU 消耗的時(shí)鐘周期：cycles
GeForce G 103M 的 clockRate： 1.6 GHz
所以可以計(jì)算出 GPU 上運(yùn)行時(shí)間是： 時(shí)鐘周期 / clockRate = 0.49195 s
1 M 個(gè) int 型數(shù)據(jù)有 4M Byte 的數(shù)據(jù)量，實(shí)際使用的 GPU 內(nèi)存帶寬是：數(shù)據(jù)量 / 運(yùn)行時(shí)間 = 8.13 MB/s
可見這個(gè)程序沒有很好的發(fā)揮 GPU 的性能，使用的內(nèi)存帶寬很小。
沒有有效利用 GPU 性能的原因？？？
在 CUDA 中，一般的數(shù)據(jù)復(fù)制到的顯卡內(nèi)存的部份，稱為 global memory。這些內(nèi)存是沒有 cache 的，而且，存取 global memory 所需要的時(shí)間（即 latency）是非常長(zhǎng)的，通常是數(shù)百個(gè) cycles。
由于我們的程序只有一個(gè) thread，所以每次它讀取 global memory 的內(nèi)容，就要等到實(shí)際讀取到數(shù)據(jù)、累加到 sum 之后，才能進(jìn)行下一步。這就是為什么它的表現(xiàn)會(huì)這么的差。實(shí)際上 GPU 一直在等待上一個(gè)數(shù)據(jù)運(yùn)行的結(jié)束，然后再拷貝一個(gè)內(nèi)存數(shù)據(jù)，所以使用的時(shí)鐘周期自然就長(zhǎng)了。
由于 global memory 沒有 cache，所以要避開巨大的 latency 的方法，就是要利用大量的 threads。假設(shè)現(xiàn)在有大量的 threads 在同時(shí)執(zhí)行，那么當(dāng)一個(gè) thread 讀取內(nèi)存，開始等待結(jié)果的時(shí)候，GPU 就可以立刻切換到下一個(gè) thread，并讀取下一個(gè)內(nèi)存位置。因此，理想上當(dāng) thread 的數(shù)目夠多的時(shí)候，就可以完全把 global memory 的巨大 latency 隱藏起來了。
看官網(wǎng)啊
網(wǎng)頁(yè)鏈接
cuda linux 下是否有tdr
首先我要?jiǎng)t鬧晌跟說要運(yùn)行cuda程序 首先要跟例顯孫鋒卡同架構(gòu) 其要安裝彎鎮(zhèn)cuda發(fā)庫(kù) 通說 linux make 完程序現(xiàn)bin文件 看看別makefile寫 輸哪 知道
windows平臺(tái)下配置parallel Nsight的之一步是禁用TDR功能。
超時(shí)檢測(cè)和恢復(fù)（TDR）是windows系統(tǒng)的一種機(jī)制，用來檢測(cè)底層驅(qū)動(dòng)代碼的異常崩潰情形。如果驅(qū)動(dòng)程序停止響應(yīng)，windows則會(huì)重置此驅(qū)輪此動(dòng)程序。鑒于在程序斷點(diǎn)處，驅(qū)動(dòng)程序?qū)和Ｉ⑼┑薯憫?yīng)，所以為了防止出現(xiàn)重置操作或者GPU運(yùn)沖旅行時(shí)間過長(zhǎng)驅(qū)動(dòng)自動(dòng)恢復(fù)（修改TDR中已經(jīng)提到了），TDR功能需要關(guān)掉。
怎么關(guān)掉如下圖所示：
在windows下所有程序中找到 Nsight monitor打開
linux系統(tǒng)下面CUDA 配置問題，我配置CUDA以后，馬上運(yùn)行，沒有錯(cuò)，但no CUDA-capable device is detected
看看驅(qū)動(dòng)程序吧，是不是裝好了。另外再檢查下是不是缺少什么依賴包。
關(guān)于linux cuda的介紹到此就結(jié)束了，不知道你從中找到你需要的信息了嗎 ？如果你還想了解更多這方面的信息，記得收藏關(guān)注本站。
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網(wǎng)站標(biāo)題：Linux上的CUDA加速技術(shù)(linuxcuda)
本文來源：http://www.dlmjj.cn/article/dphppch.html
