介紹如何不使用 nVidia 的範例程式，建立一個全新的 Visual Studio 2005 的 CUDA 專案程式。 算是大改版了～主要是對應新一代的 Fermi / GF100 而推出的，同時支援了部分 C++ 的功能。 Heresy 對於 CUDA 也是剛開始玩，也只能參考 Programming Guide 和 sample code 來摸索；希望以後，能找到更多更好的教學文件可以做參考。 一句話結論：牛逼，但是和行業頂級水平相比，並無值得稱道之處。 首先，5萬億次速度，來自於發布會上介紹神經網絡引擎中所提到的性能，而非A12的CPU或者GPU性能。 IntelGPU圖形方面也放出諸多猛料，其中核芯顯卡將進化到第11代，獨立顯卡則重申會在2020年發布。
- 上週，百度與AMD宣佈將攜手合作，評估、優化AMD新型處理器技術在百度AI技術領域的應用，推動人工智慧開發與發展。
- 本實驗室GPU團隊現在正積極地在開發符合OpenCL/TensorFlow API規範的終端人工智慧Edge-AI之處理器系統，在GPGPU基礎上進行優化設計，並發展人工智慧多線程應用程式的執行環境。
- 雖然當前摩爾定律逐漸放緩，但作為推動人工智慧技術不斷進步的硬體基礎，未來 10年仍將是人工智慧晶片發展的重要時期，面對不斷增長的市場需求，各類專門針對人工智慧應用的新穎設計理念和架構創新將不斷湧現。
- 由於可編程邏輯固有的並行執行方式，多個運算可以被同時處理，用比串行處理更短的時間計算出最終的結果。
- 2011年的亞洲GPU技術大會在北京舉行，會上的GPGPU專題演講等還提供在線重溫（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）。
- 在以往的課堂上我們講了很多次的AI，這一堂課，我們不僅要講AI，還要講講AI隔壁的老王。
2017年的PC硬體市場可以說迎來了久違的喧囂和熱鬧，不但整體形勢趨於穩定甚至開始復甦，幾乎各種配件也都呈現井噴式發展，新技術、新產品不斷，有點煥發第二春的感覺。 gpgpunvidia2025 Titan X — NVIDIA Pascal 架構下的終極顯卡（Graphics Card）產品。 這不是一個人工智慧硬體的專欄，我又不玩遊戲，關顯卡什麼事？
gpgpunvidia: 計算機架構與系統實驗室
目前 nVidia 官方的文件，也只有一份 Programming Guide 和 SDK 裡附的 Sample，連份 tutorial 都沒有，對於初學者來說，要上手其實還滿麻煩的。 在 nVidia 的論壇中，其實有比較多的資料，但是畢竟是以論壇的形式存在的，沒有整理過，要找資料可以，要拿來學習並不是很容易。 上週，百度與AMD宣佈將攜手合作，評估、優化AMD新型處理器技術在百度AI技術領域的應用，推動人工智慧開發與發展。 近日，Intel的官方正式公開宣佈進軍獨立圖形處理器市場，首款獨立顯卡產品將在2020年上市！ 這是一個傳聞已久，業內也認為肯定會發生的事情，如今不過是官方正式承認並宣佈而已。 多用於個人電腦、工作站、遊戲主機以及行動裝置上專門運行繪圖運算的微處理器。
- GPGPU全稱General Purpose GPU，即通用計算圖形處理器。
- 採用 NVIDIA® GPU 的伺服器可透過加速運算效能，將深度學習訓練時間從數個月大幅縮減為數小時、甚至數分鐘。
- 其中，CUDA 大概分為 Library、runtime、Driver 三個部分；而我們在開發程式的時候，可以透過這三個部分，來使用 GPU 的計算能力。
- 這個實際上是作業系統的核心調度決定的，處理器並不能決定自己接收什麼樣的任務，跟處理器的SMT也就沒有關係。
- 目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。
如果要轉載 Heresy 的文章，麻煩也在轉載的同時，加註上出處、也就是 Heresy 文章的原始網址。 本部落格文章基本上大多都是 Heresy 自己寫的，如果要轉載 Heresy 的文章，麻煩也在轉載的同時，加註上出處、也就是 Heresy 文章的原始網址。 再加上 shader 程式的出現、演進，GPU 的可控制性也大幅增加！ 先碎碎念一下…以目前來講，CUDA 還算是一個很新的技術，在網路上可以找到的教學文件，相對也就很少。
gpgpunvidia: 相關
部署多個設備運算節點的舊方法會大幅增加成本，卻無法等比例的提升資料中心效能。 gpgpunvidia2025 隨著影像、語音、視覺搜尋和影片搜尋等新資料點的出現，推論是許多人工智慧服務得以提供答案和建議的核心。 搭載單一個 NVIDIA GPU 的伺服器，相較僅使用單插槽 CPU 的伺服器，推論傳輸量高了 27 倍，大幅節省了成本。 臺灣 nVidia 所提供的線上課程整理，包含之前國網中心時的中文教學影片下載。 先針對 GPGPU 做簡單的介紹，然後再對 nVidia CUDA 本身軟體架構、程式執行架構、記憶體架構，做最基本的介紹。 本部落格文章基本上大多都是 Heresy 自己寫的，如果是轉載來的，Heresy 都會有註明出處。
NVIDIA 合作夥伴提供多種頂尖的伺服器，可以處理不同的人工智慧、HPC 與加速運算工作負載。 為了推廣每種工作負載的最佳伺服器，NVIDIA 推出了 GPU 加速的伺服器平臺，推薦多種訓練 (HGX-T)、推論 (HGX-I) 與超級運算 應用程式適用的理想伺服器等級。 ，簡稱GPGPU或GP²U），是利用處理圖形任務的圖形處理器來計算原本由中央處理器處理的通用計算任務。 由於現代圖形處理器有強大的並列處理能力和可程式化管線，令圖形處理器也可以處理非圖形資料。
gpgpunvidia: 網站工具
由於可編程邏輯固有的並行執行方式，多個運算可以被同時處理，用比串行處理更短的時間計算出最終的結果。 FPGA 實現的例子應用包括數字過濾計算、波束形成和圖像處理。 隨著GPU技術的進步與繪圖效能的提升，視覺運算領域正快速的發展。 使用GPU來做大量平行處理的通用運算GPU(GPGPU – General Purpose GPU)，以及整合CPU與GPU的異質性系統，不但大幅提升了運算效能，更是研究的趨勢之一。 HSA Foundation所提出的異質運算系統架構，便希望整合CPU與GPU的架構，進一步提升整個系統運算的效能。 縮短日益複雜的模型訓練時間，是提升資料科學家生產力與加速推出人工智慧服務的關鍵。
gpgpunvidia: 參考文獻
特別是在面對單指令流多資料流（SIMD）且資料處理的運算量遠大於資料排程和傳輸的需要時，通用圖形處理器在效能上大大超越了傳統的中央處理器應用程式。 GPGPU全稱General Purpose GPU，即通用計算圖形處理器。 其中第一個「GP」通用目的而第二個「GP」則表示圖形處理，這兩個「GP」搭配起來即「通用圖形處理」。 人們一直在尋找各種加速圖像處理的方法，然而受到CPU本身在浮點計算能力上的限制，對於那些需要高密度計算的圖像處理操作，過去傳統的在CPU上實現的方法，並沒有在處理性能與效率上有很大進步。 隨著可編程圖形處理器單元在性能上的飛速發展，利用GPU加速圖像處理的技術逐漸成為研究熱點。 更明確的說，由於 GPU 的架構設計，GPU 最適合拿來做的計算是「資料平行化的計算(data-parallel computations)」；也就是不同的資料，要用同樣的程式來做計算。
gpgpunvidia: nVidia CUDA 相關文章目錄
英特爾除了公佈高性能和低功耗的未來六代CPU微架構外，英特爾GPU圖形方面同時放出諸多猛料，核芯顯卡將升級到第11代，並再次重申獨立顯卡會在2020年發布。 目前移動計算市場中的高性能處理器「玩家」已經所剩不多。 除了蘋果和華為這樣自產自銷的廠商外，只有高通、三星還在向第三方廠商提供高性能處理器。 由於兩者面向的計算不同，CPU面對的是人們各種各樣的需求，比如你打開一個網頁的時候，CPU要負責網絡交互，要解析HTML文件和JS腳本，要構建DOM樹，要加載各種各樣的資源，而最後才輪到GPU的事情：渲染畫面並輸出。 有了超過 700 種 HPC 應用程式 (包括前 15 大 HPC 應用程式)，現在每一位 HPC 客戶都可以感受到工作負載傳輸量的顯著提升，同時還能節省成本。 Hotball 寫的 CUDA 相關介紹，以一個平方和的程式為例子，一步一步地最佳化。
gpgpunvidia: NVIDIA GPU 加速的伺服器平臺
簡單來講在現代計算機環境下的日常使用中，整點運算性能影響如壓縮與解壓縮，計算機進程調度，編譯器語法分析，計算機電路輔助設計，遊戲AI處理類型的操作。 術業有專攻，晶片也像我們人類一樣，有合作也有分工，GPU和CPU也一樣，雖然一直有爭論，某個要取代另一個，但從上面的介紹可以看出，事實上，它們在工作上有分工也有交集，它們還是會在不同的應用上並存。 隨著IC設計和製造技術的進步，分工只會越來越細，但跨界的交匯和融合也是主旋律，所有這一切都只是為了滿足應用的需求。 再舉個例子，玩遊戲的時候，CPU負責完成遊戲程序的邏輯、從硬碟裡面加載遊戲數據，然後才開始把圖形相關的東西挑出來交給GPU做，而遊戲中的各種運算還是離不開CPU的幫助，比如常見的NPC，他們怎麼運動，還是需要CPU來運算。 HPC 資料中心需要滿足科學家和研究人員不斷成長的運算需求，同時需要控制成本和預算。
gpgpunvidia: CPU 和 GPU 的區別是什麼？
GPU核的數量遠超CPU但是結構較CPU簡單，因此被稱為眾核結構。 1、GPU應用廣泛，需求邁入高速增長期GPU又被稱為顯示晶片、視覺處理器，是個人電腦、工作站、遊戲主機以及行動裝置上專門運行繪圖運算的微處理器。 PC在剛誕生的時候，其實是沒有GPU的，所有的圖形計算都由CPU來計算。 後來人們意識到CPU做圖形計算太慢了，於是他們設計了專門的圖形加速卡用來幫忙處理圖形計算，再後來，NVIDIA提出了GPU的概念，將GPU提升到了一個單獨的計算單元的地位。
gpgpunvidia: 對「nVidia CUDA 相關文章目錄」的想法
企業正在轉型，工作流程正在進化，而公司除了為所有使用者在各種裝置上提供現代商業應用程式之外，也需要執行高端模擬與視覺化。 在 CUDA 的程式架構中，主程式還是由 CPU 來執行；而當遇到了資料平行化處理的部分，就會將要在 gpgpunvidia GPU 跑的程式編譯成 device 能執行的程式，再丟給 device 執行了。 而這個程式在 CUDA 裡把他叫做「kernel」。
gpgpunvidia: 下載 GPU – Ready 資料中心技術概覽
目前，CPU和GPU的區別正在逐漸縮小，因為GPU也在處理不規則任務和線程間通信方面有了長足的進步。 透過 NVIDIA 虛擬化 GPU 解決方案與 NVIDIA 資料中心 GPU，IT 公司可以虛擬化繪圖和運算技術，輕鬆為任何工作負載分派資源，並且為 VDI 投資取得最大使用者密度。 平臺與整個資料中心伺服器生態系統密切合作，確保客戶在選擇符合他們加速運算應用程式的特定伺服器平臺時，可達到業界最佳效能。 雖然當前摩爾定律逐漸放緩，但作為推動人工智慧技術不斷進步的硬體基礎，未來 10年仍將是人工智慧晶片發展的重要時期，面對不斷增長的市場需求，各類專門針對人工智慧應用的新穎設計理念和架構創新將不斷湧現。 要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線和外界聯繫，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。
gpgpunvidia: 使用 NVIDIA 資料中心平臺，加速資料中心工作負載
AMD在2017年7月提交的一份專利申請剛剛發布，它給了我們關於下一代圖形架構可能是什麼的第一個提示。 加入了 Zero-Copy 的 host memory 存取能力，以及一些其他的新功能，並補上不同平臺上本來缺少的一些功能。 在以往的課堂上我們講了很多次的AI，這一堂課，我們不僅要講AI，還要講講AI隔壁的老王。
透過 NVIDIA® 資料中心 GPU，加速運算需求最嚴苛的 HPC 和超大規模資料中心工作負載。 資料科學家和研究人員現在可以剖析千兆位元的資料命令數量，無論是使用能源探索還是深度學習應用程式，速度均遠比使用傳統 CPU 時快出許多。 NVIDIA 加速器也可提供比以往更快執行大型模擬所需的強大功能。 此外，NVIDIA GPU 可針對虛擬桌面、應用程式與工作站提供最高效能與使用者密度。 從上述兩個例子中就可以看出，CPU負責的是各種各樣的計算，為了應對這麼多種類的計算，它的通用性要求非常高，而這就必定會造成設計上的複雜，比如要支持if-else這類條件語句就要針對性加入一些控制單元。
採用 NVIDIA® GPU 的伺服器可透過加速運算效能，將深度學習訓練時間從數個月大幅縮減為數小時、甚至數分鐘。 國家高速網路與計算中心在今年六月底時，邀請美國伊利諾州大學香檳分校的胡文美教授所開授的《NVIDIA CUDA 大量平行處理器程式設計訓練課程》的錄影；建議初學者可以參考看看。 所以問題的答案很明顯了，在計算上，CPU的通用性更強，什麼活都能接，但是速度都不咋地;GPU只能接圖形計算這類活，速度非常快，或者也可以接特別寫給它來計算的任務，這也就是GPGPU(在圖形計算單元上進行的通用計算)的由來。 簡而言之，當程式設計師為CPU編寫程序時，他們傾向於利用複雜的邏輯結構優化算法從而減少計算任務的運行時間，即Latency。 當程式設計師為GPU編寫程序時，則利用其處理海量數據的優勢，通過提高總的數據吞吐量來掩蓋 Lantency。
gpgpunvidia: GPGPU 架構設計
在 device 中要執行的 thread 中，要根據「最有效率的資料共用」來建置 thread 的 block；其中，thread block 的型式可以是一維、二維或三維的。 而在同一個 block 裡的 thread，有部分的記憶體（shared memory）是共用的；所以在校能的調整上，可能須要考慮到這一點。 這篇是在整理 SC07 和 Siggraph 2007 時的一些 CUDA 相關資料。
gpgpunvidia: 圖形處理器通用計算
下面，就帶著你的想像力和好奇心，認識一下AI隔壁的老王。 近期AI應用取得的進展，主要靠新算法、大數據和新硬體「三大件」的支撐。 2011年的亞洲GPU技術大會在北京舉行，會上的GPGPU專題演講等還提供在線重溫（頁面存檔備份，存於網際網路檔案館）。
介紹用 CUDA 的編譯的流程，並介紹使用 nVidia 提供的範例程式，來用 Visual Studio 2005 撰寫 CUDA 程式的方法。 針對 Fermi 最佳化，加入了 GPUDirect 等讓其他程式存取的技術 CUDA 記憶體的技術。 Heresy 你好，我最近嘗試在做影像處理的cuda實現。 Grid 中的 gpgpunvidia2025 global, constant, texture 這三種 memory 可以讓不同的 block 中的 thread 一起使用。 此外，這三種記憶體則是屬於 DRAM 上的記憶體，可以在同一個程式的不同 kernel 中，持續的存在、使用；而他們之間的差異，在於最佳化的方式不同。
而GPU從誕生開始，面對的就是單一種類的計算，早期的GPU為了更好的應對單一的圖形計算任務，採用的是流水管線形式的設計，通過在晶片規模上的大量堆疊，就可以獲得在圖形處理速度上的提升，從而提供更好的畫質，簡單粗暴。 隨著大量應用產品與需求的出現，繪圖引擎近來擔任大量平行運算的重要角色。 本實驗室GPU團隊現在正積極地在開發符合OpenCL/TensorFlow API規範的終端人工智慧Edge-AI之處理器系統，在GPGPU基礎上進行優化設計，並發展人工智慧多線程應用程式的執行環境。 其次，要解釋兩者的區別，要先明白兩者的相同之處：兩者都有總線和外界聯繫，有自己的緩存體系，以及數字和邏輯運算單元。
gpgpunvidia: 參考文獻
像 constant 和 texture 因為對於 thread 是唯獨的，所以實際上會有快取的機制，可以用來加速讀取。 而實際在運作時，CUDA 會產生許多在 device 上執行的 thread，每一個 thread 都會去執行 kernel 這個程式；雖然程式都是同一份，但是會因為其 index 的不同，而取得不同的資料來計算。 其中，CUDA 大概分為 Library、runtime、Driver 三個部分；而我們在開發程式的時候，可以透過這三個部分，來使用 GPU 的計算能力。 這個實際上是作業系統的核心調度決定的，處理器並不能決定自己接收什麼樣的任務，跟處理器的SMT也就沒有關係。 不過個人會建議，如果真的要準確的話，測完之後重開機再測試下一項，應該會比較準確。 所以，實際上 CUDA 在執行一段 kernel 程式的時候，必須要指定他的 grid 和 block 的相關資訊（維度和大小）；而會產生的 thread 數目，就會由這兩者的資訊來決定。
gpgpunvidia: GPU, GPGPU ,CPU 有什麼區別？
而在這種情況下，就可以透過把每一組資料的計算，都當成一個 thread 來計算，以此平行化來加速計算。 其中，個別的計算量也要較高，如此才能避免平行話的負擔大於平行化的加速。 第十一章：硬體/軟體劃分FPGA 可編程邏輯適合解決那種能高效地劃分為多道並行任務的問題。
NVIDIA AI Enterprise 軟體套件是一個端到端且雲端原生的人工智慧工具和框架套件，經由 NVIDIA 最佳化、認證和支持，可運行於使用 NVIDIA 資料中心 GPU 的 NVIDIA 認證系統。 用簡單的 blending 演算法，來進行一些簡單的效能測試；主要是在比較 CPU 和 GPU 間的效能差異，同時也比較使用 global memory 和 texture 的效能。 如果是轉載來的，Heresy 應該都有註明出處；如果您覺得任何文章有侵犯到您的權益，麻煩請告知 Heresy、Heresy 會盡快處理。