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摘要： 《Arduino手册（思路与案例）》栏目提供丰富的Arduino技术应用资源，涵盖BLDC、CNC、IoT等4000余篇博客。最新项目TN24是一款由纸板制作的桌面机器人，搭载ESP32S3、舵机、OLED屏和加速度计，支持表情互动与运动控制。通过开源代码与模块化设计，用户可轻松构建并自定义功能，实现智能交互。项目强调环保与创意，适合创客学习与实践。 （字数：149）
待解决的问题：5.2.2.1如何看用了多少事务？？？【大概已解决】
•把没有数据依赖的代码分配到各个core各自执行 (schedule, 调度)•把一个大的loop循环给分割成多个小代码，分配到各个core执行(loop•在一个指令彻底执行完以前，如果已经得到了想要得到的数据，可以提前执行下一个指令(pipeling, 流水线）•我们管这一系列的行为，称作parallelization (并行化)。我们得到的可以充分利用多核多线程的程序叫做parallelize
算法思路传统的泛红算法主要有两种方法，递归或者队列扫描，这两种方法在总体思路大致都是从种子点开始，逐步扫描周围的符合要求的点（比如和种子点颜色距离小于一个规定的值），当出现符合要求的点后将此点染色，同时继续在此点周围扫描下一个符合要求的点。此cuda泛洪算法也借鉴了传统的cpu算法，从种子点开始“生长”，但与cpu算法不同的是，使用cuda时的“扫描”下一个符合要求的点时，是并行处理的。这...
在上面的实现中，我们需要单独在host和device上进行内存分配，并且要进行数据拷贝，这是很容易出错的。CUDA 6.0引入统一内存（Unified Memory）来避免这种麻烦，简单来说就是统一内存使用一个托管内存来共同管理host和device中的内存，并且自动在host和device中进行数据传输，具体函数为。下面以向量加法为例，介绍CUDA实现代码，以下是具体代码，我的版本除CUDA相关
本文介绍了CUDA流（stream）以及如何通过并发执行拷贝和内核来掩盖数据传输时间。
参考opencv官方安装指南cuda官方安装指南准备安装cuda并测试nvidia-smi➜nvidia-smiWed Nov 11 10:58:43 2020+-----------------------------------------------------------------------------+| NVIDIA-SMI 455.32.00Driver Version: 455
最近在学cuda，发现自己数学方面的知识不太够，C语言的知识也有待加强。这里记录个笔记对矩阵求卷积。逻辑是这样的：1. 先CUDA生成一个16*16的矩阵；2. 将这16*16的矩阵，外面包一层0，也就变成18*18的矩阵。3. 然后再开18*18个线程，进行矩阵的卷积程序运行截图如下：源码如下：#include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_pa
今天讲讲过去几个月为了支持某LLM在GPU上的训练所写的一个算子，叫做dropout，主要用于训练时候防止过拟合，随机的设置某些元素为0欢迎大家关注我的公众号“AI不止算法”，不定时分享C++以及AI高性能优化部署的技术体会简单讲了以下dropout如何用CUDA实现，实际上以上只是一个非常朴素的算子实现，还有一些地方可以优化，进一步提升性能最后逼近pytorch的dropout实现，下一篇文章讲
通过本节的力磁，可以看到，一个CUDA能获取到高性能条件有以下即几点：(1)数据传输比例较小。(2)核函数的算术强度较高。(3)核函数中定义的线程数较多.所以在编写与优化CUDA程序时，一定要想方设法的(主要指仔细设计算法)并做到以下几点：(1)减小主机与设备之间的数据传输。(2)提高核函数的计算强度。(3)增大核函数的并行规模。
cuda详解；cuSPARSE库介绍
CUDA（Compute Unified Device Architecture），是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。简言之，就是用显卡来做计算。GDAL(Geospatial Data Abstraction Library)是一个在X/MIT许可协议下的开源栅格空间数据转换库。它利用抽象数据模型来表达所支持的各种文件格式。它还有一系列命令行工具来进行数据转换和处理。简言之，就是一个地信遥感
上期CUDA期末复习指南我们主要讲了GPU的串行/并行以及一些背诵的知识点，这篇博客我们继续介绍cuda的函数以及cuda编程，常考的CUDA函数和编程题博主在这里为大家总结一下，希望对大家有所帮助。
CUDACUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit核函数核函数运行在GPU上，它直接从显存中读取数据，所以不能直接把内存地址传递到核函数中使用 “__global__” 修饰的函数称为核函数...
简单介绍了CPU和GPU硬件架构的区别、编程模型及CUDA编程的基本步骤，并以矩阵对应元素相加的GPU实现为例做了简要说明。
启用适用于 Linux 的 Windows 子系统，任务栏搜索控制面板 --> 程序 --> 启用或者关闭 Windows 功能2. 应用商店下载 ubuntu，我这边选择的是 ubuntu18.04，也可以选择其他版本安装后
待解决的问题：5.2.1.5和5.2.1.6的运行结果待补充。
面向GPU的CUDA编程， NVCC编译原理，PTX基本概念，SASS指令集和makefile。
OpenCV是一个开源的计算机视觉库，由英特尔公司开发并开源的一组跨平台的C++函数和少量的C函数组成，用于实时图像处理、计算机视觉和机器学习等应用领域。OpenCV可以在包括Windows、Linux、macOS等各种操作系统平台上使用，具有开放的编程接口，可用于各种应用开发。OpenCV的主要特点是易于使用，高效、学习资源和社区活跃。OpenCV可以计算相机标定、物体识别、动作跟踪、人脸识别、
学习cuda的教程的时候在常量内存突然看到了一个一维卷积，里面的数据填充的理解消耗了一部分，在这里做一个学习记录。重点在于理解数据填充方法。
欢迎大家关注我的公众号"AI不止算法"一起交流学习在上篇写了两个CUDA kernel，它们分别实现dropout中的输出mask和输出y，其中y还接收mask的输入，当时主要为了大家方便理解dropout的计算流程，其实这样做计算结果虽然是对的，但是性能并不好，本文主要从两个方面介绍dropout kernel的优化方法，分别为vectorized load/store和算子融合op fusio
英伟达 《CUDA C++ Programming Guide》 官方文档学习记录笔记 版本【Release 12.4】出版时间【 Apr 22, 2024】 持续更新中。。。。。。
初识CUDA
常量内存和只读缓存
为了调用方便和减少每次都没写.cu文件的麻烦和出错的几率，可以将编写好的CUDA并行程序生成dll动态库，每次使用是只需调用库的接口，省时省力，也便于集成到其他平台上。环境：Win10，VS2017，CUDA10.1封装动态库启动VS2017，创建新项目生成的工程如下，我们主要在CudaDll.h和CudaDll.cpp中进行修改根据自己的目的修改CudaDll.h和CudaDll...
目录核心方法模板函数指针不用模板核心方法The key to passing function pointers to CUDA kernel is to use static pointers to device pointers followed by copying the pointers to the host side. Otherwise, I am sure you will...
图内存节点允许图创建和拥有内存分配功能。图内存节点具有 GPU 有序生命周期语义，它指示何时允许在设备上访问内存。这些 GPU 有序生命周期语义支持驱动程序管理的内存重用，并与流序分配 API和相匹配，这可能在创建图形时被捕获。图分配在图的生命周期内具有固定的地址，包括重复的实例化和启动。这允许图中的其他操作直接引用内存，而无需更新图，即使 CUDA 更改了后备物理内存也是如此。在一个图中，其图有
文章目录1.安装cuda10.0和cudnn7.6.42.安装caffe框架2.1.下载caffe源码压缩包2.2 下载NugetPackages1.安装cuda10.0和cudnn7.6.4如果要安装这两个可以看我另外一篇博客：https://blog.csdn.net/m0_51004308/article/details/1123185782.安装caffe框架2.1.下载caffe源码压缩
计算机基本硬件组成是指简单的多个CPU工作在同一个系统上，多个CPU之间的通讯是通过主板上的总线进行的多核 ：是指一个CPU有多个核心处理器，处理器之间通过CPU内部总线进行通讯。进程和线程进程：是操作系统（OS）进行资源（CPU、内存、磁盘、IO、带宽等）分配的最小单位。一个进程就是一个程序的运行实例启动一个程序的时候，操作系统会为该程序创建一块内存，用来存放代码、运行中的数据和一个执行任务的主
【CUDA编程基础】第二章CUDA中的线程组织
pybind11，python，C++环境搭建和使用
cuda 二进制文件，分成两部分，一个是 host 部分的代码，一个是 device 段的代码。device 段的代码，作为一个 section 的方式，以 fatbin 的方式或者 ptx 汇编代码的方式嵌入到了最终的 elf 文件中
环境配置：安装完cuda之后，查看cuda编译器nvcc能否能够正常工作。第一个Helloworld
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↑ 点击蓝字关注小编作者丨OpenMMLab@知乎（已授权）来源丨https://zhuanlan.zhihu.com/p/348555597编辑丨极市平台“Python 用户友好却运行...
平台：Windows VScode。
本文探讨了GPU编程中block复用与增加block数量(kNumWaves)的平衡问题。二者看似矛盾，实则目标不同：block复用减少启动开销，适合任务量大但每个任务轻的场景；增加block数量提升GPU利用率，适合总任务量小的计算密集型操作。文章通过具体场景示例说明两种策略的适用条件，并给出实践建议：1)评估单个block计算量；2)估算GPU并发能力；3)设置gridDim.x=并发bloc
和 const 来修饰传递给内核的全局指针，那么在为 cc3.5 及更高版本的设备生成代码时，这也向编译器发出了强烈的提示，使这些全局内存负载流经只读缓存。从编译器的角度看，一个重要的事是指针别名，指针别名会阻碍编译器做各种各样的优化。同样，编译器不能将 c[4] 的计算重新排序到 c[0] 和 c[1] 计算的附近，因为之前对 c[3] 的写入可能会更改 c[4] 计算的输入。通过这样做，减少了
CUDA——矢量求和
说在前面：本文主要给出一个简单的CUDA程序，用来说明一个完整的核函数是如何在CPU端进行调用的，并且会对相关代码做出详细解释。
GPU可以直接访问pinned memory，称之为（DMA Direct Memory Access）对于GPU访问而言，距离计算单元越近，效率越高，所以PinnedMemory
前言由于CUDA完美地结合了C语言的指针抽象，NVIDIA不断升级其CUDA计算平台，CUDA获得了大量科学计算人员的认可，已经成为目前世界上使用最广泛的并行计算平台。通过CUDA，NVIDIA成功打破了Intel在超算市场上的绝对主导地位。在今天，大多数大中小型超算中心中都有GPU的身影。由于CUDA由NIVIDA一家设计，并未被Intel和AMD等接受，因此目前使用CUDA编写的程序只支持..
_syncthreads()是用于块内同步的，在归约核函数中，用来保证线程进入下一轮之前，每一轮的所有线程都把局部结果写入全局内存。当只剩下一个线程束时（线程<=32），因为线程束执行是SIMT单指令多线程，每条指令之后有隐式的warp内同步过程。归约循环的最后6个迭代（最后一个warp内）可以用语句展开。这个线程束的展开避免了执行循环控制和线程同步逻辑。volatile关键字：表明编译器对访问该
使用cuda编程的一些要点记录
【代码】CUDA 编程经验分享。
詹令lealzhan@126.com2015-8-17关于GPU的提速效能基于这篇文章, GPU对于求解线性方程组常用的preconditioned Conjugate Gradient method的提速性还不到一个数量级，而且用于比较的CPU只有双核。再考虑到编程的复杂性，可见在求解线性方程组方面，GPU相对于CPU并没有什么革命性的突破，充其量只是NVDIA的一个噱头。下图来自 CUDA 6
Professional CUDA C Programming笔记
CUDA学习日记记录，CUDA Event，通信，存储结构
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