安装jax jaxlib gputensorflow gputensorRT

当多个wavefront在一个工作组中时，可以使用S_BARRIER指令强制每个wavefront等待，直到所有其他wavefront到达相同的指令；任何wavefront都可以使用S_ENDPGM提前终止，当剩余的活跃wave到达其屏障指令时，屏障被视为已满足。在这些情况下，程序必须插入S_WAITCNT指令，以确保在继续之前先前的操作已完成。着色器有三个计数器，跟踪已发出指令的进度。相同类型的

这是一个功耗模型，即能量随时间的变化率，而不是能量模型。这个类的构造函数应该接受要传递给各个功耗模型的路径，以及一些要传递给父类构造函数的。本教程章节详细介绍了功耗建模所需的各个组件，并解释了如何将它们添加到现有的 ARM 模拟中。提供，因此可以被系统中任何扩展了此类的对象使用，例如 L2 缓存对象在 CPU 对象使用它的几行之后也使用了它。的后代以应用功耗模型。功耗模型由两个函数组成，这两个函数

跟踪 顶层 Makefile 和 setup_environment 的代码可以看出来，如果跟上一个参数 “debug” 来运行 source setup_environment debug，那么就会编译一个debug版本的 gpgpu-sim；根据输出信息知道，这里的cudaMalloc是在文件 at cuda_runtime_api.cc:424 行中，vectorAdd.cu 的源代码中，第

【代码】编译amd 的 amdgpu 编译器。

fastertransformernv 提供的inference 示例，基于 cublasLt， nccl gpu通信库

接触CUDA的时间并不长，最开始是在cuda-convnet的代码中接触CUDA代码，当时确实看的比较痛苦。最近得空，在图书馆借了本《GPU高性能编程 CUDA实战》来看看。Jeremy Lin什么是CUDACUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时，CUDA架构

CPU 是协调者，通过 PCIe 配置空间管理 GPU，更新 IOMMU 页表；GPU 是具体执行者，执行 DMA 传输，处理内存访问请求；则扮演了交通枢纽，路由 PCIe 事务，执行地址转换；起到本地交换机的作用，在 GPU 间直接路由数据包；IOMMU起到了安全网关的作用，提供地址转换和内存保护；这种硬件协作使得即使在没有直接 P2P 连接的情况下，也能实现相对高效的 GPU 间数据传输，虽然

cuda , CUPTI and cudnn, following official site:cuda first, tensorflow second.https://tensorflow.google.cn/installhttps://tensorflow.google.cn/install/gpu==1.==========================================

hello_vectorAdd.hip:Makefile:all:../../local_amdgpu/bin/clang++ ./hello.hip -O1 -save-temps --cuda-device-only核心部分：调试从 .bc -> .s 的过程$ gdb ../../local_amdgpu/bin/llc(gdb) set args hello-hip-amdgcn-amd-