Advertisement

gpgpu-sim_distribution: GPGPU-Sim用于执行CUDA和/或OpenCL任务的现代NVIDIA GPU...

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
GPGPU-Sim_Distribution是模拟现代NVIDIA GPU运行CUDA和OpenCL任务的仿真工具，助力研究与开发。 欢迎使用GPGPU-Sim，这是一个循环级别的模拟器，用于模拟当代图形处理单元（GPU），这些GPU运行以CUDA或OpenCL编写的计算工作负载。 GPGPU-Sim还包括一个称为“空中视觉”的性能可视化工具以及一个名为“ GPUWattch”的可配置和可扩展的能源模型。“GPGPU-Sim” 和 “GPUWattch” 已经通过真实硬件GPU的性能与功耗测量进行了严格的验证。 此版本的 GPGPU-Sim 也已经过 CUDA 版本4.2、5.0、5.5、6.0、7.5、8.0、9.0、9.1、10和11的部分子集测试。版权信息可以在发行版所在的目录中的COPYRIGHT文件中查看。 如果您在研究中使用GPGPU-Sim 4.0，请引用以下文献：Mahmoud Khairy，沉哲生，Tor M.Aamodt，Timothy G Rogers。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • gpgpu-sim_distribution: GPGPU-Sim用于执行CUDA和/或OpenCL任务的现代NVIDIA GPU...
    优质
    GPGPU-Sim_Distribution是模拟现代NVIDIA GPU运行CUDA和OpenCL任务的仿真工具，助力研究与开发。 欢迎使用GPGPU-Sim，这是一个循环级别的模拟器，用于模拟当代图形处理单元（GPU），这些GPU运行以CUDA或OpenCL编写的计算工作负载。 GPGPU-Sim还包括一个称为“空中视觉”的性能可视化工具以及一个名为“ GPUWattch”的可配置和可扩展的能源模型。“GPGPU-Sim” 和 “GPUWattch” 已经通过真实硬件GPU的性能与功耗测量进行了严格的验证。 此版本的 GPGPU-Sim 也已经过 CUDA 版本4.2、5.0、5.5、6.0、7.5、8.0、9.0、9.1、10和11的部分子集测试。版权信息可以在发行版所在的目录中的COPYRIGHT文件中查看。 如果您在研究中使用GPGPU-Sim 4.0，请引用以下文献：Mahmoud Khairy，沉哲生，Tor M.Aamodt，Timothy G Rogers。
     
  • GPGPU编程技术 GLSL、CUDA与OpenCL详解.pdf
    优质
    本书深入浅出地讲解了GPGPU编程技术，重点介绍了GLSL、CUDA和OpenCL三大主流编程语言及框架，适合计算机科学及相关领域的技术人员阅读。 《GPGPU编程技术——从GLSL、CUDA到OpenCL》由仇德元编著，在原教材第2版的基础上进行了增删修订。新版中删除了部分专业算法设计的内容，增加了面向初学者的基础知识，并补充了一些截至2011年的国际最新GPGPU编程技术内容。全书覆盖软件安装和编译、编程语言语法与使用技巧、程序优化及高级开发过程中可能遇到的各种情况及其应对方案等内容。对于读者感兴趣但因篇幅限制未能详细展开的内容，本书还提供了进一步深入学习和研究的参考文献指引。
     
  • GPGPU-Sim V3.0 手册（中文版）
    优质
    《GPGPU-Sim V3.0手册（中文版）》为用户提供详尽的V3.0版本GPGPU-Sim仿真器操作指南，涵盖系统架构、模拟环境配置及高级应用技巧。 本手册详细介绍了GPGPU-Sim 3.x的文档内容，这是一个专注于“GPU计算”的周期级GPU性能模拟器。“GPGPU-Sim 3.x”是该工具最新的版本，并对之前的2.x版进行了多项改进与优化。整个手册分为三大板块： 1. 微架构模型部分：这部分详细描述了GPGPU-Sim 3.x所采用的微架构设计； 2. 使用指南：提供关于如何使用GPGPU-Sim的相关文档，包括以下内容： a) 不同模拟模式的具体介绍； b) 配置选项（用户可以通过这些选项调整模拟中使用的高级参数）； c) 模拟输出信息（如微架构统计等数据）； d) 可视化工具帮助理解并调试性能问题； e) 当遇到由于时序模型错误导致的崩溃或死锁情况时，如何进行GPGPU-Sim的故障排除。 3. 软件设计部分：这部分深入解释了GPGPU-Sim 3.x内部软件架构的设计理念。其主要目的是为用户提供一个起点，帮助他们扩展和改进该工具以满足自身研究需求。
     
  • Android 延迟或重复执行任务
    优质
    本文章介绍了在安卓平台上延迟或者重复执行特定任务的方法和技巧，包括使用AlarmManager等API实现定时任务调度。 在Android开发中，可以使用Timer、Handler、Thread或AlarmManager来实现任务的延时执行或者重复执行。这些机制各有特点，在不同的场景下选择最适合的一种能够提高应用程序的功能性和效率。 1. **Timer**：适用于需要定期执行的任务，如定时提醒等。 2. **Handler**：适合处理UI线程上的延迟消息和回调操作。 3. **Thread**：用于后台任务的异步运行。通常与Looper结合使用来实现类似于Handler的效果。 4. **AlarmManager**：当应用程序需要在特定时间点唤醒设备执行某个操作时，如定时提醒或定期同步数据等场景下非常有用。 选择合适的方法取决于具体的应用需求和场景条件。
     
  • 使用OpenCV3.1和OpenCL进行GPU加速的教程
    优质
    本教程详细介绍如何利用OpenCV 3.1库结合OpenCL技术实现图像处理算法在GPU上的高效运行，旨在帮助开发者掌握GPU加速技巧。 在使用OpenCV3.1的GPU及OpenCL加速功能的新接口时，特别是涉及到UMat（Unified Memory）的应用过程中，有一些重要的注意事项需要遵守： - UMat与传统的cv::Mat不同，它能够利用设备内存进行数据存储，并且可以自动管理CPU和GPU之间的数据传输。然而，在使用UMat之前，请确保你的系统已经正确配置了OpenCL环境。 - 当在UMat对象上执行操作时，需要注意的是，这些操作可能不会立即完成计算任务；相反地，它们可能会被延迟到稍后的时间点（称为“asynchronous execution”）。这意味着你不能像对待cv::Mat那样直接访问UMat中的数据。 - 在将图像从CPU内存移动到GPU内存或反之亦然时，请注意性能开销。例如，在每次迭代中频繁转换数据类型可能会影响整体程序效率，因此尽量减少这类操作是明智的。 - 如果需要在不同设备之间复制UMat对象（比如从一个GPU传输到另一个），请使用适当的函数来执行此任务，以确保正确地处理内存分配和释放。 总之，熟悉上述要点对于充分利用OpenCV3.1中提供的高性能计算资源至关重要。
     
  • NVIDIA-GPU-Monitor：利用nvidia-smi监控NVIDIA GPU的使用率
    优质
    NVIDIA-GPU-Monitor是一款基于nvidia-smi工具开发的应用程序，专注于实时监测和分析NVIDIA GPU的性能指标及使用情况。 Nvidia GPU监视器使用nvidia-smi帮助监控Nvidia GPU的利用率。 安装及使用方法如下： - 使用npm： ``` $ npm install --save nvidia-gpu-monitor ``` - 使用yarn： ``` $ yarn add nvidia-gpu-monitor ```
     
  • crontab命令用于定时执行任务
    优质
    Crontab是一种在Unix类操作系统中定期执行程序脚本的工具。通过配置文件设定时间间隔和要运行的任务，实现系统维护及自动处理工作。 crontab 是 cron table 的简写，用于提交和管理用户的周期性任务执行需求，类似于 Windows 系统中的计划任务功能。在安装 Linux 操作系统后，默认会自动安装并启动 crond 进程，该进程每分钟检查一次是否有需要执行的任务，并根据配置自动运行这些任务。 Linux 中的任务调度分为两类：系统级和用户级。 - **系统级** 任务包括操作系统周期性维护工作，如缓存数据写入硬盘、日志清理等。系统的定时作业通常会在 `/etc/crontab` 文件中进行定义。 - **用户级** 任务则涵盖个人或特定应用的定期操作需求，例如数据库备份和邮件提醒等功能。这些任务可以通过 crontab 工具来自定义设置并管理。
     
  • numpy-gpu：利用Copperhead在NVIDIA GPU上运行numpy
    优质
    numpy-gpu项目旨在通过Copperhead库将numpy代码迁移至NVIDIA GPU上执行，显著提升大规模数值计算任务性能。 在 NVIDIA GPU 上使用 numpy（通过 Copperhead）。部署：CUDNN 4.8 CUDA 6.5 为了使它工作，我必须： 将铜头源代码中 move() 函数的所有用法更改为 std::move() 以避免与 boost::move() 混淆； 在 cuda 或 thrust 包含文件中删除对 GCC 版本的限制； 在 Copperhead 源码中的某处添加对 Thrust 重新标记的包含。 安装： 首先，安装 CUDA 6.5，然后： （使用 virtualenv 简而言之；源 nutshellbinactivate） pip 安装 numpy codepy cd copperhead python setup.py build python setup.py install 或者如果您信任它：source setup.sh 用 GPU 测试 numpy: cd copperhead 样品
     
  • 利用NVIDIA GPU通过Nvidia-Docker构建和运行Docker容器.zip
    优质
    本资料深入讲解了如何使用NVIDIA GPU以及Nvidia-Docker技术来高效地构建与运行Docker容器，适用于需要进行高性能计算或图形处理的学习者和技术人员。 Nvidia-docker 是一个利用 NVIDIA GPU 构建和运行 Docker 容器的实用程序。完整的文档和常见问题可以在存储库的 wiki 中找到。 快速入门指南： 确保你已经安装了适用于你的发行版版本的 NVIDIA 驱动程序和支持的 Docker 版本。
     
  • 使用ThinkPHP5框架实现定时任务执行
    优质
    本项目采用ThinkPHP5框架开发，专注于实现高效、灵活的定时任务调度功能，适用于需要周期性执行后台任务的应用场景。 基于ThinkPHP5框架的定时任务行为扩展可以方便地实现系统中的定期执行任务功能，如数据清理、统计分析、邮件发送等功能，增强了应用的功能性和灵活性。通过创建简单的类并配置调度器即可轻松集成到项目中，提高了开发效率和代码复用性。