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2024-11-25 02:00:47 来源:互利互助协议版源码 分类:综合

1.银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX
2.[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料
3.CUDA学习:基础知识小结
4.入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译
5.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
6.GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置

cuda源码

银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX

       在构建了一个以cuDNN和cuBLAS为基础的源码简单深度学习框架后,我已将其开源,源码并鼓励大家参与交流学习。源码未来计划逐步完善框架,源码将尝试使用纯CUDA C实现,源码并与cuDNN进行性能比较。源码eclipse lucene源码关于cuDNN的源码使用,我也会后续专门撰写文章进行详细介绍。源码

       NVCC,源码CUDA的源码编译器,其核心是源码NVVM优化器,基于LLVM编译器结构。源码它本质上是源码一个集合,调用gcc、源码cicc、源码ptxas等工具编译CUDA源代码,区分主机代码(用ANSI C编写)和设备代码(CUDA扩展语言编写)。

       NVCC的编译过程分为离线编译和即时编译,通过预处理将源代码分为两部分,分别由不同编译器处理,最终合并为单个object文件。例如,通过dryrun选项可以查看编译步骤,包括头文件配置、CUDA设备代码编译等。

       PTX是CUDA的编程模型和指令集,是一种虚拟架构汇编,允许跨GPU优化。NVCC通过虚拟架构编译生成PTX,然后在实际GPU上执行为SASS。编译时,需设置虚拟和实际GPU架构以保证兼容性。

       Separate Compilation允许在编译阶段将device code分开处理,形成relocatable代码,然后在链接阶段定位到最终的host object。这与Whole Program Compilation不同,后者直接编译为executable device code。

       以cudnn-learning-framework的Makefile为例,需配置CUDA相关路径,添加cuDNN库,并调整编译生成部分,确保链接所有需要的.o文件。NVCC命令在编译时会执行链接任务。打卡理财源码

[技术随笔]🛠🛠从源码安装Pytorch3D详细记录及学习资料

       这篇文章详细介绍了如何从源码安装Pytorch3D,包括选择合适的镜像、配置工具和编译步骤。首先,选择Pytorch 1.9的devel镜像,包含CUDA和驱动,确保与Pytorch3D的版本要求相匹配,比如Python 3.7和CUDA .2。在镜像内,需要检查nvcc编译器、CUDA工具箱和驱动是否正常,同时安装基本工具如git、vim、sudo和curl。

       配置CUB工具是关键步骤,根据Pytorch3D文档,需要在编译前设置CUB_HOME。即使Pytorch镜像自带CUDA,也建议手动设置`FORCE_CUDA`为1以确保兼容。接着,如果遇到conda依赖问题,作者选择从源码编译Pytorch3D,编译过程中的安装log和版本检查是必要的。

       最后,通过测试用例,如从ARkit导出数据并渲染白模,验证GPU的使用。结果显示GPU正常工作,安装成功。对于更深入的Pytorch3D使用,作者还分享了一些参考资源,以便初学者入门。

CUDA学习:基础知识小结

       在CUDA学习中,理解编译流程是基础。首先,让我们深入探讨nvcc的编译过程。在将源代码SRC编译为PTX时,编译选项中的XY代表虚拟架构的计算能力,它限制了代码可以利用的CUDA特性。接着,ZW在PTX到cubin的转换中表示真实架构的计算能力,确保执行文件能适配的Pycharm调试不了源码GPU性能,必须注意ZW应大于等于XY。示例编译选项如下:

       除了常规编译,JIT编译方式会在执行时动态编译PTX,这里也有一个JIT编译选项示例。简化编译选项如-arch=sm_XY,等同于指定虚拟架构。

       CUDA编程中,SM、SP、grid、block、warp和thread等概念是关键。从软件角度看,它们之间有明确的关系。例如,grid和block的维度可以是三维的,而thread的索引通过维度转换来获取。这里有一张图展示了这些概念的关系。

       kernel function是CUDA程序的核心,它的定义和使用有一些限制。要正确调用,需要指定grid_size和block_size,它们对应于block的数量和thread的数量。这里详细解释了kernel function的定义和调用方式。

       CUDA函数的修饰词__host__、__device__、__global__决定函数的执行环境。CUDA程序通常分为数据准备、执行kernel、数据交换和错误处理等步骤,其中数据拷贝是一个关键环节,使用cudaMemcpy进行,它支持多种数据传输方向。

       计时是性能评估的重要手段,CUDA通过事件来实现。Debug功能则涉及API错误检测和kernel function的异步执行错误检查。CUDA-MEMCHECK工具集是调试工具的重要组成部分,可以通过特定命令调用。

入坑指南| OpenCV4.8 + CUDA + 扩展模块支持编译

       欢迎关注最新版OpenCV4.8的CUDA加速编译指南。在深度学习模型部署速度提升方面,CUDA加速技术发挥着关键作用。为了顺利进行编译,仿go桌面源码首先需确保软件版本满足要求:使用CMake3.或更高版本,以及VS专业版或以上版本。配合ti显卡和CUDA.3版本,将OpenCV4.8源码包与扩展模块源码包解压至D盘。

       操作路径如下:D:\opencv-4.8.0与D:\opencv_contrib-4.8.0。启动CMake进行配置生成,点击Finish完成配置后,选择Generate,生成项目文件。设置扩展模块路径,并在搜索CUDA关键字后,勾选相关选项,再次点击Configure,生成配置文件。

       打开OpenCV.sln文件,切换到Release模式,生成安装文件。预计编译时间较长,耐心等待即可。最终,编译完成后的结果展示了CUDA加速下的性能提升。

       技巧提示:在编译过程中,注意避免下载第三方文件,可手动放置到source/.cache文件夹内的相应位置。无需编译xFeature2D、FaceModel、Test等模块,避免不必要的依赖下载。

       配置完成后,可运行人脸检测案例和YOLOv8姿态评估模型,验证CUDA加速效果。使用以下代码启用GPU推理执行。

       总之,OpenCV4.8通过CUDA支持实现GPU加速,显著提升图像处理程序性能。请参考本人新书《OpenCV应用开发:入门、进阶与工程化实践》获取更多CUDA函数使用知识。

win + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装

       在配置个人深度学习主机后,安装必备软件环境成为首要任务。使用Anaconda5.0.0 python3.6版本管理Win python环境,新建基于python3.5的tensorflow-gpu-py conda环境。直接使用conda安装tensorflow,剑气除魔源码端会默认安装tensorflow-gpu 1.1.0并主动安装cudatoolkit8.0 + cudnn6.0。若需配置CUDA环境,需自行下载并安装cuda9.0 + cudnn7.0,配置环境变量。pip安装tensorflow,会默认安装最新版本tensorflow-gpu 1.3.0。配置不当导致import tensorflow时报错:'ModuleNotFoundError: No module named '_pywrap_tensorflow_internal'。尝试源码编译tensorflow解决此问题。

       查阅tensorflow官网文档,了解cmake window build tensorflow方法。文档中提到,tensorflow源代码目录下有详细网页介绍Windows环境编译方法,包含重要信息。发现安装tensorflow-gpu版本、配置CUDA8.0 + cuDNN6.0/cuDNN5.1或CUDA9.0 + cuDNN7.0时,import tensorflow时报错。查阅错误信息,网上解答提及需要配置正确的CUDA和cuDNN版本。然而,尝试安装和配置后依然报错。安装tensorflow cpu版本无问题,确认CUDA环境配置错误。

       决定源码编译tensorflow-gpu以解决问题。查阅文档,执行编译操作。在window环境下编译tensorflow源码,需要准备的软件包括Git、tensorflow源码、anaconda、swig、CMake、CUDA、cuDNN、Visual Studio 。在百度网盘下载相关软件。

       配置过程中,修改CMakeLists.txt以适应CUDA 9.0 + cuDNN 7.0。在cmake目录下新建build文件夹,执行命令配置tensorflow。配置后进行编译,遇到问题如:cudnnSetRNNDescriptor参数不匹配、网络访问问题、编码问题、protobuf库下载问题、zlib.h文件不存在、下载链接失败、无法解决的错误等。

       为解决这些问题,采取相应措施,如修改cuda_dnn.cc文件、网络代理设置、文件编码转换、忽略警告信息、多次尝试下载、修改cmake配置文件等。遇到无法解决的问题,如CUDA编译器问题、特定源代码文件问题,提交至github tensorflow进行讨论。

       完成源码编译后,安装tensorflow-gpu并进行验证。在下一步中继续讨论验证过程和可能遇到的后续问题。整个编译过程耗时、复杂,需要耐心和细心,希望未来能有官方解决方案以简化编译过程。

GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置

       本文指导如何在个人机器上安装CUDA环境,结合集成开发环境Clion进行配置,以方便后续CUDA编程学习。

       安装CUDA环境如下:

       1. 针对显卡型号,从官方下载相应驱动。

       示例显卡型号:小米pro寸,GF MX 。

       参考链接:nvidia.cn/Download/index.aspx

       2. 阻止或卸载nouveau驱动。

       3. 通过控制台进入文本界面,安装NVIDIA驱动。

       步骤示例:调整引导运行级别,以便开机进入文本界面。

       网址参考:jingyan.baidu.com/article/0abcb0fbdf.html

       4. 确认驱动安装。

       5. 尽量与CUDA版本匹配安装NVIDIA驱动。

       6. 进行CUDA测试。

       CUDA代码编译与运行:

       编译CUDA源码时,包含两个部分:CUDA设备函数与主机函数,它们分开独立编译。CUDA 5.0+支持文件间设备代码独立编译,而整体编译是默认模式。

       编译三个文件(a.cu, b.cu, c.cpp),其中a.cu调用了b.cu中定义的设备代码,可以使用独立编译方式实现。

       详细编译步骤:使用nvcc编译设备函数,普通C/C++编译器编译主机代码。

       举例:`nvcc a.cu`编译设备文件。

       实际工程中,为了优化编译效率,常采用`makefile`或`CMake`工具配置源码编译。

       `nvcc`支持多种快捷开关,如`-arch=sm_`编译特定架构。

       基于Clion的CUDA配置流程:

       1. 遇到Clion创建CUDA可执行文件失败问题。

       检查是否已安装NVCC。

       验证机器安装GPU卡。

       检查安装路径:执行`which nvcc`,若未找到,则进行安装。

       确认安装位置:输入`nvcc`显示默认路径,通常为`/usr/bin/nvcc`。

       2. 利用Clion新建CUDA项目,并设置CMake。

       配置CMake代替`makefile`,简化编译过程。

       输出及结果:提供示例链接供参考。

Windows用Visual Studio 编译支持CUDA的gromacs .2教程

       为了在 Windows 上使用 Visual Studio 编译 Gromacs .2 版本支持 CUDA,您需要遵循以下步骤。

       首先,安装 Visual Studio ,无论是企业版、专业版还是社区版均可,确保在安装时选择使用 C++ 的桌面开发组件。

       其次,下载并安装 CUDA ,从官方 CUDA Toolkit Archive 获取。

       接着,下载并安装 FFTW3.3.,从 fftw.org 下载相应的库。

       打开命令提示符,解压 FFTW3.3. 的源码,并在目录中建立 build 文件夹。

       进入 build 文件夹,然后在命令提示符中执行编译安装命令。

       修改 CUDA 头文件中的 host_config.h,定位到大约第 行,将版本号从 改为 ,确保编译过程顺利。

       下载 Gromacs .2 的编译源码,从提供的链接获取。

       下载完成后,解压缩源码,进入 build 目录,执行 cmake 命令进行配置。

       在 cmake 配置时,选择合适的 GMX_CUDA_TARGET_SM 参数,根据您的显卡选择 sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_, sm_ 中的一个,我以 sm_ 为例,即 -DGMX_CUDA_TARGET_SM=。

       编译时可能会遇到错误,如 nvcc fatal 错误或 CMake 错误。解决这类问题需要耐心,确保按照配置正确地执行编译过程。

       如果需要比较修改的代码,可以使用 Beyond_Compare 工具进行代码对比,下载地址为提供的链接。

CUDA编程OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax

       深度学习框架中的Softmax操作在模型中扮演关键角色,尤其在多分类任务中,其用于将logits映射成概率分布,或在Transformer结构中衡量query与key的相似度。Softmax的CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的一种优化Softmax实现为例,即Warp级别的Softmax,特别适用于矩阵宽度不超过的场景。

       Softmax操作的计算公式如下:

       [公式]

       为解决数值溢出问题,通常先减去向量的最大值。优化后的公式为:

       [公式]

       Softmax计算涉及五个关键步骤:reduceMax、broadcastSub、exp、reduceSum、broadcastDiv。本篇文章将深入探讨OneFlow源码中的实现技巧。

       OneFlow采用分段函数优化SoftmaxKernel,针对不同数量的列选择不同实现策略,以适应各种场景。为实现优化,OneFlow提供三种Softmax实现方式,以期在所有情况下达到较高的有效带宽。

       对于WarpSoftmax分支,源码中函数调用关系清晰,实现细节分为四部分:数据Pack、调用链、DispatchSoftmaxWarpImpl、DispatchSoftmaxWarpImplCols、DispatchSoftmaxWarpImplPadding、LaunchSoftmaxWarpImpl。各部分分别专注于提升访问带宽、确定函数参数、实现核心计算逻辑。

       在WarpSoftmax的核函数SoftmaxWarpImpl中,重点实现以下步骤:核函数启动参数确定、线程网格形状定义、数据加载到寄存器、计算最大值、计算指数和、规约操作、通信优化等。实现过程中,OneFlow通过优化数据访问模式、利用寄存器存储中间结果、并行规约操作,以及束内通信,提升了计算效率。

       总结WarpSoftmax源码中的关键点,本文详细解读了其优化策略与实现细节,旨在提高模型训练速度。通过深入分析OneFlow框架中的Softmax实现,读者可以更全面地理解深度学习框架在CUDA环境下进行优化的策略。

Autoware.io源码编译安装

       要编译安装Autoware.io,首先请确保已安装ROS1,如Ubuntu .版本的Melodic。以下步骤将指导你完成依赖安装及源码编译过程。

       安装依赖

       1. 对于CUDA的支持(可选但建议),你需要下载CUDA .0,链接位于developer.nvidia.com/cuda。安装时,遇到驱动安装询问时选择n,后续步骤默认安装即可。

       2. 安装cudnn,从developer.nvidia.com/rd...获取并进行安装。在cuda目录下进行软链接配置,并通过验证测试。

       其他依赖安装

       3. 安装eigen3.3.7,接着是opencv3,安装时需先安装依赖库,然后解压、配置和编译。

       源码下载与编译

       4. 创建新的工作区,下载并配置工作区,然后下载Autoware.ai源码。

       5. 使用rosdep安装依赖库,有CUDA版本和无CUDA版本两种编译方式。

       测试与问题解决

       6. 下载并运行demo,可能遇到的问题包括编译错误和链接问题。

       问题1:calibration_publisher报错,需修改CMakeList.txt文件。

       问题2:ndt_gpu编译错误,需替换Eigen3Config.cmake文件中的版本信息。

       问题3:opencv链接问题,需要检查和调整。

       问题4:rosdep更新慢,可通过修改源码和配置文件解决。

       问题5:runtime manager花屏,需安装wxPython 4.和libsdl1.2-dev。

       通过上述步骤,你应该能够成功编译并测试Autoware.io。如有任何疑问,查阅官方文档或社区论坛寻求帮助。

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