1.十款特斯拉第三方工具汇总
2.第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
3.NVIDIA GPGPU（一）总览
十款特斯拉第三方工具汇总
Tesla API催生第三方工具，框开源框架助力车主更便捷地管理和使用特斯拉车辆，架源以下为十款精选工具汇总：
1. 毛豆随行小程序，码分行程记录支持多车，框开源框架配备公众号推送功能，架源体验良好。码分solver源码
2. 特毛豆小程序，框开源框架免费提供详细统计功能，架源类似手机版teslamate，码分功能强大。框开源框架
3. 魔豆车主服务已停止，架源不再提供。码分
4. TeslaFi服务已停止中国区运营。框开源框架
5. 小特钥匙苹果手表应用上线，架源支持蓝牙车钥匙功能，码分开关车门、召唤车辆，推荐esp fsd车主使用。
6. 安全提示：除TeslaMate和TeslaFi外，c 隐藏自身进程 源码其他APP连接车辆时需要直接输入特斯拉账户密码，理论上存在风险。
一、小特APP
二、特别派（微信小程序）
三、特能行APP
四、Tezlab APP
五、TeslaMate（网页版），免费纯英文，仅提供数据统计，不支持控制，适合有一定学习能力的用户自行部署，源码公开，统计强大。
六、TeslaFi（网页版）
七、Watch App for Tesla
八、魔豆车主服务已停止。企业微信网站源码
九、Amos特斯拉
十、特记
第二十四章 解读Pytorch中多GPU并行计算教程
在Pytorch中进行多GPU并行计算，可显著加速训练过程。教程代码在github.com/WZMIAOMIAO/d...，位于pytorch_classification模块下的train_multi_GPU文件夹内。两种常见多GPU使用方法：使用多块GPU加速训练。
下图展示了多GPU并行加速的训练时间对比。测试环境：Pytorch1.7，CUDA.1，使用ResNet模型与flower_photos数据集，BatchSize为，GPU为Tesla V。通过左侧柱状图，可以看出多GPU加速效果并非线性倍增，涉及多GPU间的通信。
多GPU并行训练需注意，尽管Pytorch框架处理了部分工作，网页不能看源码但需了解其背后机制。下图展示了使用单GPU与多GPU（不使用SyncBatchNorm）训练的曲线对比。不使用SyncBatchNorm时，多GPU训练结果与单GPU相近但速度快，使用SyncBatchNorm则能取得稍高的mAP。
Pytorch提供两种多GPU训练方法：DataParallel与DistributedDataParallel。DistributedDataParallel推荐使用，适用于多机多卡场景。下图展示了两者对比，DistributedDataParallel在单机多卡与多机多卡环境中表现更佳。
Pytorch中多GPU训练常用启动方式包括torch.distributed.launch与torch.multiprocessing。torch.distributed.launch更方便，官方多GPU训练FasterRCNN源码采用此方式。torch.multiprocessing提供更灵活的控制。使用torch.distributed.launch时，建议使用nvidia-smi指令确认GPU显存是否释放，避免资源占用导致训练问题。
train_multi_gpu_using_launch.py脚本基于已有知识扩展，电脑查看apk文件源码涉及模型搭建与自定义数据集，更多细节请查看之前视频。使用该脚本需通过torch.distributed.launch启动，设置nproc_per_node参数确定使用GPU数量。使用指令启动训练，指定GPU时需使用指定指令，如使用第1块和第4块GPU。
在使用torch.distributed.launch启动时，系统自动在os.environ中添加RANK、WORLD_SIZE、LOCAL_RANK参数，用于初始化进程组，分配GPU设备。All-Reduce操作在多GPU并行计算中至关重要。脚本代码已做注释，便于理解。要运行脚本，需先克隆项目，引入其他函数如模型与数据集部分。
NVIDIA GPGPU（一）总览
GPGPU的概念已经火起来，理解其架构和功能对优化AI框架性能、推动国产自主研发AI芯片发展大有裨益。本文将对GPGPU进行概览，作为对先前学习的总结。
GPU相较于CPU，其设计重点更在计算性能上，大量面积用于计算单元（SM、SP）。GPU指令的延迟相对较高，但可编程性较强，能较好地支持软件程序员进行优化。在并行模型上，GPU设计通常采用SIMT（Single Instruction Multiple Threads）模型，灵活性与性能折中，相对SMT（Simultaneous Multithreading）和SIMD（Single Instruction Multiple Data）模型，具有编程友好性，减少地址计算和访存操作，但也存在分支运算和多访存单元的挑战。
SIMT实现下，所有线程执行同一指令，遇到分支时，不同线程的执行路径存在等待。Warp作为线程集合，内部线程需执行同一指令，同一Warp硬件需在不同时间点执行不同Warp，以充分利用资源。存储模型方面，GPU采用缓存一致性策略（Relaxed Memory Consistency，RC）以支持内存连贯性，确保软件指令顺序执行的结果符合预期。内存连贯性与缓存一致性相互支撑，共同保证了数据访问的一致性和程序运行的正确性。
GPU存储布局包括寄存器文件（Regfile）、共享内存（Share memory）、L1/L2缓存和外部DRAM。寄存器文件的大小依赖于执行核最大线程数，通过划分多个Bank提高访问效率。共享内存需处理多线程并发访问带来的银行冲突问题。L1/L2缓存用于缓解访问DRAM的性能瓶颈，GPU架构支持多种访存模型，包括顺序执行、TSO（Total Stored Ordering）、PSO（Partial Stored Ordering）和RC模型，以适应不同的计算需求。
Tesla架构作为GPGPU之前的旗舰产品，采用统一着色与计算架构，集图形、游戏和计算功能于一身，其设计考虑了高性能并行计算需求。通过主机和系统内存的交互，GPU提供强大的计算能力，满足大数据量计算的需求。CUDA编译器和计算库CUDA全家桶（如cudnn、cublas、cufft）支持多种语言，提供GPU通用计算能力，加速了科学计算、机器学习等领域的研究和应用。
编译流程中，nvcc编译器能够编译CUDA源代码，生成可运行的二进制文件，支持AOT（Ahead-of-Time）和JIT（Just-In-Time）模式，便于在不同平台上部署和优化应用程序。通过NVCC，开发者可以将CPU和GPU代码整合在同一项目中，实现统一编译和运行。
GPGPU的发展经历了从Fermi到Hopper的一系列架构演进，每代产品在工艺技术、核心架构、计算能力上均有显著提升。Compute Capability作为设备计算能力的标识，反映了GPU支持特性的版本号，从Tesla架构（1.0）到最新的Hopper架构（9.0），每一代产品都在原有基础上增加了新特性，提高了能效比和计算密度。
后续文章将深入探讨从fermi到hopper各代产品的具体架构设计、特性及其工作原理，旨在为读者提供全面而深入的GPGPU技术理解。
