1.【CUDA编程】OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
2.银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX
3.GPU编程3:CUDA环境安装和IDE配置
4.win10 + CUDA 9.0 + cuDNN 7.0 + tensorflow源码编译安装
5.CUDA学习:基础知识小结
6.PyTorch显存管理介绍与源码解析(一)
【CUDA编程】OneFlow Softmax 算子源码解读之WarpSoftmax
深度学习框架中的源码Softmax操作在模型中扮演关键角色,尤其在多分类任务中,源码其用于将logits映射成概率分布,源码或在Transformer结构中衡量query与key的源码相似度。Softmax的源码CUDA实现直接关系到模型训练效率。本文以OneFlow框架中的源码全网vip在线解析源码一种优化Softmax实现为例,即Warp级别的源码Softmax,特别适用于矩阵宽度不超过的源码场景。
Softmax操作的源码计算公式如下:
[公式]
为解决数值溢出问题,通常先减去向量的源码最大值。优化后的源码公式为:
[公式]
Softmax计算涉及五个关键步骤:reduceMax、broadcastSub、源码exp、源码reduceSum、源码broadcastDiv。源码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,大盘实用源码大全提升了计算效率。
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。
银河系CUDA编程指南(2.5)——NVCC与PTX
在构建了一个以cuDNN和cuBLAS为基础的简单深度学习框架后,我已将其开源,并鼓励大家参与交流学习。未来计划逐步完善框架,将尝试使用纯CUDA C实现,并与cuDNN进行性能比较。关于cuDNN的使用,我也会后续专门撰写文章进行详细介绍。
NVCC,CUDA的编译器,其核心是NVVM优化器,基于LLVM编译器结构。它本质上是一个集合,调用gcc、cicc、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,写字机源码下载添加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。
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。股票反转指标源码
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。
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,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。压力支撑专用源码在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。
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。
PyTorch显存管理介绍与源码解析(一)
GPU作为一种通用的数据处理设备,在设计时比较开放,API在满足客户需求的同时,也使得维护成本降低。然而,对于显存的精细管理需要由上层应用来完成。在PyTorch框架中,有一套专门的显存管理逻辑,能够更好地满足框架的需求,相比原生的CUDA API,该机制在管理细化和使用效率上更胜一筹。本文将主要讲解PyTorch1.版显存管理的逻辑,通过分析设计原理,帮助读者理解PyTorch的显存管理机制,以便在使用过程中遇到相关问题时能够更加得心应手。
显存管理的主要任务是解决当用户创建一个数据(例如张量)时,需要一个确定大小的内存块,管理机制如何合理分配显存块给这个请求,并处理多对多的关系:请求、设备、用户进程。主流AI框架的显存管理方式基本遵循这一逻辑,主要步骤包括:
1. 管理器申请整块显存,然后将其切分成多个小的显存块;
2. 上层应用向管理器请求显存,管理器搜索并返回最佳的小显存块给应用;
3. 管理器将多个闲置的小显存块进行合并,必要时释放这些显存块。
在这一过程中,涉及的关键动作有申请、切分、搜索匹配、合并、释放等。接下来,我们将分别介绍显存申请/释放方式、设计要素、实现思路。
### 显存申请/释放方式
#### 1.1.1 mallloc方式:`cudaMalloc/Free`
`cudaMalloc/Free`是最常用的显存申请方式,其操作与CPU的`malloc/free`类似。用户只需指定指针和数据大小,即可调用API获取指定大小的显存块,并返回给`void*devPtr`指针。
#### 关键问题:时间开销
`cudaMalloc/Free`的API调用时间并不小,尤其是在框架使用的数据非常零碎且数量多时,频繁调用会直接影响程序整体性能。因此,尽量减少`cudaMalloc/Free`的调用频率是优化的关键。
#### 1.1.2 统一内存:`cudaMallocManaged`
`cudaMallocManaged`是一种与CPU内存统一管理的使用方式,允许使用系统内存充当“显存”,从而增加可用显存量,但会导致运行速度降低。
#### 1.1.3 虚拟内存管理:`cuMemCreate`
`cuMemCreate`是一种cu driver层的API,提供了一个独立的地址空间,支持显存块大小的动态调整,满足了用户增加显存大小的需求。但同样面临时间开销大和调用不够灵活的问题。
### 设计要素
显存的申请有两种常见方式:动态申请和一次性申请。PyTorch框架采用动态申请方式,实时调整显存使用,避免了过量的显存占用。这种方式的优点是方便多人同时使用设备,但也带来了如何设计申请频率、处理API时间消耗和管理机制带来的碎片问题等挑战。
### 实现思路
PyTorch1.版本显存管理主要采用`cudaMalloc`方式,通过考虑的问题和实现方式来优化显存使用。具体实现逻辑包括:
#### 2.1 管理逻辑1: size触发创建
管理机制根据申请的`size`决定创建多大的`segment`以及是否进行切分。
#### 2.2 管理逻辑2:显存池
申请显存后,多余显存会被放入显存池中。框架运行时会创建多个显存池,根据显存块的`size`将其映射到不同的池中。
#### 2.3 管理逻辑3:块融合回收
用户不需要使用的显存块不直接释放,而是回收到`blockPool`中。当整个`segment`未被使用时,可以触发`cudaFree`操作释放显存。同时,实施一种块融合机制,当释放一个`Block`时,寻找相邻的空闲`Block`进行合并,降低显存碎片问题。
#### 2.4 整体逻辑
通过上述介绍,可以整理出一个整体的运行逻辑,包括查找、创建、切分、保存、返回、回收和释放等步骤。在当前机制下,存在的问题是显存可视化,PyTorch支持将操作数据存储下来并进行分析,以便更好地理解`segment`和`block`的关系。
### 显存可视化
在PyTorch2.x中,可以通过Snapshot将显存消耗进行可视化,这有助于了解`segment`和`block`之间的关系。例如,系统创建了一个MB的`segment`,该`segment`可以满足1~MB的`block`需求。通过可视化数据,可以追溯一个`segment`的消耗全过程。
### 结论
通过以上内容的介绍和分析,我们可以了解到PyTorch显存管理机制的设计原理、实现思路以及存在的问题。这一机制旨在优化显存使用效率,满足框架需求,提供灵活且高效的显存管理方案。随着技术的不断发展,显存管理机制也将不断优化,以适应更多复杂场景的需要。
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。
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,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。