CUDA优化」共找到 1291 篇相关文章

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【博客转载】CUDA Reduction

文章来自Lei Mao,介绍CUDA归约操作。先阐述归约操作在并行计算中的常见性,接着实现两个批量归约求和kernel,还给出构建和运行示例的命令及结果。最后探讨大数组归约求和的方法及性能影响。

GiantPandaLLM
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【博客转载】CUDA Constant Memory

文章介绍 CUDA 常量内存,它是设备上 64KB 被缓存的只读特殊内存空间。通过示例比较不同访问模式下常量内存和全局内存性能,指出块或 warp 一次访问时,常量内存快 10%;线程一次或伪随机访问时,慢很多。

GiantPandaLLM
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【博客转载】CUDA Cooperative Groups

文章介绍CUDA cooperative groups,它让开发者创建和管理能同步通信的线程组,为GPU并行算法编程提供更灵活高效方式。文中讨论并行归约算法及用cooperative groups的实现,还对比不同归约求和方法及性能。

GiantPandaLLM
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ASO应用商店优化原理和操作流程,ASO推广优化主要方式?(进阶篇一)

ASO进阶篇第一章:ASO的目标,ASO的原理和流程,ASO优化的主要方式。

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【博客转载】CUDA Kernel Execution Overlap

文章讨论CUDA kernel执行重叠,指出有足够计算资源时可重叠,通过调整`blocks_per_grid`值,观察到不同并行化程度。还提到隐式同步会影响重叠,可启用`per-thread` default Stream 禁用。

GiantPandaLLM
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【博客转载】CUDA Shared Memory Swizzling

文章讨论用swizzling技术处理CUDA共享内存bank冲突,它可重排索引映射避免冲突且不浪费内存。以矩阵转置为例,对比有冲突、填充、swizzling三种实现,还分析了swizzling和填充优缺点。

GiantPandaLLM
新闻资讯7

OpenAI失去了「CUDA内核之神」

近日热传Scott Gray已离开OpenAI。这位有「CUDA内核之神」称号的工程师声名起于Nervana Systems,加入OpenAI后贡献颇多。2026年OpenAI已流失不少人才,他的离开对公司影响值得关注。

机器之心
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通过查看GPU Assembly分析CUDA程序

文章是关于通过分析SASS代码提高内存受限CUDA程序性能的笔记。以向量复制程序为例,对比普通和向量化版本,通过查看SASS代码,解释向量化版本性能更快的原因是加载/存储数据量更大、启动块数更少。

GiantPandaLLM
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自动驾驶优化:从复杂性到实时工程

本文深入探讨自动驾驶技术栈端到端架构,阐释从上下文感知传感器融合到MPC求解器等优化技术,如何将原始传感器数据转化为安全控制指令,还介绍轨迹规划、实时计算预算及调试等内容。

InfoQ
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不得不说你的GEO优化的很好

白杨SEO结合自身经验,分享AI搜索优化GEO推广相关问题。包括第一步要确认业务、分析现状找真实需求;介绍确定精准意图词的方法;还阐述GEO与SEO关系及推广效果和转化挂钩的办法。

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