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蜘蛛池外推技巧图解

1. GPUไธŽCPU็š„ๆžถๆž„ๅทฎๅผ‚

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2. CUDA็ผ–็จ‹ๆจกๅž‹

CUDA๏ผˆCompute Unified Device Architecture๏ผ‰ๆ˜ฏNVIDIA็š„ๅนถ่กŒ่ฎก็ฎ—ๅนณๅฐใ€‚็ผ–็จ‹ๆจกๅž‹๏ผšไธปๆœบ๏ผˆHost๏ผŒCPU๏ผ‰่ฐƒ็”จๆ ธๅ‡ฝๆ•ฐ๏ผˆKernel๏ผ‰ๅœจ่ฎพๅค‡๏ผˆDevice๏ผŒGPU๏ผ‰ไธŠๆ‰ง่กŒใ€‚็บฟ็จ‹็ฝ‘ๆ ผ๏ผˆGrid๏ผ‰โ†’็บฟ็จ‹ๅ—๏ผˆBlock๏ผ‰โ†’็บฟ็จ‹๏ผˆThread๏ผ‰็š„ไธ‰็บงๅฑ‚ๆฌกใ€‚ๆฏไธช็บฟ็จ‹ๆ‰ง่กŒ็›ธๅŒ็š„ไปฃ็ ๏ผŒๅค„็†ไธๅŒ็š„ๆ•ฐๆฎใ€‚ๅ†…ๅญ˜ๅฑ‚ๆฌก๏ผšๅ…จๅฑ€ๅ†…ๅญ˜๏ผˆGlobal Memory๏ผŒๅคงๅฎน้‡้ซ˜ๅปถ่ฟŸ๏ผ‰ใ€ๅ…ฑไบซๅ†…ๅญ˜๏ผˆShared Memory๏ผŒๅ—ๅ†…ๅ…ฑไบซ๏ผŒไฝŽๅปถ่ฟŸ๏ผ‰ใ€ๅฏ„ๅญ˜ๅ™จ๏ผˆๆœ€ๅฟซ๏ผŒ็บฟ็จ‹็งๆœ‰๏ผ‰ใ€‚ไผ˜ๅŒ–ๅ…ณ้”ฎๆ˜ฏๆœ€ๅคงๅŒ–ๅ…ฑไบซๅ†…ๅญ˜ไฝฟ็”จๅ’Œๆœ€ๅฐๅŒ–ๅ…จๅฑ€ๅ†…ๅญ˜่ฎฟ้—ฎใ€‚

3. CUDAไผ˜ๅŒ–ไธŽๆ›ฟไปฃๆ–นๆกˆ

ไผ˜ๅŒ–ๆŠ€ๅทง๏ผšๅˆๅนถๅ†…ๅญ˜่ฎฟ้—ฎ๏ผˆ็›ธ้‚ป็บฟ็จ‹่ฎฟ้—ฎ่ฟž็ปญๅœฐๅ€๏ผ‰ใ€ๅ‡ๅฐ‘ๅˆ†ๆ”ฏๅ‘ๆ•ฃ๏ผˆๅŒไธ€warpๅ†…ๅˆ†ๆ”ฏ่ถŠๅคšๆ€ง่ƒฝ่ถŠๅทฎ๏ผ‰ใ€ไฝฟ็”จๅ…ฑไบซๅ†…ๅญ˜ไฝœไธบ็ผ“ๅญ˜ใ€ๅผ‚ๆญฅไผ ่พ“๏ผˆ่ฎก็ฎ—ไธŽๆ•ฐๆฎไผ ่พ“้‡ๅ ๏ผ‰ใ€‚ๆ€ง่ƒฝๅˆ†ๆžๅทฅๅ…ท๏ผšNVIDIA Nsightใ€nvprofใ€‚ๆ›ฟไปฃๆ–นๆกˆ๏ผšOpenCL๏ผˆ่ทจๅนณๅฐ๏ผ‰ใ€ROCm๏ผˆAMD GPU๏ผ‰ใ€Metal๏ผˆApple๏ผ‰ใ€‚ๆทฑๅบฆๅญฆไน ๆก†ๆžถ๏ผˆPyTorchใ€TensorFlow๏ผ‰ๅบ•ๅฑ‚่ฐƒ็”จCUDA๏ผŒๅผ€ๅ‘่€…ๆ— ้œ€ๆ‰‹ๅ†™CUDAๅณๅฏๅˆฉ็”จGPUๅŠ ้€Ÿใ€‚CUDAๆ˜ฏ้ซ˜ๆ€ง่ƒฝ่ฎก็ฎ—ๅ’ŒAI่ฎญ็ปƒ็š„ๅฟ…ๅค‡ๆŠ€่ƒฝใ€‚

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