1.GPU编程9：共享内存3→线程同步和数据布局
2.极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg
3.Android 怎么获取GPU驱动版本
4.Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读
5.如何用C++编写获取GPU使用率的代码
6.[推理部署]👋解决: ONNXRuntime(Python) GPU 部署配置记录

GPU编程9：共享内存3→线程同步和数据布局

       并行线程间的源u源同步是所有并行计算语言的重要机制，确保数据一致性与程序顺序执行。码盗码搭共享内存可以同时被线程块中的源u源多个线程访问，当不同步的码盗码搭多个线程修改同一个共享内存地址时，将导致线程内的源u源冲突。CUDA提供障碍(barrier)和内存栅栏(memory fences)来实现块内同步。码盗码搭源码编程器魔法师

       在弱排序内存模型下，源u源GPU线程在不同内存写入数据的码盗码搭顺序不一定和这些数据在源码中的顺序相同，且一个线程的源u源写入顺序对其他线程可见时，可能与写操作被执行的码盗码搭实际顺序不一致。为了显式地强制程序确切顺序执行，源u源必须在代码中插入内存栅栏和障碍。码盗码搭

       同步方法包括显式障碍和内存栅栏。源u源显式障碍只能在同一线程块的码盗码搭线程间执行，通过调用void __syncthreads()函数来指定一个barrier点。源u源__syncthreads作为barrier点要求块中的线程必须等待直到所有线程都到达该点。内存栅栏功能可确保栅栏前的任何内存写操作，对栅栏后的其他线程都是可见的，包括块、网格或系统级的内存栅栏。

       Volatile修饰符用于防止编译器优化，避免数据在寄存器或本地内存中被缓存。体检宝源码GPU全局内存常驻在设备内存（DRAM)，访问粒度可以是个字节或个字节，共享内存的访问粒度为4字节或8字节存储体宽。

       数据布局通过选择共享内存的形状和访问方式来优化全局内存加载。方形共享内存块可以通过相邻线程访问邻近元素来优化，最佳实现方式是按行主序写、按行主序读。对于行列不等长的矩阵转置，可以使用共享内存进行并行归约或展开并行归约，以减少全局内存的访问。

       通过全局内存进行矩阵转置时，读取行、存储列或读取列、存储行都会有一次读写的交叉访问。使用共享内存作为中转可以提高效率，因为共享内存相比全局内存有更好的带宽。共享内存中的交叉访问效率也高于全局内存。

       性能上下限在不同硬件下表现可能不同，具体原因尚不明确。在实际编码中需要注意这个问题。

极智开发 | ubuntu源码编译gpu版ffmpeg

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       本文将带你了解在 Ubuntu 系统中，如何进行源码编译，获得 GPU 加速版本的 FFmpeg 工具。

       FFmpeg 是一款功能强大的音视频处理工具，支持多种格式的音视频文件，并提供了丰富的命令行工具和库，允许开发者在 C 语言或其他编程语言中进行音视频处理。

       然而，FFmpeg 本身并不具备 GPU 加速功能。通过集成 CUDA SDK、OpenCL 或 Vulkan 等第三方库，能够实现 FFmpeg 的 GPU 加速，显著提升处理速度和性能。

       在本文中，我们将重点介绍如何在 Ubuntu 系统中编译 GPU 加速版本的 FFmpeg。

       首先，确保已安装 nv-codec-hearers，这是 NVIDIA 提供的 SDK，用于在 GPU 上加速 FFmpeg 的操作。

       接下来，位面带源码安装 FFmpeg 编码库和相关依赖，完成 FFmpeg 的编译配置。

       最后，运行编译命令，检查 FFmpeg 是否成功安装并验证 GPU 加速功能。

       至此，GPU 加速版本的 FFmpeg 已成功编译和安装，能够为你在音视频处理任务中带来显著性能提升。

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Android 怎么获取GPU驱动版本

       通过文档的查找，以及源码的剖析，Android的GPU信息需要通过OpenGL来获取，android framework层提供GL来获取相应的参数，而GL要在使用自定义的View时才可以获得，下面是获得GPU信息的例子： 1.实现Render类 [java] view plaincopy class DemoRenderer implements GLSurfaceView.Renderer { public void onSurfaceCreated(GL gl, EGLConfig config) { Log.d("SystemInfo", "GL_RENDERER = " +gl.glGetString(GL.GL_RENDERER)); Log.d("SystemInfo", "GL_VENDOR = " + gl.glGetString(GL.GL_VENDOR)); Log.d("SystemInfo", "GL_VERSION = " + gl.glGetString(GL.GL_VERSION)); Log.i("SystemInfo", "GL_EXTENSIONS = " + gl.glGetString(GL.GL_EXTENSIONS)); } @Override public void onDrawFrame(GL arg0) { // TODO Auto-generated method stub } @Override public void onSurfaceChanged(GL arg0, int arg1, int arg2) { // TODO Auto-generated method stub } } 2.实现GLSurfaceView [java] view plaincopy class DemoGLSurfaceView extends GLSurfaceView { DemoRenderer mRenderer; public DemoGLSurfaceView(Context context) { super(context); setEGLConfigChooser(8, 8, 8, 8, 0, 0); mRenderer = new DemoRenderer(); setRenderer(mRenderer); } } 3.在Activity中 new 一个 DemoGLSurfaceView 对象 4.设置这个View对象 [java] view plaincopy public class Demo extends Activity { @Override public void onCreate(Bundle savedInstanceState) { super.onCreate(savedInstanceState); GLSurfaceView glView = new DemoGLSurfaceView(this); this.setContentView(glView); } }

Python语言学习（三）：Tensorflow_gpu搭建及convlstm核心源码解读

       在探索深度学习领域，使用Python语言进行编程无疑是微推源码一条高效且灵活的途径。尤其在科研工作或项目实施中，Python以其丰富的库资源和简单易用的特性，成为了许多专业人士的首选。本文旨在分享在Windows系统下使用Anaconda搭建TensorFlow_gpu环境及解读ConvLSTM核心源码的过程。在提供具体步骤的同时，也期待读者的反馈，以持续改进内容。

       为了在Windows系统下搭建适合研究或项目的TensorFlow_gpu环境，首先需要确认TensorFlow_gpu版本及其对应的cuDNN和CUDA版本。访问相关网站，以获取适合自身硬件配置的版本信息。以TensorFlow_gpu2.为例，进行环境搭建。

       在Anaconda环境下，通过命令行操作来创建并激活特定环境，如`tensorflow-gpu`环境，选择Python3.版本。接着，安装cuDNN8.1和CUDA.2。推荐使用特定命令确保安装过程顺利，亲测有效。随后，使用清华镜像源安装TensorFlow_gpu=2..0。激活虚拟环境后，使用Python环境验证安装成功，通常通过特定命令检查GPU版本是否正确。

       为了在Jupyter Notebook中利用该环境，需要安装ipykernel，并将环境写入notebook的kernel中。激活虚拟环境并打开Jupyter Notebook，通过命令确保内核安装成功。

       对于ConvLSTM核心源码的解读，重点在于理解模型的构建与参数设置。模型核心代码通常包括输入数据维度、模型结构、超参数配置等。以官方样例为例，构建模型时需关注样本整理、标签设置、卷积核数量等关键参数。例如，输入数据维度为（None，，，1），输出数据维度为（None，None，，，）。通过返回序列设置，可以控制模型输出的形态，是返回单个时间步的输出还是整个输出序列。

       在模型改造中，将彩色图像预测作为目标，需要调整模型的最后层参数，如将`return_sequence`参数更改为`False`，同时将`Conv3D`层修改为`Conv2D`层以适应预测彩色图像的需求。此外，选择合适的损失函数（如MAE）、优化器（如Adam）以及设置Metrics（如MAE）以便在训练过程中监控模型性能。

       通过上述步骤，不仅能够搭建出适合特定研究或项目需求的TensorFlow_gpu环境，还能够深入理解并灵活应用ConvLSTM模型。希望本文内容能够为读者提供有价值的指导，并期待在后续过程中持续改进和完善。

如何用C++编写获取GPU使用率的代码

       C++源代码实现动态监视CPU内存使用率

       æ‚¨ä¹Ÿå¯ä»¥è¯•è¯•æ­è½½äº†ç¬¬å…­ä»£æ™ºèƒ½è‹±ç‰¹å°”酷睿处理器的产品，创新性的使用模式，如实感技术，姿势控制，语音识别，2D/3D影像，突破传统PC使用体验，无论办公学习、畅玩游戏或者观看超高清影像播放，均得心应手，引领产品创新。

[推理部署]👋解决: ONNXRuntime(Python) GPU 部署配置记录

       在探索深度学习推理部署过程中，ONNXRuntime(GPU)版本提供了简化ONNX模型转换和GPU加速的途径。本文将分享ONNXRuntime GPU部署的关键步骤，以助于高效解决问题和提高部署效率。

       首先，选择正确的基础镜像是部署ONNXRuntime GPU的关键。ONNXRuntime GPU依赖CUDA库，因此，镜像中必须包含CUDA动态库。在Docker Hub搜索PyTorch镜像时，选择带有CUDA库的devel版本（用于编译）是明智之举，尽管runtime版本在某些情况下也有效，但devel版本提供了更好的CUDA库支持。

       对于runtime和devel版本的选择，重要的是理解它们各自的用途。runtime版本适用于直接使用ONNXRuntime GPU进行推理，而devel版本则用于构建过程，确保在构建过程中可以访问CUDA库，从而避免因版本不匹配导致的问题。在使用pip安装时，两者都是可行的；若需从源码构建，则需使用devel版本。

       启动Docker镜像时，使用nvidia-docker启动并登录PyTorch 1.8.0容器至关重要，以确保能够访问GPU资源。确保宿主机显卡驱动正常，以避免在容器内无法使用GPU的情况。

       安装ONNXRuntime-GPU版本后，通过pip进行安装，检查是否能正常利用GPU资源。ONNXRuntime将自动识别可用的CUDA执行提供者（如TensorrtExecutionProvider和CUDAExecutionProvider），确保GPU推理加速。

       若发现无法利用GPU，可以尝试调整配置或确保已正确设置CUDA路径到PATH环境变量（在使用devel版本时）。在成功安装和配置后，ONNXRuntime将提供GPU加速的推理性能提升。

       在部署ONNXRuntime GPU时，确保在新建InferenceSession时加入TensorrtExecutionProvider和CUDAExecutionProvider，以充分利用GPU资源。性能测试显示，与CPU相比，GPU部署在推理任务上表现更优。

       总结而言，ONNXRuntime GPU部署涉及选择合适的基础镜像、正确启动Docker容器、安装ONNXRuntime GPU、配置GPU资源访问以及优化推理性能。通过遵循上述步骤，可以顺利实现ONNX模型在GPU上的高效部署。