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用CUDA写出比Numpy更快的规约求和函数
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在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法，并且展示了GPU加速的实际效果。在可并行化的算法中，比如计算两个矢量的加和，或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等，都是可以直接并行的算法，而且实现起来难度不大。而有一种情况是，如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖，比方说最常见的，计算一个矩阵所有元素的和。
正如前面所提到的问题，如何去计算一个矩阵所有元素之和呢？具体问题可以表述为：
S= i,jAi,j
对于此类的问题，如果我们像普通的CUDA并行操作一样，直接创建一个S变量，然后直接在线程和分块上直接把每一个矩阵元素加到这个S变量中，那么会出现一种情况：在线程同步时，存在冲突的线程是无法同时加和成功的，也就是说，这种情况下虽然程序不会报错，但是得到的结果是完全错误的。对于此类情况，CUDA官方给出了atomic运算这样的方案，可以保障线程之间不被干扰：
在GPU的计算中，会有一定的精度损失，比如这里的误差率就在1e-06级别，但是运行的速度要比numpy的实现快上2倍！
我们知道GPU加速在可并行化程度比较高的算法中，能够发挥出比较大的作用，展示出明显的加速效果，而对于一些线程之间存在依赖这样的场景就不一定能够起到很大的加速作用。CUDA官方针对此类问题，提供了atomic的内置函数解决方案，包含有求和、求最大值等常用函数。而这些函数的特点就在于，线程与线程之间需要有一个时序的依赖关系。就比如说求最大值的函数，它会涉及到不同线程之间的轮询。经过测试，CUDA的这种atomic的方案，实现起来非常方便，性能也很乐观，相比于自己动手实现一个不断切割、递归的规约函数，还是要容易快捷的多。
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作者ID：DechinPhy
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腾讯云专栏同步：
RTX2070显卡、tensorflow-gpu、CUDA10安装
前一段用 tensorflow 玩深度学习，笔记本只能跑个 mnist，再大点的模型都跑不动。
试了腾讯云、极客云，用着也不方便。
还是上显卡吧！
最后选择：
这个台式机的主板供电接口不是通用的，坑爹，还得配一个转接头：
东西到齐开始安装。。。
但是运行时却报错 Import Error: DLL load fail: 找不到指定的模块
阿西吧。。。看来真不支持CUDA10啊
最后请教论坛大神，找到了野生版轮子 ：
以上， 全部搞定！！
腾讯云服务器 可以装 cuda8.0 么
CUDA (Compute Unified Device Architecture) 是显卡厂商 NVIDIA 推出的运算平台。 CUDA™ 是一种由 NVIDIA 推出的通用并行计算架构，该架构使 GPU 能够解决复杂的计算问题。 它包含了 CUDA 指令集架构（ISA）以及 GPU 内部的并行计算引擎。 开发人员现在可以使用 C 语言, C++ , FORTRAN 来为 CUDA™ 架构编写程序，所编写出的程序可以在支持 CUDA™ 的处理器上以超高性能运行。
GPU 云服务器采用 NVIDIA 显卡，需要安装 CUDA 开发运行环境。以目前最常用的 CUDA 7.5 为例，可参照以下步骤进行安装。
Linux 系统指引
登录 CUDA驱动下载 或复制链接 。
选择操作系统和安装包。以 CentOS 7.2 64 位为例，可按如下方式进行选择：
注意：
Installer Type 推荐选择 rpm（network）。
network：网络安装包，安装包较小，需要在主机内联网下载实际的安装包。
local：本地安装包。安装包较大，包含每一个下载安装组件的安装包。
右击【Download】-【复制链接地址】。
登录 GPU 实例，使用 wget 命令， 粘贴上述步骤复制的链接地址下载安装包；或通过在本地系统下载 CUDA 安装包， 上传到 GPU 实例的服务器。
在 CUDA 安装包所在目录下运行如下命令：
sudo rpm -i cuda-repo-rhel7-7.5-18.x86_64.rpm
sudo yum clean all
sudo yum install cuda
在 /usr/local/cuda-7.5/samples/1_Utilities/deviceQuery 目录下，执行 make 命令，可以编译出 deviceQuery 程序。
执行 deviceQuery 正常显示如下设备信息，此刻认为 CUDA 安装正确。
Windows 系统指引
要在 Windows 实例上安装 CUDA ，请使用远程桌面以管理员的身份登录您的 Windows 实例。
在 CUDA 驱动官网 下载 CUDA 安装包。
选择操作系统和安装包。以 Win Server 2012 R2 64 位为例，可按如下方式进行选择:
启动安装程序，按提示进行安装，如果最后出现完成对话框，则安装成功。
关于腾讯云cuda和腾讯云存储桶的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注维启网络。
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