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springboot源码pdf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，魔塔源码下载提升了计算效率。
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，源码网络开发添加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。mpv源码编译
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。西安wap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。
