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cuda硬件实现分析

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如何运行amd显卡cuda？FFMPEG cuda(Cuvid Cuvid和VDPAU是一个级别的，不能直接用 。显卡cuda越多越好？换个NVIDIA显卡就可以运行cuda，理论上显卡cuda越多越好，因为cuda越多 ， 计算速度越快，cudnn和cuda CUDA的关系是GPU编程中C语言的一个扩展包，CUDNN是一个封装了卷积等运算符的库，不是一个级别的东西 。
1、流处理器和CUDA【cuda硬件实现分析】是两个不同的概念 。CUDA是计算架构，流处理器是计算单元 。在实际应用中，CUDA架构中的操作可以调用流处理器，仅此而已 。打个不恰当的比方，CUDA是工厂里生产线的“布局”和“操作手册”，流处理器是生产线上的“机器”和“工人” 。显卡的流处理器是指显示核心中的小计算单元，用来处理多媒体图形数据流 ， 使之成为显示器可以显示的图像 。
CUDA(统一计算架构)是NVIDIA推出的并行计算架构 。有了这种架构和合适的软件，显卡就可以完成一些以前只能由CPU完成的任务 ， 配合CPU在具体应用中提高运算的效率和速度(如高清视频编解码、科学模拟运算等 。)，并充分利用电脑硬件资源 。
2、关于CUDA程序的grid和blocksize选择之前不太明白的:线程总数确定的情况下，如何组合gridsize(blocknumber)和blocksize(threadnumberperblock)？例如，如果您想在8个SMs上运行10248个线程，您可以运行81024、16512或32256 。如何选择最好的？首先明确了GPU soft 硬件的一些情况:在需要满足最高吞吐量时 ， 要尽可能满足SM中的最大线程数，尽可能少阻塞数 。
3、显卡 cuda越多越好吗?理论上显卡越多cuda越好 。因为cuda越多 ， 计算速度越快 。当然还有架构的问题 。有时候架构改进了，可能cuda少了，但是性能还是提高了 。不考虑架构 ， 数字越多，相同频率下的计算能力越好 。当然，如果频率和核心数相同，频率越高，计算速度越快 。间接影响计算速度的是架构，也就是执行效率 。显卡CUDA架构的组成:开发库:开发库是基于CUDA技术的应用开发库 。
4、ffmpegcuda(cuvidcuvid和VDPAU是一个级别的 ， 不能直接使用，使用成本太高 。注:注注:对于VideoCodecsDK 7.0和lator ， nvcuvidhasbeenrenamedtonVDecodeapi 。这是我第一次用，模仿cpu上的软解码(获取视频?。⒁詁mp格式存储，这是我能想到的最简单的方法 。)运行结果:失败 ， badsrcimgpointers的运行结果如下图所示:问题原因:gpu不支持SWS _ scale AV _ PIX _ FMT _ CUDA > AV_PIX_FMT_BGR24的直接像素转换模式，那么AV _ PIX _ FMT _ bgr 24可以在gpu中直接转换吗？
5、amd显卡怎么跑 cuda?换个NVIDIA显卡就可以运行cuda 。因为CUDA仅限于NVIDIA的硬件 。但如果要在AMD显卡上使用CUDA代码 ， 就需要使用AMD的“异构计算便携接口”(HIP)将CUDA代码转换成HIP代码 。让它们变成适应AMD显卡的东西 ， 然后就可以实现类似CUDA的东西了 。
6、cudnn和 cuda的关系CUDA是GPU编程中C语言的扩展包 ， CUDNN是封装卷积等运算符的库，不是一个级别的东西 。两者的关系 ， CUDA可以用来实现cudnn定义的各种接口 。早期CUDNN应该是CUDA内部实现的 。但是随着NVIDIA软件生态的发展，CUDNN团队肯定会选择使用更低级的工具 ， 更接近硬件更难用，比如PTX，比如直写汇编(SASS) 。
当然 ， 任何能写好CUDA的人都必须明白它的局限性 。二者在生态学中的地位 ， 当初CUDA可以说是英伟达用来征服世界的东西 。很大程度上奠定了其在高性能计算，尤其是神经网络高性能计算中的地位，因为CUDA在暴露硬件特性和维护软件通用性的矛盾中找到了一个大多数人都能接受的微妙平衡 。然而，随着近年来技术的发展，情况又发生了变化，CUDA仍然肩负着软件生态普适性的重任，高性能任务需要CUDNN、CUBLAS等高性能软件库来承担 。

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