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Dive Into MindSpore – Distributed Training With GPU For Model Train 本文开发环境 Ubuntu 20.04 Python 3.8 M

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本项目基于MindSpre框架、YOLOv3-Darknet53、VisDrone数据集实现目标检测与计数。 1.项目地址 https://github.com/whitewings-hub/mind

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我们把 CPU,内存这块区域叫做“主机（HOST）”，把GPU，显存这块区域叫做“设备（DEVICE）”。（是不是跟昇腾有点类似？） CUDA的代码执行包含以下几步： 简述一下，就是 host_to_

线程层次的概念： 简单说，就是一个grid有多个block,一个block有多个thread. grid有多大，用gridDim表示它有多少个block，具体分为gridDim.x, gridDim.

在GPU上，on-board memory包含以下类型： local memory 每个thread一个。线程私有。 global memory 每个grid一个。每个thread都可以读。 cons

Event是CUDA中的事件，用于分析、检测CUDA程序中的错误。 一般我们会定义一个宏： 并在适当的位置使用这个宏来打印CUDA的错误日志。#pragma once, 不要放在源代码文件里，这个一般