NVIDIA CUDA Toolkit for Mac v10.2.93

NVIDIA CUDA Toolkit for Mac是Mac平臺(tái)上一款提供了創(chuàng)建高性能的GPU加速應(yīng)用程序的開發(fā)環(huán)境。借助CUDA Toolkit，您可以在GPU加速的嵌入式系統(tǒng)，臺(tái)式機(jī)工作站，企業(yè)數(shù)據(jù)中心，基于云的平臺(tái)和HPC超級(jí)計(jì)算機(jī)上開發(fā)，優(yōu)化和部署應(yīng)用程序。該工具包包括GPU加速庫，調(diào)試和優(yōu)化工具，C / C ++編譯器以及用于部署應(yīng)用程序的運(yùn)行時(shí)庫。

GPU加速的CUDA庫支持跨多個(gè)領(lǐng)域的加速插入，例如線性代數(shù)，圖像和視頻處理，深度學(xué)習(xí)和圖形分析。為了開發(fā)自定義算法，可以將可用的集成與常用的語言和數(shù)字包以及發(fā)布良好的開發(fā)API結(jié)合使用。您的CUDA應(yīng)用程序可以部署在本地和云中GPU實(shí)例上可用的所有NVIDIA GPU系列中。利用內(nèi)置的功能在多GPU配置之間分配計(jì)算，科學(xué)家和研究人員可以開發(fā)從單個(gè)GPU工作站擴(kuò)展到具有數(shù)千個(gè)GPU的云安裝的應(yīng)用程序。

NVIDIA CUDA Toolkit for Mac功能特點(diǎn)：
GPU時(shí)間戳：開始時(shí)間戳
方法：GPU方法名稱。這是內(nèi)存副本的“ memcpy *”或GPU內(nèi)核的名稱。內(nèi)存副本的后綴描述了內(nèi)存?zhèn)鬏數(shù)念愋?，例如?memcpyDToHasync”表示從設(shè)備內(nèi)存到主機(jī)內(nèi)存的異步傳輸
GPU時(shí)間：這是該方法在GPU上的執(zhí)行時(shí)間
CPU時(shí)間：啟動(dòng)該方法所需的GPU時(shí)間和CPU開銷之和。在驅(qū)動(dòng)程序生成的數(shù)據(jù)級(jí)別，CPU時(shí)間只是啟動(dòng)非阻塞方法的CPU開銷；對(duì)于阻塞方法，它是GPU時(shí)間和CPU開銷的總和。默認(rèn)情況下，所有內(nèi)核啟動(dòng)都是非阻塞的。但是，如果啟用了探查器計(jì)數(shù)器，則內(nèi)核啟動(dòng)將被阻止。不同流中的異步內(nèi)存復(fù)制請(qǐng)求是非阻塞的
流ID：流的標(biāo)識(shí)號(hào)
僅適用于內(nèi)核方法的列
占用率：占用率是每個(gè)多處理器的活動(dòng)扭曲數(shù)與最大活動(dòng)扭曲數(shù)之比。
探查器計(jì)數(shù)器：請(qǐng)參閱探查器計(jì)數(shù)器部分以獲取支持的計(jì)數(shù)器列表
網(wǎng)格大?。貉豖，Y和Z維度的網(wǎng)格中的塊數(shù)在單列中顯示為[num_blocks_X num_blocks_Y num_blocks_Z]
塊大?。貉豖，Y和Z維度的塊中的線程數(shù)在單列中顯示為[num_threads_X num_threads_Y num_threads_Z]
dyn smem每塊：每塊動(dòng)態(tài)共享內(nèi)存大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
每塊sta smem：每塊的靜態(tài)共享內(nèi)存大?。ㄒ宰止?jié)為單位）
每個(gè)線程的reg：每個(gè)線程的寄存器數(shù)
僅用于記憶復(fù)制方法的列
mem傳輸大?。簝?nèi)存?zhèn)鬏敶笮。ㄒ宰止?jié)為單位）
主機(jī)內(nèi)存?zhèn)鬏旑愋停褐付▋?nèi)存?zhèn)鬏斒褂谩翱煞猪摗边€是“頁面鎖定”內(nèi)存

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