A minimal GPU implementation in Verilog optimized for learning about how GPUs work from the ground up. Built with <15 files of fully documented Verilog, complete documentation on architecture & ISA, working matrix addition/multiplication kernels, and full support for kernel simulation & execution traces.

A work-in-progress project dedicated to making GPU Paravirtualization on Windows Hyper-V easier! GPU-PV allows you to partition your systems dedicated or integrated GPU and assign it to several Hyper-V VMs. It's the same technology that is used in WSL2, and Windows Sandbox.

ToyGPU is an implementation of a simple GPU with line drawing support on a TinyFPGA BX. Code to drive the GPU from a Raspberry Pi is included. ToyGPU accepts a list of lines to draw …

2024年11月4日 · 之前写过一篇家用显卡虚拟化多开的记录一下ProxmoxVE下使用Nvidia家用消费级显卡开启vGPU搭建云主机一例目的是解决家里只有一张显卡但是又想多终端使用，用这其 …

本文的显卡虚拟化技术使用 Windows 的 GPU-PV ，B站上这方面的教程已经有很多，不过装上 GPU-PV 的虚拟机后，还有几个细节，本文将重点说明以下几点内容： 另外关于该技术的使用场景，这里提几个想法. 本方案可以家人使用电脑的同时，自己可以在后台玩游戏而不影响家人。 适合家里电脑就是性能最好的电脑，或者使用平板或Mac等远程玩 Gal 等游戏时使画面不会在宿主机电脑上显示。 几个需要注意的点： 如果需要在虚拟机内使用安卓虚拟机则需要启用嵌套虚拟 …

2024年4月28日 · 近日，GitHub上发布了一个名为tiny-gpu的项目，这是一个基于Verilog实现的最小化GPU。 该项目的主要优化方向是帮助用户从头开始学习GPU的工作原理。 tiny-gpu尝试通过最简单的方式，将GPU的操作和结构进行模拟和实现，使得用户能够更直观地理解GPU的工作模式和 …

CUDA is a platform and programming model for CUDA-enabled GPUs. The platform exposes GPUs for general purpose computing. CUDA provides C/C++ language extension and APIs for programming and managing GPUs. In CUDA programming, both CPUs and GPUs are used for computing. Typically, we refer to CPU and GPU system as host and device, respectively.

*/ /* Simple example demonstrating how to use MPI with CUDA. * Generate some random numbers on one node. * Dispatch them to all nodes. * Compute their square root on each node's GPU. * Compute the average of the results using MPI. * simpleMPI.h: common header file. */ // Forward declarations.

2025年3月9日 · NCCL (NVIDIA Collective Communications Library, NVIDIA 集群通信) 是 NVIDIA 推出的一个用于 GPU 之间高性能通信的库。 它和 MPI 一样支持多种高效的集体通信操作，如广播、归约、全收集等。 通信的实现方式分为两种类型：机器内通信与机器间通信。 深度学习模型规模巨大，单个 GPU 无法满足训练需求，需要将模型或数据分割到多个 GPU 上进行并行训练，NCCL 就是为了解决这个场景而生的。 它主要解决以下问题： 以下摘自: NCCL 前言 - …

2024年3月21日 · EasyGPUPV是一个轻量级的GPU资源管理工具，专为Kubernetes集群设计，通过KubernetesAPI实现动态资源分配、智能调度和监控。 它简化了GPU在机器学习训练、分布式应用和资源共享中的管理，提高效率并保证系统稳定性。 去发现同类优质开源项目: https://gitcode.com/ 在数据科学和深度学习领域，GPU是计算性能的关键所在。 然而，有效管理和分配GPU资源并不总是那么简单。 这就是 Easy GPU PV 项目应运而生的原因。 它是一个轻 …