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#cuda
GPU 的硬件基本概念,Cuda和Opencl名词关系对应
GPU的硬件基本概念Nvidia的版本: 实际上在nVidia的GPU里,最基本的处理单元是所谓的SP(StreamingProcessor),而一颗nVidia的GPU里,会有非常多的SP可以同时做计算;而数个SP会在附加一些其他单元,一起组成一个SM(StreamingMultiprocessor)。几个SM则会...
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2021-02-25
GPU
硬件
基本概念
Cuda
Opencl
GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项
转载自:http://hc.csdn.net/contents/content_details?type=1&id=3411.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数。但是同时也不能使得kernel代码太大。1#include2usingnamespacest...
代码星球
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2021-02-25
GPGPU
OpenCL
CUDA
高性能
编程
5.2 CUDA Histogram直方图
Histogramming是一种从大的数据集中提取典型特征和模式的方式.在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量。图像直方图(英语:ImageHistogram)是用以表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图...
代码星球
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2021-02-24
CUDA
Histogram
直方图
6.2 CUDA streams
nivdia给出的解释是:Asequenceofoperationsthatexecuteinissue-orderontheGPU. 可以理解成在GPU上执行的操作序列.比如下面的这些动作.cudaMemcpy()kernellaunchdevicesynccudaMemcpy()不同的流操作可能是交叉执行...
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2021-02-24
CUDA
streams
6.1 CUDA: pinned memory固定存储
在CUDA编程中,内存拷贝是非常费时的一个动作.从上图我们可以看出:1.CPU和GPU之间的总线bus是PCIe,是双向传输的.2.CPU和GPU之间的数据拷贝使用DMA机制来实现,非常容易理解,为了更快的传输速度. 我们都知道,虽然在运行速度上硬盘不如内存,但在容量上内存是无法与硬盘相提并论的。...
代码星球
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2021-02-24
CUDA
pinned
memory
固定
存储
5.1 CUDA atomic原子操作
和许多多线程并行问题一样,CUDA也存在互斥访问的问题,即当一个线程改变变量X,而另外一个线程在读取变量X的值,执行原子操作类似于有一个自旋锁,只有等X的变量在改变完成之后,才能执行读操作,这样可以保证每一次读取的都是最新的值.在kernel程序中,做统计累加,都需要使用原子操作:atomicAdd();原子操作很明显...
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2021-02-24
CUDA
atomic
原子
操作
4.4 CUDA prefix sum一步一步优化
前缀求和由一个二元操作符和一个输入向量组成,虽然名字叫求和,但操作符不一定是加法。先解释一下,以加法为例:第一行是输入,第二行是对应的输出。可以看到,Output[1]=Input[0]+Input[1],而Output[length-1]就是整个输入向量元素之和。为什么要使用并行计算?假如用串行计算来计算输出向量,那...
代码星球
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2021-02-24
一步
CUDA
prefix
sum
优化
4.2 CUDA Reduction 一步一步优化
每个线程是基于一个树状的访问模型,从上至下,上一层读取数据相加得到下一层的数据.不停的迭代,直到访问完所有的数据.利用这么多的线程块(threadblock)我们需要做的事情如下:1. 处理非常大的数组2. 让GPU的每个处理器保持忙碌3. 每个threadblock迭代减少数组的区域. 比如这个图,第一次是8个数据,...
代码星球
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2021-02-24
一步
CUDA
Reduction
优化
2.3CUDA矩阵乘法
能相乘的两个矩阵,必须满足一个矩阵的行数和第二个矩阵的列数相同. A(N*P)*B(P*M)=C(N*M). 其中P是行数,N是列数, 从宽高的角度来说,即A的宽度和B的高度是相同的.C矩阵=ha*wb.其中C(i,j)=A矩阵中的i行和B矩阵中的j列进行点乘得到该点的值.//C=A*BvoidMatrixM...
代码星球
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2021-02-24
2.3CUDA
矩阵
乘法
2.2CUDA-Memory(存储)和bank-conflict
在CUDA基本概念介绍有简单介绍CUDAmemory。这里详细介绍:每一个线程拥有自己的私有存储器,每一个线程块拥有一块共享存储器(Sharedmemory);最后,grid中所有的线程都可以访问同一块全局存储器(globalmemory)。除此之外,还有两种可以被所有线程访问的只读存储器:常数存储器(constant...
代码星球
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2021-02-24
2.2CUDA-Memory
存储
bank-conflict
2.1CUDA-Thread
在HOST端我们会分配block的dimension,grid的dimension。但是对应到实际的硬件是如何执行这些硬件的呢?如下图:lanuchkernel执行一个grid。一个Grid有8个block,可以有两个硬件执行单元,一个执行一个block,需要执行4次,或者像右边有4个执行单元,一共执行两次。这个就很灵...
代码星球
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2021-02-24
2.1CUDA-Thread
CUDA学习资料分享(随时更新)
1.Programming_Massively_Parallel_Processors.pdf2.CUDA_C_Programming_Guide.pdf3. CUDA范例精解通用GPU编程.pdf4.GPU高性能编程CUDA实战中文.pdf5. CUDA深入浅出.pdf...
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2021-02-24
CUDA
学习资料
分享
随时
更新
CUDA网格限制
如图...
代码星球
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2021-02-24
CUDA
网格
限制
CUDA基本概念
CUDA计算模型CUDA中计算分为两部分,串行部分在Host上执行,即CPU,而并行部分在Device上执行,即GPU。相比传统的C语言,CUDA增加了一些扩展,包括了库和关键字。CUDA代码提交给NVCC编译器,该编译器将代码分为Host代码和Device代码两部分。Host代码即为原本的C语言,交由GCC,ICC或...
代码星球
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2021-02-24
CUDA
基本概念
win10+tensorflow1.12+cuda9.0+cudnn7.0+vs2017+anaconda3.6 +keras
https://www.cnblogs.com/hezhiyao/p/8292512.htmlhttps://blog.csdn.net/jay100500/article/details/72809338https://blog.csdn.net/weixin_39290638/article/details/800...
代码星球
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2021-02-23
win10+tensorflow1.12+cuda9.0+cudnn7.0+vs2017+anaconda3.6
+keras
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