卷机网络是怎么在GPU和CPU上做矢量运算的

最新推荐文章于 2025-07-17 15:42:25 发布
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如何通过CPU多核并行和GPU多核并行两种方式提升GPU的运算性能 Accelerating GPUs with Multithreading Programming
AI天才研究院
08-05 1959
GPU(Graphics Processing Unit)多核并行处理单元是当前科技领域里最热门的硬件之一。如今GPU已经集成在笔记本电脑、平板电脑、服务器和手机等各类设备中。由于其高性能的计算能力及其独特的编程模型（比如CUDA），使得GPU在科技界占有重要地位。同时，GPU的多线程编程技术也越来越受到关注。本文将从多线程编程的基本概念出发，介绍基于CUDA编程模型的多线程编程技术。然后，介绍如何通过CPU多核并行和GPU多核并行两种方式提升GPU的运算性能。
Day719. 矢量运算 -Java8后最重要新特性
阿昌爱Java
08-25 1110
Java 的矢量运算这个尚处于孵化阶段的新特性，对 Java 的矢量运算这个新特性有了一个初始的印象。如果 Java 矢量运算成熟起来，许多领域都可以从这个新特性中受益，包括但是不限于机器学习、线性代数、密码学、金融和 JDK 本身的代码。这一次学习的主要目的，就是让你对矢量运算有一个基本的印象。这样的话，如果代码里有大量的数值计算，也许可以考虑在将来使用矢量运算获得硬件的并行计算能力，大幅度提高代码的性能。...
CUDA（Ⅳ）：对GPU矢量求和运算的进一步研究
每天进步一点点！
04-26 719
学习目标： 了解CUDA C中的线程 了解不同线程之间的通信机制 了解并行线程执行线程的同步机制 问题：并行执行的Block是独立地计算结果还是可以相互协作解决问题？ 在前面的学习中，各个处理器不需要了解其他处理器的执行状态而彼此独立地计算出结果，然后并行编程最重要的一个方面是，并行执行的各个部分如何通过相互协作解决问题，即代码的各个执行副本之间进行通信和协作。接下来我们介绍并行执行的C...
intel C++ 矢量计算
02-13
Intel处理器处理矢量计算的文档，SSE， AVX指令的C++编程器运用
基于GPU的矢量求和运算
hscoder的博客
01-04 1394
#include <iostream> #include <cuda_runtime_api.h>const int N = 10 ;__global__ void add(int *a , int *b , int *c) { int tid = blockIdx.x ;//计算该索引处的数据 if (tid < N) { c[tid] = a[ti
CUDA（Ⅲ）：矢量求和运算
每天进步一点点！
04-26 3629
问题描述：将两组数据对应的元素两两相加，并将结果保存在第三个数组中。即矢量求和运算 目录 1.基于CPU的矢量求和 代码分析： 问题：索引取值范为0 到 N-1 ，下面两种函数add()有什么区别吗？ 完整的代码实现及运行结果： 2.基于GPU的矢量求和 代码分析： 问题：<<<>>>里面参数式什么含义？ 问题：既然GPU将运行kernel的N...
Windows和Linux系统上的矢量运算:指令级并行计算SIMD(SSE/AVX)应用细节以及相关跨平台的源码解释
vily_lei的专栏
08-10 1924
Windows和Linux系统上的矢量运算:指令级并行计算SIMD(SSE/AVX)应用细节以及相关跨平台的源码解释
GPU加速稀疏大矩阵乘矢量运算技术研究
程序员负责定义全局内存中的数据如何在CPU和GPU间传输以及如何在GPU上组织并行计算。 #### 稀疏大矩阵与向量乘积的CUDA实现 在CUDA中实现稀疏大矩阵与向量乘积时，首先需要对稀疏矩阵进行压缩存储。这通常涉及记录...
基于CPU和GPU异构的蛋白质分子半柔性对接算法优化.pdf
09-24
在基于CPU和GPU异构的蛋白质分子半柔性对接算法优化技术中，CPU负责执行控制流和数据处理，而GPU则负责执行计算密集型任务，如矩阵乘法和矢量运算。这种异构架构可以发挥CPU和GPU的优势，提高算法的计算速度和精度。...
CUDA向量运算
taifyang的博客
01-01 798
我们在这里包含它，是用来在CPU上模仿GPU的写法，而在GPU中,tid代表特定的某个线程的ID。这里请注意，如果你的CPU是双核的，你可以在每个核心上运行一个线程，分别将tid初始化为0和1，然后每次循环的时候+2。在main 函数中，我们首先定义了两个输入数组，并将其中的元素初始化为一些随意的值。在cpuAdd函数中，对tid用法的解释,会给你一些在多核的GPU 上，如何编写同样的函数的提示。如果我们用GPU上的每个核心的ID，作为这里的tid，那么我们就可以并行的对所有的元素进行相加。
1、向量计算：高效机器学习算法实现的关键
最新发布
h6j7k8l9p0的博客
07-17 39
本文深入探讨了向量计算在机器学习中的重要性，涵盖向量计算的概念、实际应用示例以及与其他并行计算范式的对比。同时，还介绍了张量操作、线性代数运算、稀疏矩阵处理等关键主题，帮助提升机器学习算法的效率和性能。
多核处理器与向量处理器
cloudeagle_bupt的专栏
03-04 4439
转自: http://www.vonwei.com/post/2outof52.html 52 Things: Number 2: What is the difference between a multi-core processor and a vector processor? Posted by David McCann，原文地址http://bristolcry
GPU并行运算与CUDA编程--硬件篇
GLinttsd的博客
11-07 640
GPU并行运算与CUDA编程--硬件篇1.PCIe总线2.warp 1.PCIe总线 CPU与GPU进行数据传输时（比如使用函数cudaMemcpy），两者的数据通过PCIe总线进行传输。 具体而言，数据从CPU内存传输到GPU内存是这样的过程： CPU内存（DDRx）—>CPU L3缓存 —>CPU I/O控制器 —>PCIe总线 —>GPU I/O控制器 —> L2缓存 —> GPU内存（GDDRx） 其中，CPU端L2缓存与GPU端L2缓存被称作末级高速缓存（LLC
[菜鸟每天来段CUDA_C]GPU上实现任意长度的矢量求和
Running Jonny
11-21 1662
由于GPU硬件的限制，核函数kernel中B的数量限制为不超过65535；同样对于启动核函数中每个线程块中的线程数量， T不能超过设备属性结构(cuDeviceProp)中maxThreadsPerBlock的值，对于目前的GPU，该限制值是每个线程块512个线程。即当矢量 的长度超过65536*128时，核函数的调用会失败，而目前的GPU对处理这种量级的运算时很常见的。         当
PostgreSQL OLAP新高度 - CPU向量计算与瓦片式存储
weixin_34247155的博客
02-25 1585
标签 PostgreSQL , OLAP , 向量化 , vector , postgrespro , tiles , 瓦片 , 瓦片索引 , map , reduce , 分组聚合 , 非分组聚合 , 分区键 , sort key , order by , brin , cpu Cache , projection , 行列变换 背景 在主流的OL...
《高性能科学与工程计算》——1.6　向量处理器
weixin_33845881的博客
07-03 567
本节书摘来自华章计算机《高性能科学与工程计算》一书中的第1章，第1.6节,作者:(德）Georg Hager Gerhard Wellein 更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.6　向量处理器 从Cray 1超级计算机开始，直到基于RISC的高度并行计算机出现之前，向量机一直占据着科学计算的主要领域。在写这本书时，只有两家公司还...
CPU/GPU实现向量内积
t765833631的博客
11-20 404
向量内积（点乘/点积/数量积）：两个向量对应元素相乘之后求和：CPU实现：首次接触bank conflict的概念，在这里补充一下。bank是shared memory中用来存储数据的特殊组织方式。为了高效存取输入shared memory分为32个存储体(bank)， 对应32个线程。每个bank有一个固定的带宽，可以同时服务一个线程的访问。当多个线程在一个时钟周期内访问一个bank的不同地址时，会产生bank conflict。
CPU vector operations(CPU vector指令 )
Coder
02-22 2090
vector operations 是现代CPU优化速度的一个技巧，就是把通过大寄存器把多个数据同时处理来加速，一般ICC GCC都会简单的预测做出vector operations的优化，但是也不纯粹，自己添加相关代码还是可以有一定的优化空间。 Today's microprocessors have vector instructions that make it possible to
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