cuda 學習筆記1

最新推荐文章于 2025-05-13 11:09:05 发布
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博客介绍了grid和block的用法，这两者在信息技术领域有重要应用。

grid,block用法







boby2018
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CUDA学习笔记1——线程组织、HelloWorld、数组相加、内存结构、核函数、设备函数
illyh的博客
12-10 1120
一个SM中寄存器的数量比较有限，一旦核函数使用了超过硬件限制的寄存器数量，则会使用本地内存来代替多占用的寄存器，这种寄存器溢出的情况会带来性能上的不利影响，实际编程过程中我们应该避免这种情况。操作系统在逻辑层面将CPU内存分为两类：可分页内存（Pageable Memory）和页锁定内存（Page Lock Memory, 又称为Pinned Memory），可分页内存没有锁定特性，可能会被交换出去，比如传输到硬盘上，而页锁定内存具有锁定特性，不会被交换出去。共享内存具有仅次于寄存器的读写速度。
cuda学习笔记（3）
weixin_43528481的博客
06-10 956
下面这种写法，对于第一个bin来说，假设输入数据是1：66655，数据1和17都会同时读bin里面的初始计数，然后进行累加，正常来说应该是两个数据同时读了bin1的0，然后同时写一个1进去，最后结果总是1，但是可能机器会出问题，导致最多也就写一个2，先后加了1.前面提到，Block里面的线程运行是同步的，不同kernel各自运行是同步的，kenelA内的东西全部运行结束之后才会运行kernel B，Block的线程同步是需要使用者自己来控制，kernel上的同步运行是GPU自己来实现的。
学习cuda（1）
冷锋的博客
11-06 645
学习cuda（1） 参考书籍《GPU高性能编程cuda实战》 我们将CPU以及主存称为主机，将GPU以及显存称为设备。 来看第一个cuda程序 #include<stdio.h> __global__ void kernel() { } int main() { kernel<<<1,1>>>(); printf("hello world\n"); return 0; } 和普通的C代码很相似，也有所不同。kernel（）函数带有修饰符__global
OpenCV學習筆記（7）圖像的通道（channels）問題
I am Rocky
07-08 2597
http://blog.youkuaiyun.com/chenyusiyuan/article/details/4662783 整理一下OpenCV中文論壇裡關於圖像通道的問題，如下： （1）圖像的通道指的是什麼？是不是灰度圖的通道數為1，彩色圖的通道為3？（zhuker） 正確！  基本上，描述一個像素點，如果是灰度，那麼只需要一個數值來描述它，就是單通道。  如果一個像素點，有R
cuda学习笔记1——cuda概述
耶律大石的博客
12-16 1421
CUDA（Compute Unified Device Architecture）的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA，毕竟要做性能速度优化，CUDA是个很重要的工具，CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑，必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难，具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大。
CUDA 学习笔记
the_beard的博客
11-29 2346
cuda学习笔记，第七章第一节。
CUDA学习笔记
goodgood_UP的博客
05-13 1226
一个算子的执行会启动多个线程，这些线程逻辑上并行执行，但是物理层并不一定并行，当一个算子执行时，它的gird中的一个block会被分配到具体的一个SM上（一个block只能分配到一个SM，但一个SM可以执行调度多个block），SM采用SIMT (Single-Instruction, Multiple-Thread，单指令多线程)架构，在 GPU 中，一个算子由多个线程组成，这些线程会被组织成一个网格（grid），网格由多个线程块（block） 组成，而每个线程块又包含多个线程（thread）。
[CUDA 学习笔记] Reduce 算子优化
LostUnravel的博客
02-12 5294
本文同样按照英伟达官方 PPT 文档的优化思路给出一步步优化的 kernel 实现.本文中的 reduce 算子实现, 都采用树形归约的方式, 这种方式更适合 GPU 这种可以大规模并行的情况. 整体 reduce 划分为两个阶段: 首先是对全部数据划分为线程块归分别约成 1 个结果, 然后再对每个线程块归约后的结果地进行同样地归约, 如此递归, 最后可以得到最终的 1 个结果. 如下图所示:因此, 本文的线程块 Reduce 算子的函数可以定义为, 实现对n个数据input按照线程块大小。
CUDA学习笔记5——CUDA程序错误检测
akadiao的博客
10-19 1575
所有CUDA的API函数都有一个类型为cudaError_t的返回值，代表了一种错误信息；只有返回cudaSuccess时，才是成功调用。
cuda学习笔记1 - hello world实战
lch的博客
07-26 827
目录写在前面目录结构完整代码运行过程碰到的坑 写在前面        因为要用TensorRT写自定义层，一定会用到cuda，所以学一下。 目录结构        – <my_dir> – fuc.cu              &nbs...
40、CUDA学习笔记
BaoTTing的博客
12-19 932
一、CUDA10.2的安装 二、VS2019打开CUDA8.0官方例程 三、VS2019配置CUDA8.0工程模板
基于《CUDA 编程-基础与实践》的 CUDA 学习笔记.zip
11-19
基于《CUDA 编程——基础与实践》的 CUDA 学习笔记 这个项目是一个基于《CUDA 编程——基础与实践》（樊哲勇）的 CUDA 学习笔记。它包含了 GPU 硬件与 CUDA 程序开发工具、CUDA 中的线程组织、CUDA 程序的基本框架...
CUDA学习笔记7——CUDA内存组织
akadiao的博客
11-07 501
寄存器：在核函数中定义的不加任何限定符的变量一般来说放在寄存器中，核函数定义不加任何限定符的数组可能放于寄存器，也可能放于局部内存中；常量内存：一共64KB，只读，可见范围与生命周期与全局内存一样，访问速度比全局内存快；合并访问：一个线程束对全局内存的一次访问（读/写）导致最少数量的数据传输；纹理内存与表面内存：类似于常量内存（可见范围与生命周期相同）;局部内存：寄存器放不下的变量，索引值不能在编译时确定的数组；用cudaMalloc()为全局内存变量分配设备内存；
小黄鱼初版.zip
12-11
小黄鱼初版
模拟压力和推进剂通过火箭的流体流动，计算压力供给火箭的临界值。.zip
12-11
1.版本：matlab2014a/2019b/2024b 2.附赠案例数据可直接运行。 3.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。 4.适用对象：计算机，电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。
【遥感与城市气候】基于Landsat 8热红外影像的城市热岛强度检测：利用动态世界分类与地表温度反演的多尺度分析方法
12-11
内容概要：本文介绍了一种基于Landsat 8遥感影像和Google Earth Engine（GEE）平台的城市热岛（UHI）检测方法，并提供了完整的Python脚本实现。程序首先加载FAO一级行政区划数据确定研究区域，利用Dynamic World地表覆盖分类产品提取城市建成区掩膜，随后加载Landsat 8热红外波段数据并进行辐射定标获取地表温度（LST），计算区域平均温度后构建UHI指数图像，最后将热岛强度划分为五个等级（从轻度到极端）并导出为GeoTIFF格式，同时生成交互式HTML地图用于可视化分析。; 适合人群：地理信息系统（GIS）、遥感、城市气候、环境科学等领域的研究人员或技术人员，以及具备基本Python编程能力和遥感基础知识的学生；; 使用场景及目标：①开展城市热环境监测与评估；②支持城市规划与可持续发展决策；③教学演示遥感数据处理流程；④实现自动化批量处理多时相热岛分析任务； 阅读建议：运行前需配置Google Earth Engine账户并安装ee和geemap库，建议结合QGIS等工具对输出结果进一步分析，同时可根据实际需求调整研究区域、时间范围和分类阈值。
Firefox火狐浏览器 Resource Override 插件
12-11
Resource Override（简称 RO）是一款免费的浏览器开发者工具插件，主要用于拦截、修改和替换网页加载的资源（如 JavaScript、CSS、图片、接口请求等），无需修改服务器端代码，就能在本地调试网页的资源加载逻辑。
nats.swift-Swift资源
最新发布
12-12
Swift client for NATS, the cloud native messaging system.
【无人机路径规划】 有图有真相 MATLAB实现基于多目标粒子群优化算法（MOPSO）进行无人机三维路径规划（代码已调试成功，可一键运行，每一行都有详细注释）
12-11
内容概要：本文介绍了一个基于MATLAB实现的多目标粒子群优化算法（MOPSO）在无人机三维路径规划中的应用。该代码实现了完整的路径规划流程，包括模拟数据生成、障碍物随机生成、MOPSO优化求解、帕累托前沿分析、最优路径选择、代理模型训练以及丰富的可视化功能。系统支持用户通过GUI界面设置参数，如粒子数量、迭代次数、路径节点数等，并能一键运行完成路径规划与评估。代码采用模块化设计，包含详细的注释，同时提供了简洁版本，便于理解和二次开发。此外，系统还引入了代理模型（surrogate model）进行性能预测，并通过多种图表对结果进行全面评估。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础的科研人员、自动化/控制/航空航天等相关专业的研究生或高年级本科生，以及从事无人机路径规划、智能优化算法研究的工程技术人员。 使用场景及目标：①用于教学演示多目标优化算法（如MOPSO）的基本原理与实现方法；②为无人机三维路径规划提供可复现的仿真平台；③支持对不同参数配置下的路径长度、飞行时间、能耗与安全风险之间的权衡进行分析；④可用于进一步扩展研究，如融合动态环境、多无人机协同等场景。 其他说明：该资源包含两份代码（详细注释版与简洁版），运行结果可通过图形界面直观展示，包括Pareto前沿、收敛曲线、风险热图、路径雷达图等，有助于深入理解优化过程与结果特性。建议使用者结合实际需求调整参数，并利用提供的模型导出功能将最优路径应用于真实系统。
CUDA学习笔记，GPU编程，C++编程
02-09
### 关于 CUDA 学习教程 对于希望深入了解 CUDA 和其应用的学习者来说，存在多种资源可供利用。NVIDIA 官方文档提供详尽指导，不仅涵盖了基础概念介绍，还包括高级特性解析[^3]。 ### GPU 编程入门指南 GPU 编程涉及理解如何编写能够在图形处理单元上高效执行的任务。通过使用 CUDA 技术栈，开发者能够针对 NVIDIA 显卡优化程序性能。这通常意味着要掌握特定的编程模型，比如内核函数的设计与调用方式[^2]。 ```cpp // 这是一个简单的向量加法 CUDA 内核实现例子 __global__ void vectorAdd(float *a, float *b, float *c, int n) { int i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (i < n) c[i] = a[i] + b[i]; } ``` 上述代码片段展示了怎样定义一个可以在 GPU 上并发执行的操作；这里的关键在于 `__global__` 修饰符指示这是一个可被主机调用但在设备端运行的方法。 ### C++ 示例项目 当涉及到具体实践时，在主函数里设置必要的参数如数组尺寸、每组内的线程数目以及总的线程块数量是非常重要的。此外还需要考虑内存管理方面的工作，例如动态分配空间给输入/输出数据结构并适当初始化这些变量[^4]。 ```cpp int main() { const int size = N; // 假设已知大小为 N 的情况 const int threads_per_block = 256; const int blocks = (size + threads_per_block - 1) / threads_per_block; // 动态分配 CPU 端存储区域... // ...省略部分细节... // 调用之前定义好的 kernel 函数 vectorAdd<<<blocks, threads_per_block>>>(d_a, d_b, d_c, size); // 同步等待 GPU 执行完毕后再继续后续操作 // 清理工作... } ``` 这段伪代码说明了典型的应用场景下如何配置和启动一次异步计算任务，并确保所有准备工作都已完成以便顺利传递至硬件层面去处理实际的数据集。 ### 探索更多在线资源 为了进一步提升技能水平，访问官方论坛和技术博客往往能获得最新资讯和支持案例分享。同时也可以关注一些专注于高性能计算领域的第三方网站或平台上的文章系列，它们经常会有针对性地发布有关 CUDA 及其他相关主题的教学材料。
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