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







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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。
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
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
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；
大华PCAPP7.0管理软件
12-11
大华PCAPP7.0管理软件，管理调试存储，平台，摄像头等设备
长线买点选股公式.zip
12-11
长线买点选股公式
遗传算法学习一之求函数的最值
12-11
含有本章使用的optimoptions和ga函数的文件夹，来源于官方工具箱，如果没有这些函数可以添加，添加时注意子文件夹也添加。
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
12-11
基于Spring Boot的旅游景点购票系统的设计与实现源码.zip
基于TROPOMI高光谱辐射与多模态特征融合的深度学习大气NO₂浓度反演方法研究
最新发布
12-11
基于TROPOMI高光谱遥感仪器获取的大气成分观测资料，本研究聚焦于大气污染物一氧化氮（NO₂）的空间分布与浓度定量反演问题。NO₂作为影响空气质量的关键指标，其精确监测对环境保护与大气科学研究具有显著价值。当前，利用卫星遥感数据结合先进算法实现NO₂浓度的高精度反演已成为该领域的重要研究方向。 本研究构建了一套以深度学习为核心的技术框架，整合了来自TROPOMI仪器的光谱辐射信息、观测几何参数以及辅助气象数据，形成多维度特征数据集。该数据集充分融合了不同来源的观测信息，为深入解析大气中NO₂的时空变化规律提供了数据基础，有助于提升反演模型的准确性与环境预测的可靠性。 在模型架构方面，项目设计了一种多分支神经网络，用于分别处理光谱特征与气象特征等多模态数据。各分支通过独立学习提取代表性特征，并在深层网络中进行特征融合，从而综合利用不同数据的互补信息，显著提高了NO₂浓度反演的整体精度。这种多源信息融合策略有效增强了模型对复杂大气环境的表征能力。 研究过程涵盖了系统的数据处理流程。前期预处理包括辐射定标、噪声抑制及数据标准化等步骤，以保障输入特征的质量与一致性；后期处理则涉及模型输出的物理量转换与结果验证，确保反演结果符合实际大气浓度范围，提升数据的实用价值。 此外，本研究进一步对不同功能区域（如城市建成区、工业带、郊区及自然背景区）的NO₂浓度分布进行了对比分析，揭示了人类活动与污染物空间格局的关联性。相关结论可为区域环境规划、污染管控政策的制定提供科学依据，助力大气环境治理与公共健康保护。 综上所述，本研究通过融合TROPOMI高光谱数据与多模态特征深度学习技术，发展了一套高效、准确的大气NO₂浓度遥感反演方法，不仅提升了卫星大气监测的技术水平，也为环境管理与决策支持提供了重要的技术工具。 资源来源于网络分享，仅用于学习交流使用，请勿用于商业，如有侵权请联系我删除！
路径规划（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
12-11
【路径规划】（栅格内牛耕）A星全覆盖路径规划研究（Matlab代码实现）
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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