Jhonny_yang的博客

GPU架构概览GPU适合用于:密集计算,高度可行并行计算,图形学等,即执行计算; GPPU不适合于:缓存数据,控制指令流;

CUDA并行计算基础CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行计算基础CUDA异构计算CUDA处理流程CUDA线程层次:CUDA支持多种语言和设备CUDA(Compute Unified Device Architecture)并行计算基础(说明:所有图片均来自于网络,仅供学习... )CUDA并行计算模式并行计算是同时应用多个计算资源解决计算一个问题:涉及多个计算资源或处理器 问题被分解为多个离散的部分,可以同时处理(并

CUDA学习笔记（持续更新——蜗速)1.CUDA 程序实现流程如下2.内存管理3.核函数4.全局数据访问唯一索引5.设备管理附录代码1.CUDA 程序实现流程如下将数据从CPU内存拷贝到GPU内存； 调用核函数对GPU内存中的数据进行处理； 将数据从GPU内存拷贝到CPU内存；2.内存管理 主机和设备内存函数标准Ｃ函数 ...

线程与进程： 线程是程序执行流的最小单元。一个标准的线程由线程ID，当前指令指针(PC），寄存器集合和堆栈组成。而线程是进程中的一个单一顺序的控制流，一个进程中可以并发多个线程，每条线程并行执行不同的任务。线程束和线程块： 一个线程束由32个连续的线程组成，在一个线程束中，所有的线程按照单指令多线程（SIMT）方式执行；即，所有线程都执行相同的指令，每个线程...

申请主机端内存 int nx = 1<<14; int ny = 1<<14; int nxy = nx*ny; int nBytes = nxy*sizeof(float); //mlloc host global memory float *h_A, *h_B, *hostRef, *gpuRef; ...

通常情况下，矩阵用行优先的方法在全局内存中进行线性存储。对一个二维矩阵，需管理以下三种索引：线程和块索引 矩阵中给定点的坐标 全局线性内存中的偏移量具体操作如下：step1：将线程和块索引映射到矩阵坐标上：ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.xiy = threadIdx.y + blockIdx.y * blockDim....

限制内核性能因素：存储带宽 计算资源 指令和内存延迟应用性能分析工具检测内核性能：nvvp, 独立可视化分析器，显示CPU与GPU上的程序活动的时间表； nvprof, 命令行分析器， 在命令行上收集和显示分析数据，获得CPU与GPU上CUDA关联活动的时间表，包括内核执行、内存传输和CUDA的API调用，以及硬件计数器和CUDA内核的性能指标；nvprof [nvprof_a...

线程索引：基于以网格和块的一维信息来计算全局数据访问的唯一索引：int idx = blockIdx.x*blockDim.x+treadIdx.x;定义一个错误处理宏封装所有的CUDA API调用，简化错误检查过程：（\ 不能省去）#define CHECK(call) ...

检查CUDA编译器是否安装：which nvcc检查是否安装了GPU加速卡：ls -l /dev/nv*