m0_51476950的博客

提取码：fbcl。

🌟MPI(Message Passing Interface)是一个消息传递接口标准MPI提供一个可移植、高效、灵活的消息传递接口库MPI以语言独立的形式存在，可运行在不同的操作系统和硬件平台上MPI提供与C/C++和Fortran语言的保定⭐️MPI版本：MPICH 是由美国阿贡国家实验室（Argonne National Laboratory）开发的一种高性能且可扩展的 MPI 实现。MPICH 被广泛用于研究和高性能计算环境，并且作为其他许多 MPI 实现的基础。

🌟：大量线程合作共同解决一个问题：如何对数据进行操作。

🌟最大化每个线程的计算量最小化每个线程的内存读取速度每个线程读取的数据量小每个线程读取的速度快。

⭐️在CUDA编程中，实现直方图是一种常见的并行计算任务。直方图用于统计数据集中的每个值或区间出现的次数。在GPU上进行直方图计算可以显著加速这种任务。🌟在并行计算中，应该如何实现直方图统计？直接做累加？假设初试数组大小为128，我们可以使用128个线程去读取线程对应idx位置的元素，再用d_bins[myBin]++;对该值数量进行累加。此时存在一个问题，d_bins[myBin]++;实际包含三个步骤：1.：从内存中读取的当前值。2.：将读取的值加1。：将增加后的值写回到内存中的。

⭐️CUDA并行计算适合大量计算场景下，而图像处理就是大量计算。例如高斯滤波，图像变换，特征提取，图像分类，目标检测，图像分割等。因此，学会如何在图像处理中使用并行计算非常具有应用价值。

⭐️一系列将在GPU按顺序执行的操作。🌟CUDA流是一系列异步的CUDA操作，这些操作按照主机代码确定的顺序在设备上执行。流能封装这些操作，保持操作的顺序，允许操作在流中排队，并使它们在先前的所有操作之后执行，并且可以查询排队操作的状态。这些操作包括在主机与设备间进行数据传输，内核启动以及大多数由主机发起但由设备处理的其他命令。流中操作的执行相对于主机总是异步的。