Morizen的博客

在本案例中，计算方法主要为创建clock_t变量进入内核函数内部记录时钟周期数，然后将每次记录得到的数据写入device memory中传回内存，最后计算平均值输出。我将案例中最主要的计时部分列了下来方便大家进行参考。 { clock_t *dtimer = NULL; clock_t timer[NUM_BLOCKS * 2];//numblocks即为块的个数 checkCudaErrors(cudaMalloc((void **)&dtimer, s.

1、使用Cuda提供的Event进行计时 // create cuda event handles cudaEvent_t start, stop; checkCudaErrors(cudaEventCreate(&start)); checkCudaErrors(cudaEventCreate(&stop)); // record timestamp before and after running of kernel_function

GPU硬件架构GPU实际上是一个SM的阵列，每个SM包含若干个SP。一个SP可以执行一个thread，但是实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行。Nvidia把32个threads组成一个warp，warp是调度和运行的基本单元。warp中所有threads并行的执行相同的指令。一个warp需要占用一个SM运行，多个warps需要轮流进入SM。由SM的硬件warp scheduler负责调度。目前每个warp包含32个threads（Nvida保留修改数量的权利）。所以，一个GPU上res

1 环境配置与安装 vs下的openmp只需去项目->属性->c/c++->openmp支持打开即可 而mpi的安装建议参考博文（一）MS-MPI入门及第一个程序_xinwuya_的博客-优快云博客2 mpi与openmp混合编程混合编程首先要对两种都有一定的了解openmp是基于共享内存下的并行操作，采用openmp执行并行的程序优点在于可以不用给所有线程都给予它自己的内存空间来存储变量（但是请注意如果多个线程反复读写同一块区域会造成排队现象而大幅度的减少并行效..