CUDA 规约计算性能对比

最新推荐文章于 2025-05-29 11:54:45 发布
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本文提供了规约计算的整体过程及在特定开发环境下的性能对比数据。开发环境为win10 64位+VS2017+CUDA9.0+1050Ti。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

通过前文，已经把整个规约计算的过程给出了。这里是工程文件，开发环境win1064bit+VS2017+CUDA9.0+1050Ti ：http://download.youkuaiyun.com/download/qq_17239003/10162546

给出整体性能的对比，


被 CUDA 性能问题困扰？从全局内存到共享内存，并行归约优化全解析！
weixin_45715405的博客
04-29 128
向量化加载：用 int4 一次读 4 个数，减少访存。双缓冲：边加载边计算，隐藏延迟。warp 原语：用 shuffle 指令，线程直接从寄存器拿数据。
CUDA GPU高性能运算
ytffhew的博客
11-11 1380
CUDA GPU高性能运算
基于CUDA的数组规约优化
12-17
细节参考：http://blog.youkuaiyun.com/qq_17239003/article/details/78824004#0-qzone-1-33634-d020d2d2a4e8d1a374a433f596ad1440
CUDA----规约
UCAS_HMM的博客
10-18 1231
CUDA规约操作
CUDA 归约求和（Reduction）算法
最新发布
liberty的博客
05-29 676
这段代码是CUDA并行编程中经典的‌‌的核心部分，用于高效累加数组元素。
CUDA并行方式比较
qq_39731130的博客
11-17 373
我们有一个长度为100,000的整型数组，需要用10个GPU线程并行地对这个数组进行自增计算，每个数组元素需要自增100次，可知每个线程负责10,000个数组元素。下面有两种方式。 #define ARRAY_SIZE 100000 #define THREAD_SIZE 10 方式1：Kernel函数内循环 每个GPU线程计算出数组元素的起始地址和尾地址，依次对每个元素进行100次自增操作。 Kernel函数： __global__ void kernel_1(int* array, int len,
CUDA规约求和/最大值
保持分享欲
12-07 2445
即得到最后结果。如下图所示：值得注意的是，最后的多个规约结果可以拷贝到CPU中计算，也可以在GPU进行计算。在GPU中进行计算时，当规约结果数量小于单个线程块的线程数时，即可得到最终结果。
CUDA 图像进行均值滤波 CPU 和 GPU 对比
Vista0803的博客
11-27 3103
CUDA 图像进行均值滤波 CPU 和 GPU 对比 CUDA 图像进行均值滤波 CPU 和 GPU 对比 算法思想 均值滤波 算法核心 代码 结果对比 CUDA 图像进行均值滤波 CPU 和 GPU 对比 参考网上博文(感谢)以及结合自己的想法思路进行图像均值滤波，Markdown此博文是为了记录自己的学习历程。 小白上路，莫喷！！！仅是自己的学习历程，进步ing！！！ ...
CUDA并行算法系列之规约
張行之的专栏
09-21 6148
CUDA并行算法系列之规约前言规约是一类并行算法，对传入的N个数据，使用一个二元的符合结合律的操作符⊕，生成1个结果。这类操作包括取最小、取最大、求和、平方和、逻辑与/或、向量点积。规约也是其他高级算法中重要的基础算法。除非操作符⊕的求解代价极高，否则规约倾向于带宽受限型任务（bandwidthbound）。本文将介绍几种规约算法的实现，从两遍规约、block的线程数必须为2的幂，一步一步优化。
CUDA并行计算基础教程与实践分析
6. 6 规约求和深入.pdf - 这个文件可能是对规约求和的更深入讲解，可能包括优化技术、不同算法的对比等，帮助学习者更深入地理解并行计算的高级用法。 整体来看，给定文件信息涉及了CUDA培训的核心内容，从基础概念...
cuda 中的规约 reduce
04-03
性能对比** - **朴素规约**：约5-10 GB/s。 - **优化后规约**：可达50-100 GB/s（取决于GPU架构）。 --- ### **总结** CUDA规约的关键在于： 1. 利用共享内存减少全局访问。 2. 通过树状规约降低计算复杂度。 3. ...
CUDA编程入门系列（十）并行规约
qq_45788429的博客
10-21 1700
不同的线程访问同一资源，要进行临界操作，由原来的并行操作变成串行操作，影响了执行速度。但是随着计算的进行，s的增大，越来越少的线程处于活跃状态，当活跃的线程小于一个warp的数量的时候，还是会产生指令分化的问题。因为一个warp里面的32线程执行相同的指令，如果指令不同（即指令分化）的话，可能会导致32个线程按照串行的方式进行执行，这与我们并行的思想是相悖的。所以，这里存在一个问题，因为此处的线程要进行if的分支结构判断，所以就有可能导致不同的线程有不同的指令，导致指令分化，影响执行速度。
CUDA的归约及求和优化
Begoniaish的博客
04-14 1151
（3） 对每种实现，重复实验2000次，统计平均时间用于最终性能评价（对于任意长度的多块扫描，尝试不同的线程块大小）。8种实现方式，完成PPT里所提及的思考题；（2） 利用thrust库实现并行扫描；消除bank conflict。单线程加载全局内存时做一次加法。单线程加载全局内存时做多次加法。消除bank conflict。单线程加载全局内存时做一次加法。单线程加载全局内存时做多次加法。shuffle指令优化。shuffle指令优化。
CUDA并行规约求和
Alfafar的博客
03-03 970
并行规约求和 #include <cuda_runtime.h> #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #define size 1024 /* 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 1 1 5 3 9 5 13 7 17 9 1 6 1 5 3 22 5 13 7 17 9 2 28 1 5 3 22 5 13 7 17 9 3 45 1 5 3 22 5 13 7 17 9 4 */
CUDA高性能计算经典问题①：归约
OneFlow深度学习框架
10-29 1304
撰文 |Will Zhang本系列为CUDA进阶，通过具体的经典问题，讲述高性能编程的一些基本原则以及方法。建议读者先阅读NVIDIA官方的编程指南完成CUDA入门，基础比较少的同学也建...
CUDA规约算法（加和）
u012160945的博客
01-15 942
这样同时保证了wrap内指令的一致，也保证了bank的访问连续，该方法在绝大多数情况基本已经可以满足要求了，但是其实在kernel执行时，也会有1半的线程空闲，所以还可以继续优化。以上规律就是满足t%(2*stride)==0，stride为1，2，4，8。以图为例，第0～7个线程，让第0～7和第8～15数字相关（stride=8）stride=1: 让线程0～7，访问第1，3，5，7，9个数字，stride=2: 让线程0～3，访问第1，4，8, 12个数字。第0个线程会和第1，2，4，8发生关系。
CUDA性能调优（二）—并行规约及优化
学习使我快乐
03-25 6637
1  并行规约的适用对象 通常用于处理大输入数据集，将一组输入值规约一个值。 数据特点： （1）对于数据集中的元素没有顺序要求。 （2）可将数据分为若干小集合，每个线程处理一个集合。 操作可以是：求最大值（Max）、求最小值（Min）、求和（Sum）、连乘（Product）。 2  并行规约的实现方法 并行规约的两种方法，由于第一种方案存在着线程分支，所以这里不再讨论
CUDA 并行规约代码实现
weixin_43906500的博客
01-11 290
cpp文件 #include "stdafx.h" #include <stdio.h> #include <stdlib.h> //为rand()及srand()提供函数声明 #include <time.h> #include <time.h> oklli extern "C" int addWithCuda(float* sum, float* array_0, int size); int _tmain(int argc, ...
CUDA编程练习（九） 归约
SimpleBright_Man的博客
06-03 600
拖延症晚期，但是还有得救
CUDA高性能计算实例详解
### CUDA高性能计算知识点详细解析 CUDA（Compute Unified Device Architecture）是NVIDIA推出的一种通用并行计算架构，它使得GPU能够解决复杂的计算问题。本书《GPU高性能计算之CUDA》通过实例向读者展示如何利用...
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