GPU多线程运算

GPU多线程运算及并行计算趋势
最新推荐文章于 2024-08-08 05:05:35 发布
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#多线程 #cuda #shader #任务 #算法 #api

本文探讨了GPU的浮点运算优势，由于其SIMD结构和大量执行单元，适合数据分块并行运算。早期利用GPU运算主要通过shader语言，但现在NV的CUDA API使得数值计算更加便捷。未来，尽管CPU并行运算能力不断提升，但GPU的并行计算能力仍然是重要的研究方向。
 

当前，GPU的浮点矢量运算速度仍然远快于CPU，如图1，这主要是因为CPU

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CUDA编程- - GPU线程的理解 thread,block,grid - 学习记录
点云算法工程师
01-27 3041
3、同一个线程束中的线程存储访问合并在一起了，长方形布局只需要一次访问操作就可以获得连续的内存数据 // 正方形要两次访问。在 blockIdx.x = 1 中， blockDim.x 表示所要求每个线程块启动的线程数量，在这 = 128。3、在核函数中编写单个线程的使用代码，再调用核函数，便可简单的达到 cpu 中 openmp 的多线程方式。在 cpu 中，用 openmp 并行计算，有限的线程数对 128 进行分组运算。2、线程数量的多少是由线程块，线程，线程网格等决定的，
如何通过CPU多核并行和GPU多核并行两种方式提升GPU的运算性能 Accelerating GPUs with Multithreading Programming
AI天才研究院
08-05 1742
GPU(Graphics Processing Unit)多核并行处理单元是当前科技领域里最热门的硬件之一。如今GPU已经集成在笔记本电脑、平板电脑、服务器和手机等各类设备中。由于其高性能的计算能力及其独特的编程模型（比如CUDA），使得GPU在科技界占有重要地位。同时，GPU的多线程编程技术也越来越受到关注。本文将从多线程编程的基本概念出发，介绍基于CUDA编程模型的多线程编程技术。然后，介绍如何通过CPU多核并行和GPU多核并行两种方式提升GPU的运算性能。
GPU（CUDA）学习日记（十一）------ 深入理解CUDA线程层次以及关于设置线程数的思考
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MySniper11的专栏
12-07 1万+
GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址，不仅能够并行执行，而且能够通过共享存储器（Shared memory）和栅栏（barrier）实现块内通信。这样，同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行，而一个块
GPU多任务调度
12-08
1、在cpu端使用多线程利用系统中的多gpu(如果系统中有n个gpu，可以指定任意个gpu参与计算)执行多个任务(可以是任意个)，可以自由设定任务数量和任务队列大小。2、在同一个gpu上以不同的顺序执行多个任务(每个任务可能有多个kernel函数)，并且统计不同的顺序序列，每个任务执行的时间和每个任务所有kernel执行时间；同时也可以每次执行一个任务序列。3、和2中的类似，主要实现单gpu上所有任务的kernel不同的执行序列对执行时间的影响。 以上实现的程序，主要用来考察不同的执行顺序(包括任务级和核函数级的各种不同顺序)对gpu功耗的影响，程序中部分参数怎么改、怎么添加任务，可以给我留言。
将GPU多线程的计算能力与CPU进行比较
qq_39731130的博客
10-06 1710
#include<iostream> #include<time.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" using namespace std; #define threadSize 100 #define arrSize 100 void addWithCPU(float (*array)[arrSize]); void addWithGPU(float (*array)[arr
深度学习多进程GPU部署（一）- python多进程多线程
weixin_42010722的博客
10-20 1万+
个处理，第一个数据处理完预测，下一个数据进来（队列的形式），这样的部署，在业务上预测延迟很大的。再了解如何用深度学习部署多进程之前，先学习一下，python中多进程多线程是如何实现以及原理的。
opencl 多gpu矩阵数组运算
12-06
针对标题和描述中的关键词，我们将深入探讨OpenCL如何实现多GPU矩阵和数组运算。 1. **OpenCL多GPU运算**： 在OpenCL中，计算设备可以是单个GPU，也可以是多个GPU组成的群集。通过OpenCL的平台模型，开发者可以...
GPU高性能运算之CUDA
01-28
2. 线程层次：线程在GPU上的组织形式是多级的，从线程到线程块再到网格。每个线程块中的线程可以同步，这在优化数据共享和减少通信开销时非常有用。 3. 内存模型：CUDA提供了多种内存类型，如全局内存、共享内存、...
GPU双精度测试：Unity GPU双精度运算测试
02-20
然而，双精度运算通常比单精度运算慢，且消耗更多的GPU资源。 Unity引擎在较新版本中引入了对GPU双精度运算的支持，使得开发者可以利用显卡的并行计算能力处理高精度计算。在Unity中，可以通过Shader语言（如HLSL或...
计算机组成与设计学习——GPU篇（四）：多线程多处理器架构
zbw2015623的博客
02-13 2447
为满足不同市场细分的需求，GPU 实现了可扩展数量的多处理器结构——实际上，GPU 本身就是由多个多处理器组成的多处理器。此外，每个多处理器都高度支持多线程，能够高效地执行大量细粒度的顶点着色器线程和像素着色器线程。一款基础质量优良的 GPU 拥有两到四个多处理器，而专为游戏发烧友或计算平台设计的 GPU 则拥有几十个这样的多处理器。本节将关注其中一个多线程多处理器架构，即 NVIDIA Tesla 流式多处理器（SM）的一个简化版本。
Python并发编程GPU
09-21
还压缩包里面包含了Python并发编程PDF文档与配套代码Code，适合当今深度学习GPU并发分布式计算，欢迎大家下载学习。
计算机组成与设计学习——GPU篇（四）：多线程多处理器架构_续
zbw2015623的博客
02-15 1419
本节继续介绍多线程处理器的相关内容，聚焦多线程多处理器的指令集架构的设计与实例，最后比较SIMT与其他多处理器的不同，并作最后的总结。
移动GPU多线程基础基本知识总结
木马人
09-09 471
先吐槽一下自己的理解路程： （1）自己先看过移动GPU相关的术语和解释，只get到了多线程和并行等之类的名词，至于多线程是怎么一步一步来产生使用优化的？？？！！！！！ 还是稀里糊涂的 （2）后来看《Real-time rendering 4th》 中文版，由于自己对名词的混淆，感觉自己全乱了，我擦！！！！！！！ （3）怎么办 ？看原著！！！！！！！ 抱着有道词典，开始啃相关的内容，有了新的感悟， 将书中的知识摘抄整理如上图，总算是把知识点串起来了！！！！！！ 线程的定义：每个fragment的 pixed
多线程并发总结七 GPU
乐客的专栏
10-01 3518
GPU也可以实现并发计算
每个GPU跑多个线程 Python
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08-08 497
每个GPU跑多个线程：利用Python实现高效计算 随着人工智能和数据科学的飞速发展，GPU（图形处理单元）逐渐成为高效计算的关键工具。与传统的CPU相比，GPU能够并行处理大量数据，从而加速计算任务。在这篇文章中，我们将探讨如何利用Python实现每个GPU跑多个线程，并给出实用的代码示例。 理论基础 在进行GPU编程时...
使用pthread实现多线程CPU+GPU计算
Allyli0022的专栏
08-05 5025
本次测试目的仅仅为了尝试能否使用pthread实现多线程对CPU和GPU分别进行控制： 　　文件结构如下： 　　main.cc：控制线程的主函数 　　vector.cu：实现对核函数进行调用的任务函数 　　vector.h：任务函数声明 　　vector_kernel.cu：核函数 　　vector_kernel.h：核函数声明 　　生成文件如下：
比较GPU和CPU的多线程运算效率
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11-11 914
对768个浮点数据做多线程计算，分别在gtx1050 ti与r5 3600下测试了其运行效率。结果显示，在gpu与cpu分别利用率达到95%以上时，多线程效率r5 3600要比gtx 1050ti高出50%。
ICP算法加速优化--多线程和GPU
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11-25 4611
LZ之前的文章[ICP算法实现（C++）](https://blog.youkuaiyun.com/taifyang/article/details/113898308) 用C++实现了基础的ICP算法，由于该算法是一种迭代的优化算法，里面含有大量循环操作以及矩阵运算，可以通过使用多线程或者GPU硬件来进行加速，具体分别可以通过OpenMP和CUDA编程实现。
多线程同步访问共享内存
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05-07 7987
下面讨论的是特定于网络编程中多线程对共享内存的同步访问,原理可以用于其它应用. 首先看看创建线程函数: #include int pthread_create(pthread_t *tid, const pthread_attr_t *attr, void *(* func) (void *), void *arg); 其中,各个参数解释如下: 一个进程内的每个
gpu多线程推理
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### GPU多线程推理优化方法及实现 #### 1. 多流（Multi-Stream）技术 GPU支持多个CUDA流（Streams），可以用于并行执行不同的任务。通过创建多个CUDA流，可以让不同批次的数据在同一个GPU上同时进行前向传播计算[^1]。这种方法减少了CPU与GPU之间的等待时间，从而提高了GPU利用率。 ```python import torch # 创建两个独立的CUDA流 stream1 = torch.cuda.Stream() stream2 = torch.cuda.Stream() with torch.cuda.stream(stream1): output1 = model(input_tensor_1) with torch.cuda.stream(stream2): output2 = model(input_tensor_2) torch.cuda.synchronize() # 确保所有操作完成后再继续后续流程 ``` #### 2. 数据预取与异步传输 为了减少数据加载的时间开销，可以通过异步方式将输入数据从主机内存（Host Memory）复制到设备内存（Device Memory）。这种方式允许数据传输和计算重叠，进一步提升吞吐量[^2]。 ```python input_data_host = ... # 主机上的输入数据 input_data_device = input_data_host.to('cuda', non_blocking=True) # 异步传输至GPU output = model(input_data_device) ``` #### 3. 批次大小调整 合理设置批量大小（Batch Size）也是提高GPU推理性能的重要手段之一。过小的批处理可能导致GPU未被充分利用；而过大则可能超出显存容量限制。因此，在实际部署过程中需根据具体硬件条件试验最佳值[^3]。 #### 4. 使用混合精度训练(Half Precision Training, HPT) 采用FP16半精度浮点数代替传统FP32全精度表示形式可有效降低存储需求以及算术运算成本，进而加快推理速度并节省能源消耗。然而需要注意的是并非所有网络层都适合转换成低精度版本，所以应该谨慎选择适用范围内的部分结构实施此策略。 #### 5. 模型剪枝与量化压缩 通过对神经元连接权重施加约束条件去除冗余参数或者将其映射到更少位宽数值空间内表达出来达到减小体积目的同时也间接促进了运行效率的增长效果明显优于单纯依靠增加硬件规格所带来的收益水平之上形成良性循环促进整个生态系统健康发展态势良好前景广阔值得深入探索研究下去不断取得新的突破进展为人类社会创造更大价值贡献力量！
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