在”组织并行编程1“中,通过组织并行线程为”2D grid 2D block“对矩阵求和,在本文中通过组织为 1D grid 1D block进行矩阵求和.一维网格和一维线程块的结构如下图: 其中,nx是x方向上的最大线程数,ny是一个线程需要处理的数据元素的个数(因为块是一维的,照理应该没有ny).所以这里这里只有ix是对线程的真正索引,iy是线程内部数据的索引(这个时候要把线程看成一个主线程,里面有ny个子线程组成的,每个子线程依次处理一个数据.但一定要记住,这个子线程实际上并不存在,是并行…

当使用一个包含一维块的二维网格时,每个线程都只关注一个数据元素并且网格的第二个维数等于ny,如下图所示: 这可以看作是含有二维块的二维网格的特殊情况,其中块儿的第二个维数是1.因此,从块儿和线程索引到矩阵坐标的映射就变成: ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; iy = blockIdx.y; 从矩阵坐标到全局线性内存偏移量的映射保持不变.核函数如下: __global__ void sumMatrixOnGPUMix(float *MatA,f…

title: [CUDA 基础]2.3 组织并行线程 categories: CUDA Freshman tags: Thread Block Grid toc: true date: 2018-03-09 21:00:38 Abstract: 本文介绍CUDA模型中的线程组织模式 Keywords: Thread,Block,Grid 开篇废话 一天写两段废话也是有点累了,天天写废话,后面可以开个系列叫做废话.写一句吧,做研究别有民科精神就好,用自己的理论A证明自己的理论B,在用理论B证明理论…

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA…

CUDA刷新器:CUDA编程模型 CUDA Refresher: The CUDA Programming Model CUDA,CUDA刷新器,并行编程 这是CUDA更新系列的第四篇文章,它的目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和初级或中级开发人员的优化. CUDA编程模型提供了GPU体系结构的抽象,它充当了应用程序与其在GPU硬件上的可能实现之间的桥梁.这篇文章概述了CUDA编程模型的主要概念,概述了它如何在通用编程语言如C/C++中暴露出来. 介绍一下CUDA编程模型中常用的两个关键词:主…

CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo…

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型…

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大…

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern…

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完…

Abstract: 本文介绍CUDA编程模型的简要结构,包括写一个简单的可执行的CUDA程序,一个正确的CUDA核函数,以及相应的调整设置内存,线程来正确的运行程序. Keywords: CUDA编程模型,CUDA编程结构,内存管理,线程管理,CUDA核函数,CUDA错误处理 开篇废话 过年了,祝大家新年快乐,新年希望自己学习的东西能都学会 这是一只不爱学习的狗,总看电视! 编程模型就是告诉我们如何写CUDA程序,如果做过C开发的同学或者其他开发的同学都知道做个完整的项目不只是写代码,还有需求分…

0 引言 由于毕设用到了Marvin,采用的是CUDA框架作为加速器,正好借此学习一下CUDA编程的一些基本知识. 各个版本的cuda的下载链接如下. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 下cuda与cudnn安装 https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ 1 GPU编程 参照了该博客,写得确实是非常之好,从硬件到软件,再到代码实现,由浅…

Numba:高性能计算的高生产率 在这篇文章中,笔者将向你介绍一个来自Anaconda的Python编译器Numba,它可以在CUDA-capable GPU或多核cpu上编译Python代码.Python通常不是一种编译语言,你可能想知道为什么要使用Python编译器.答案当然是:运行本地编译的代码要比运行动态的.解译的代码快很多倍.Numba允许你为Python函数指定类型签名,从而在运行时启用编译(这就是“Just-in-Time”,即时,也可以说JIT编译).Numba动态编译代码的能力…

Abstract: 本文继续上文介绍CUDA编程模型关于核函数以及错误处理部分 Keywords: CUDA核函数,CUDA错误处理 开篇废话 今天的废话就是人的性格一旦形成,那么就会成为最大的指向标,或者说一个人的性格思维方式能够决定这个人的全部生命轨迹,比如有人真的爱学习(比如我,嘻嘻嘻)有人真的不爱学习,没有优劣,只是两种生活态度,因为学习这个事你学一辈子也学不完人类智慧的九牛一毛,而不学习可以有更多的时间进行社会实践,融入社会,荣华富贵,享受生命.这是两种性格,没有好坏,毕竟每个人评价生…

第二章 cuda代码写在.cu/.cuh里面 cuda 7.0 / 9.0开始,NVCC就支持c++11 / 14里面绝大部分的语言特性了. Dim3 __host__ __device__ dim3(unsigned int vx = 1, unsigned int vy = 1, unsigned int vz = 1) : x(vx), y(vy), z(vz) {} __host__ __device__ dim3(uint3 v): x(v.x), y(v.y), z(v.z) {}…

很多时候,我们需要程序在执行某个操作完成时,我们能够知道,以便进行下一步操作. 但是在使用原生线程或者线程池进行异步编程,没有一个内建的机制让你知道操作什么时候完成,为了克服这些限制,基于委托的异步编程模型应运而生. 通过定义回调函数能够实现异步编程,委托是一个工具,类似语c++的函数指针,当我们在使用委托时.可以传入一个符合其定义的方法.从编译器的层面看,定义一个委托,相当于定义了一个类,该类拥有一个委托链,还有三个方法,Invoke用于同步调用,而BeginInvoke和EndInvoke则…

这个章节我个人感觉意义不大,使用现有的APM(异步编程模型)和EAP(基于时间的异步模型)就很够用了,针对WPF和WinForm其实还有一些专门用于UI更新的类. 但是出于完整性,还是将一下怎么使用.NET4的并行扩展,也就是一直在使用Task模型来处理异步问题.有一个特别好处是,当有大量并发的IO操作时会有更好的效果. 大量并发的IO操作的含义是类似如下 private List<Task<int>> tasks; 有一堆的task,其中的每一个task都是一个异步的IO操作.…

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过…

传统的串行处理方式 有四组文本数据: "the weather is good", "today is good", "good weather is good", "today has good weather" 对这些文本数据进行词频统计: import java.util.Hashtable; import java.util.Iterator; import java.util.StringTokenizer; /**…

一. 并行编程 1. 区分串行编程和串行编程 ①. 串行编程:所谓的串行编程就是单线程的作用下,按顺序执行.(典型代表for循环 下面例子从1-100按顺序执行) ②. 并行编程:充分利用多核cpu的优势,同时开启多个线程并行执行.(典型代表Parallel.For循环 下面例子从1-100无序执行)  代码实践: { //1. 串行 (从1-100按顺序执行) ; i < ; i++) { Console.WriteLine(i); } //2. 并行 (从1-100无序执行) Paralle…

分布式并行编程用于解决大规模数据的高效处理问题.分布式程序运行在大规模计算机集群上,集群中计算机并行执行大规模数据处理任务,从而获得海量计算能力. MapReduce是一种并行编程模型,用于大规模数据集的并行运算,那么MapReduce又是如何进行并行编程的呢? MapReduce采用“分而治之”的策略,将存储在分布式文件系统的大数据集切分成独立小数据块(即Split,分片),这些分片可以被多个Map任务并行处理.MapReduce强调“计算向数据靠拢”而非“数据向计算靠拢”,传统模式下,对数据…

一.课程介绍 本次分享课程属于<C#高级编程实战技能开发宝典课程系列>中的一部分,阿笨后续会计划将实际项目中的一些比较实用的关于C#高级编程的技巧分享出来给大家进行学习,不断的收集.整理和完善此系列课程! 1.1.本次分享课学完后我们要达到学习的目标和成果? 1).熟悉并了解.NET并行编程的原理以及应用场景. 2).C#并行编程原理通过现象看本质. 3).如何解决C#匿名方法在循环体中出现的闭包现象. 4).如何解决并行编程在访问共享资源的时候会出现不安全的情况. 5).C#常见的几种实现并…

1.线程的同步机制(重点)1.1 基本概念 当多个线程同时访问同一种共享资源时可能会造成数据的覆盖和不一致等问题,此时就需要对线程之间进行协调和通信,该方式就叫线程的同步机制. 如: 2003年左右 银行卡业务 存折 对应同一个账户 1.2 解决方案 由程序结果可知:当两个线程同时进行取款操作时,会导致最终的账户余额不正确. 引发原因:线程一还没有完成取款操作时,线程二就已经开始执行. 解决方案:等线程一执行完毕取款后再执行线程二,将线程的并发操作修改为串行操作即可 带来问题:多线程串行执行会造…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函…

目录 单Reactor线程模型 基于工作线程的Reactor线程模型 多Reactor线程模型 多Reactor线程模型示例 结束语 上篇文章中写了一些NIO相关的知识以及简单的NIO实现示例,但是示例中,客户端连接以及读取.写入.处理客户端数据时都是在一个线程中,单个线程处理客户端的数据,性能会很差,而且不能充分利用服务器的性能,这篇文章主要介绍Reactor线程模型,NIO的多路复用知识,用以提供服务端的性能. 单Reactor线程模型 单Reactor线程模型,最终还是使用了一个线程,和上…

GPU架构 GPU特别适用于 密集计算,高度可并行计算,图形学 晶体管主要被用于 执行计算,而不是缓存数据,控制指令流 GPU计算的历史 2001/2002 -- 研究人员把GPU当做数据并行协处理器 GPGPU领域从此诞生 2007-- NVIDIA 发布 CUDA CUDA 统一计算设备架构 GPGPU发展成 GPU Computing 2008-- Khronos 发布OpenCL 规范 CUDA术语 Host--主机端,通常指CPU,采用标准C语言编程,C++,Python Device…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

在当前计算机应用中,对快速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学project计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型.适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中.处理…

2.并行编程模型和工具 – MPI – MPI(Message Passing Interface)是一种消息传递编程模型,服务于进程通信.它不特指某一个对它的实现,而是一种标准和规范的代表,它是一种库描述,而不是一种语言,易于使用且具有高可移植性.说白了就是一些编程接口. – OpenMP – Open Multi-Processing是适用于共享内存多处理器体系结构的可移植并行编程模型,接口由SGI公司发起.包含编译指导.运行函数库和环境变量三部分,具有串行等价性(无论使用一个还是多个线程运…