前期写代码的时候都会困惑这个实际的threadIdx(tid,实际的线程id)到底是多少,自己写出来的对不对,今天经过自己一些小例子的推敲,以及找到官网的相关介绍,总算自己弄清楚了. 在启动kernel的时候,要通过指定gridsize和blocksize才行,举下面的例子说说: dim3 gridsize(2,2); dim3 blocksize(4,4); gridsize相当于是一个2*2的block,gridDim.x,gridDim.y,gridDim.z相当于这个dim3的x,y,z…

threadIdx是一个uint3类型,表示一个线程的索引. blockIdx是一个uint3类型,表示一个线程块的索引,一个线程块中通常有多个线程. blockDim是一个dim3类型,表示线程块的大小. gridDim是一个dim3类型,表示网格的大小,一个网格中通常有多个线程块. 下面这张图比较清晰的表示的几个概念的关系: cuda 通过<<< >>>符号来分配索引线程的方式,我知道的一共有15种索引方式. 下面程序展示了这15种索引方式: #include &q…

GPU包含数百个数学计算单元,具有强大的处理运算能力,可以强大到计算速率高于输入数据的速率,即充分利用带宽,满负荷向GPU传输数据还不够它计算的.CUDA C除全局内存和共享内存外,还支持常量内存,常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,使用常量内存在一些情况下,能有效减少内存带宽,降低GPU运算单元的空闲等待. 使用常量内存提升性能 使用常量内存可以提升运算性能的原因如下: 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的"邻近(nearby)"线程,这将节约15次读取操作: 高速…

CUDA中关于C++特性的限制 CUDA官方文档中对C++语言的支持和限制,懒得每次看英文文档,自己尝试翻译一下(没有放lambda表达式的相关内容,太过于复杂,我选择不用).官方文档https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#c-cplusplus-language-support __CUDA_ARCH__ 在如下3种情况下,开发者不应该依赖于__CUDA_ARCH__宏是否定义或__CUDA_ARCH__…

转自: http://hackecho.com/2013/04/cuda-parallel-reduction/ Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子,也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法.在这个算法的优化中,Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本,将Bandwidth几乎提高到了峰值.相信我们通过仔细研读这个过程,一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识.下面我们来一一细看这几种优化方案,数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明…

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二…

参考stackoverflow一篇帖子的处理方法:https://stackoverflow.com/questions/26913683/different-way-to-index-threads-in-cuda-c 代码中cuda_gridsize函数参考yolo. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #in…

纹理存储器(texture memory)是一种只读存储器,由GPU用于纹理渲染的图形专用单元发展而来,因此也提供了一些特殊功能.纹理存储器中的数据位于显存,但可以通过纹理缓存加速读取.在纹理存储器中可以绑定的数据比在常量存储器可以声明的64K大很多,并且支持一维.二维或者三维纹理.在通用计算中,纹理存储器十分适合用于实现图像处理或查找表,并且对数据量较大时的随机数据访问或者非对齐访问也有良好的加速效果. 纹理存储器在硬件中并不对应一块专门的存储器,而实际上是牵涉到显存.两级纹理缓存.纹理抓取单…

项目打包下载 当向量元素超过线程个数时的情况 向量元素个数为(33 * 1024)/(128 * 128)=2.x倍 /* * Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. * * NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and * proprietary rights in and to this software an…

今天想起一个问题,看到的绝大多数CUDA代码都是使用的一维数组,是否可以在CUDA中使用一维数组,这是一个问题,想了各种问题,各种被77的错误状态码和段错误折磨,最后发现有一个cudaMallocManaged函数,这个函数可以很好的组织多维数组的多重指针的形式 ,后来发现,这个问题之前在Stack Overflow中就有很好的解决.先贴一下我自己的代码实现: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_paramete…