CUDA 中dim3含义

【CUDA 中dim3含义】的更多相关文章

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…

CUDA中多维数组以及多维纹理内存的使用

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…

CUDA中并行规约（Parallel Reduction）的优化

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中时间用法

转载:http://blog.csdn.net/jdhanhua/article/details/4843653 在CUDA中统计运算时间,大致有三种方法: <1>使用cutil.h中的函数unsigned int timer=0;//创建计时器cutCreateTimer(&timer);//开始计时cutStartTimer(timer);{ //************ ………… //************* }//停止计时cutStopTimer(timer);//获得从开…

cuda中模板的使用

模板是C++的一个重要特征,它可以让我们简化代码,同时使代码更整洁.CUDA中也支持模板,这给我们编写cuda程序带来了方便.不过cuda4.0之前和之后使用模板的方法不一样,这给我们带来了少许困难.在cuda4.0之前,模板的使用和C++中无区别,使用非常方便,在此不做过多介绍.不过在cuda4.0之后,由于编译器的升级,导致之前的模板使用方法不再有效,我们需要重新设计代码. 如果按照之前的方式编写代码,如下面简单示例: template <type T> __global__ void f…

C++/C 宏定义（define）中# ## 的含义（转）

http://hi.baidu.com/kiraversace/item/1148ee057147981a4ac4a3e9 C++/C 宏定义(define)中# ## 的含义 define 中的# ## 一般是用来拼接字符串的,但是实际使用过程中,有哪些细微的差别呢,我们通过几个例子来看看. #是字符串化的意思,出现在宏定义中的#是把跟在后面的参数转成一个字符串: eg: 1 2 3 #define strcpy__(dst, src) strcpy(dst, #src) …

C++/C 宏定义（define）中# ## 的含义宏拼接

C++/C 宏定义(define)中# ## 的含义 define 中的# ## 一般是用来拼接字符串的,但是实际使用过程中,有哪些细微的差别呢,我们通过几个例子来看看. #是字符串化的意思,出现在宏定义中的#是把跟在后面的参数转成一个字符串: eg: #define strcpy__(dst, src) strcpy(dst, #src) strcpy__(buff,abc) 相当于 strcpy__(buff,“abc”) ##是连接符号,把参数连接在一起 #define FU…

java中<load-on-startup>含义

java中 load-on-startup 含义 java中的 load-on-startup 用于表示该servlet是否在servlet容器启动的时候加载. 示例: <load-on-startup>xx</load-on-startup> 其中:如果xx是负数或者没有指定,表示该servlet在被选择时才加载: 如果xx为正数或者为0,表示在servlet容器启动的时候就加载,而且数值越小,加载的优先级越高.…

cuda中的二分查找

使用背景通常,在做高性能计算时,我们需要随机的连接某些点.这些点都具有自己的度量值,显然,度量值越大的值随机到的概率就会越大.因此,采用加权值得方法: void getdegreeSum(DG *g){ memset(degreeSum,,sizeof(uint)*MAXSIZE); ; ;i<(g->n);i++){ degreeSum[i] = g->v[i].desum+last; last = degreeSum[i]; } } 这样degreeSum[]数组中存储的即是一个有…

CUDA中确定你显卡的thread和block数

CUDA中确定你显卡的thread和block数在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面总结首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute 1.x)的只是支持 512 threads. 如果是非常早期的一些显卡的话可以参阅这个Web…

CUDA中使用多维数组

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…

CUDA中关于C++特性的限制

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__…

CUDA && GPU中dim3介绍

…

cuda中thread id

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Copyright 1993-2015 NVIDIA Corporation. All rights reserved. // // Please refer to the NVIDIA end user license agreement (EULA) associated // with this source code for…

cuda中threadIdx、blockIdx、blockDim和gridDim的使用

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…

CUDA中的常量内存constant

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block和thread的合理划分配置

CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作,创建N个线程分别执行执行,每个网格(Grid)可以最多创建65535个线程块,每个线程块(Block)一般最多可以创建512个并行线程,在第一个CUDA程序中对核函数的调用是: addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b); 这里的<<<>>>运算符内是核函数的执行参数,告诉编译器运行时如何启动核函数,用于说明内核函数中的线…

java中“/0”含义

public class Test { public static void main(String[] args) { // 正常情况下,对这个0,tp中储的是其对应的ASCII码48 char tp = '0'; System.out.println((int) tp); // 加了\表示后面的0是一个转义字符,要作特殊处理,这个转义的意思就是0与原来的字符0的含义不再一样啦,当编译器遇到这个\0时会自动将 // \0转化为十进制0存储在ch中,十进制0对应的ASCII码中的字符即是NULL…

CUDA中Bank conflict冲突

转自:http://blog.csdn.net/smsmn/article/details/6336060 其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突,这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题,里面有讲到这些问题,但是没办法,为了要看懂那个bank conflict冲突,我不得不去找资料,说句实话我现在不是完全弄明白,但是应该说有点眉目了,现在我就把网上找的整理一下,放在这边,等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误. Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器,用于同一个线程…

load-on-startup在web.xml中的含义

在servlet的配置当中,<load-on-startup>1</load-on-startup>的含义是: 标记容器是否在启动的时候就加载这个servlet. 当值为0或者大于0时,表示容器在应用启动时就加载这个servlet: 当是一个负数时或者没有指定时,则指示容器在该servlet被选择时才加载. 正数的值越小,启动该servlet的优先级越高. 为什么不是true和false呢?这是因为如果我们在web.xml中设置了多个servlet的时候,可以使用load-on-s…

CUDA中修饰符的解释

1. __device__ 使用 _device_ 限定符声明的函数具有以下特征: n 在设备上执行: n 仅可通过设备调用. 2. __global__ 使用 _global_ 限定符可将函数声明为内核.此类函数: n 在设备上执行: n 仅可通过主机调用. 3. __host__ 使用 _host_ 限定符声明的函数具有以下特征: n 在主机上执行: n 仅可通过主机调用. 仅使用 _host_…

CUDA中的流与事件

流:CUDA流很像CPU的线程,一个CUDA流中的操作按顺序进行,粗粒度管理多个处理单元的并发执行. 通俗的讲,流用于并行运算,比如处理同一副图,你用一个流处理左边半张图片,再用第二个流处理右边半张图片,这两个流中的代码同时执行,加快了处理速度. 事件:记录CUDA事件是CUDA流中应用程序跟踪进度的一个方式. 通俗的讲,事件用来对算法计时,你再算法开始前设置一个事件,在算法结束后设置一个事件,两个事件的时间差就是算法执行时间. SM: 流处理器族…

cuda中当数组数大于线程数的处理方法

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…

CUDA 中的计时方法

问题描述:一般利用CUDA进行加速处理时,都需要测试CUDA程序的运行时间,来对比得到的加速效果. 解决方法: 1).GPU端计时,即设备端计时. 2).CPU端计时,即主机端计时. 设备端计时有两种不同的方不地,分别是调用clock()函数和使用CUDA API的事件管理功能. clock函数计时: 1).在内核函数中要测量的一段代码的开始和结束的位置分别调用一次clock函数,并将结果记录下来. 2).根据这两次clock函数返回值,作差计算,然后除以GPU的运行频率(SP的频率)即可以得到…