Threads are executed in warps of 32, with all threads in the warp executing the same instruction at the same time What happens if different threads in a warp need to do different things?if (x<0.0) z = x-2.0;else z = sqrt(x); This is called warp diver…

Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质. Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元.一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式.也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令. block可以是一维二维或者三维的,但是,从硬件角度看,所有的thread都被组织成一维…

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa…

Avoiding Branch Divergence 有时,控制流依赖于thread索引.同一个warp中,一个条件分支可能导致很差的性能.通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warp divergence(该问题的解释请查看warp解析篇). The Parallel Reduction Problem 我们现在要计算一个数组N个元素的和.这个过程用CPU编程很容易实现: ; ; i < N; i++) sum += array[i]; 那么如果Array的元素非常多呢?应用并行计算可以大大…

Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质. Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元.一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式.也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令. block可以是一维二维或者三维的,但是,从硬件角度看,所有的thread都被组织成一维…

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…

Reduction并行分析: 每个线程是基于一个树状的访问模型,从上至下,上一层读取数据相加得到下一层的数据．不停的迭代,直到访问完所有的数据． 利用这么多的线程块(thread block)我们需要做的事情如下: 1． 处理非常大的数组 2． 让GPU的每个处理器保持忙碌 3． 每个thread block迭代减少数组的区域． 比如这个图,第一次是8个数据,第二次是4个． 但是碰到一个问题,在thread block中的线程可以利用同步,但是每个thread block都处理完了,CUDA中并…

2iSome years ago I started work on my first CUDA implementation of the Multiparticle Collision Dynamics (MPC) algorithm, a particle-in-cell code used to simulate hydrodynamic interactions between solvents and solutes. As part of this algorithm, a num…

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) {}…

大家好~本文使用WebGPU的计算着色器,实现了奇偶排序. 奇偶排序是冒泡排序的并行版本,在1996年由J Kornerup提出.它解除了每轮冒泡间的串行依赖以及每轮冒泡内部的串行依赖,使得冒泡操作可以并行执行 目录 介绍奇偶排序算法 分析时间复杂度 需求 初步设计 代码实现 发现问题 改进设计 相关代码实现 改进设计 相关代码实现 限制 总结 参考资料 最终版本的代码在这里 介绍奇偶排序算法 假设待排序的数组为Arr1 在奇数步中,Arr1中奇数项与相邻的右边一项比较和交换: 在偶数步中,Ar…