前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别?本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面对 GPU 计算网格中的一些概念做细致分…

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念…

前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解. 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功. 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让程序员去使用缓存,而不是让缓存像 CPU 编程结构那样对程序员透明. 通过对所使用存储结构的优化,能够让程序的并行后的效果得到很大提高. 因此,这个问题是需要我们在开发全程中考虑的. 第一层:寄存器 每个流…

前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解. 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功. 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让程序员去使用缓存,而不是让缓存像 CPU 编程结构那样对程序员透明. 通过对所使用存储结构的优化,能够让程序的并行后的效果得到很大提高. 因此,这个问题是需要我们在开发全程中考虑的. 第一层:寄存器 每个流…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

随笔 - 353, 文章 - 1, 评论 - 5, 引用 - 0 三.并行编程 - Task同步机制.TreadLocal类.Lock.Interlocked.Synchronization.ConcurrentQueue以及Barrier等 目录 一.隔离执行:不共享数据,让每个task都有一份自己的数据拷贝. 1.传统方式 2.ThreadLocal类 二.同步类型:通过调整task的执行,有序的执行task. 常用的同步类型 1.Lock锁 2.Interlocked 联锁 3.Mutex…

在并行计算中,不可避免的会碰到多个任务共享变量,实例,集合.虽然task自带了两个方法:task.ContinueWith()和Task.Factory.ContinueWhenAll()来实现任务串行化,但是这些简单的方法远远不能满足我们实际的开发需要,从.net 4.0开始,类库给我们提供了很多的类来帮助我们简化并行计算中复杂的数据同步问题. 一.隔离执行:不共享数据,让每个task都有一份自己的数据拷贝. 对数据共享问题处理的方式是"分离执行",我们通过把每个Task执行完成后的…

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…

http://peghoty.blog.163.com/blog/static/493464092013016113254852/ http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA存储器模型:http://blog.csdn.net/endlch/article/details/44538801 CUDA限定符:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/4242728…

原文链接 回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码,我在那里还曾说过后面会细说,本文就详细介绍一下参数N1,<<>>,这里就是并行魔法发生地. N1是我们想并行运行的块数,如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”,这个函数将分成5个副本并行运行,每个副本称为一个块. 接下来我们必须要做的事情是,使用一个索引让每个副本为…

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行.目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等.本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法.参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 double…

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行. 目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等,而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法. 参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 doub…

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个…

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个…

任务,基于线程池.其使我们对并行编程变得更简单,且不用关心底层是怎么实现的.System.Threading.Tasks.Task类是Task Programming Library(TPL)中最核心的一个类. 一.任务与线程 1:任务是架构在线程之上的,也就是说任务最终还是要抛给线程去执行. 2:任务跟线程不是一对一的关系,比如开10个任务并不是说会开10个线程,这一点任务有点类似线程池,但是任务相比线程池有很小的开销和精确的控制. 我们用VS里面的"并行任务"看一看,快捷键Ctrl…

用于对内存中的数据做并行运算,也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算 一.AsParallel(并行化) 就是在集合后加个AsParallel(). 例如: , ); == ); foreach (var i in result) Console.WriteLine(i); 下面我们模拟给ConcurrentDictionary灌入1500w条记录,看看串行和并行效率上的差异,注意我的老爷机是2个硬件线程. static void Main(string[] args) {…

一.并行概念 1.并行编程 在.NET 4中的并行编程是依赖Task Parallel Library(后面简称为TPL) 实现的.在TPL中,最基本的执行单元是task(中文可以理解为"任务"),一个task就代表了你要执行的一个操作.你可以为你所要执行的每一个操作定义一个task,TPL就负责创建线程来执行你所定义的task,并且管理线程.TPL是面向task的,自动的:而传统的多线程是以人工为导向的. 现在已经进入了多核的时代,我们的程序如何更多的利用好硬件cpu,答案是并行处理…

为了让共享的数组,集合能够被多线程更新,我们现在(.net4.0之后)可以使用并发集合来实现这个功能.而System.Collections和System.Collections.Generic命名空间中所提供的经典列表,集合和数组都不是线程安全的,如果要使用,还需要添加代码来同步. 先看一个例子,通过并行循环向一个List<string>集合添加元素.因为List不是线程安全的,所以必须对Add方法加锁来串行化. 任务开始: ; static void Main(string[] args)…

现在多数设备.计算机都有多个CPU单元,即使是手机也是多核的.但要在开发中使用多核的优势,却需要一些技巧,花费时间编写额外的代码.好了,现在可以使用Delphi做并行编程了. 在Delphi.C++ Builder和RAD Studio XE7中,有一个简化并行运行任务的库,叫做并行编程库. 并行编程库在System.Threading单元中,其中提供了很多有用的特性,可方便的应用在已有项目和新项目中.提供了大量便利的重载函数,可同时支持C++和Object Pascal. 这些特性包括易用的针…

▶ 总体印象:适合 OpenCL 入门的书,有丰富的代码和说明,例子较为简单.先把 OpenCL 代码的基本结构(平台 → 设备 → 上下文 → 命令队列 → 创建缓冲区 → 读写缓冲区 → 编译代码 → 创建程序 → 创建内核 → 设定内核参数 → 执行内核 → 缓冲区读写 → 回收检查结果)定死了,在围绕这个结构展开算法和应用. ▶ 第一章,并行编程入门 ● 开放计算语言(Open Computuing Language,OpenCL) ● 设备语言可以高效映射到众多的内存系统构架上:主机端…

欢迎转载,转载请注明:本文出自Bin的专栏blog.csdn.net/xbinworld. 技术交流QQ群:433250724,欢迎对算法.技术.应用感兴趣的同学加入. 并行编程的需求是显而易见的,其最大的难题是找到算法的并行功能,同时必须处理数据的共享和同步.但是,因为每一个算法都是不一样的,很难有通用的并行功能--粒度都有可能是不一样的.OpenCL提供了很多并行的抽象模型,因此算法开发人员可以在不同粒度上开发并行的算法,以及数据的共享和同步. 一般来说,并行编程有两种大类型--分散收集(s…

C# 5.0 搭载于.NET 4.5和VS2012之上. 同步操作既简单又方便,我们平时都用它.但是对于某些情况,使用同步代码会严重影响程序的可响应性,通常来说就是影响程序性能.这些情况下,我们通常是采用异步编程来完成功能,这在前面也多次提及了.异步编程的核心原理也就是使用多线程/线程池和委托来完成任务的异步执行和返回,只不过在每个新的C#版本中,微软都替我们完成了更多的事,使得程序模板越来越傻瓜化了. .NET Framework 提供以下两种执行 I/O 绑定和计算绑定异步操作的标准模式:1…

            本文是.Net中的并行编程第六篇,今天就介绍一些我在实际项目中的一些常用优化策略.      一.避免线程之间共享数据 避免线程之间共享数据主要是因为锁的问题,无论什么粒度的锁,最好的线程之间同步方式就是不加锁,这个地方主要措施就是找出数据之间的哪个地方需要共享数据和不需要共享数据的地方,再设计上避免多线程之间共享数据. 在以前做过的某项目,开始时设计的方案: 开始设计时所有的数据都放入到了公共队列,然后队列通知多个线程去处理数据,队列采用互斥锁保证线程同步,造成的结果就…

命令式数据并行   Visual C# 2010和.NETFramework4.0提供了很多令人激动的新特性,这些特性是为应对多核处理器和多处理器的复杂性设计的.然而,因为他们包括了完整的新的特性,开发人员和架构师必须学习一种新的编程模型. 这一章是一些新的类.结构体和枚举类型,你可以使用这里来处理数据并行的场景.这章将为你展示怎样创建并行代码和描述与每个场景相关的新概念,而不是关注并发编程中的最复杂的问题.这样你将可以更加充分的理解性能改进. 开始并行任务  使用先前版本的.NET Frame…

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; /**…

多核并行编程的背景 在摩尔定律失效之前,提升处理器性能通过主频提升.硬件超线程等技术就能满足应用需要.随着主频提升慢慢接近撞上光速这道墙,摩尔定律开始逐渐失效,多核集成为处理器性能提升的主流手段.现在市面上已经很难看到单核的处理器,就是这一发展趋势的佐证.要充分发挥多核丰富的计算资源优势,多核下的并行编程就不可避免,Linux kernel就是一典型的多核并行编程场景.但多核下的并行编程却挑战多多. 多核并行编程的挑战 目前主流的计算机都是冯诺依曼架构,即共享内存的计算模型,这种过程计算模型对并…

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…

本文内容 并行编程 任务并行 隐式创建和运行任务 显式创建和运行任务 任务 ID 任务创建选项 创建任务延续 创建分离的子任务 创建子任务 等待任务完成 组合任务 任务中的异常处理 取消任务 TaskFactory 类 无委托的任务 相关数据结构 参考资料 下载 Demo 下载 Samples for Parallel Programming with .net framework 并行编程 多核 CPU 已经相当普遍,使得多个线程能够同时执行.将代码并行化,工作也就分摊到多个 CPU 上. 过…

这篇文章不是针对当前版本 Swift 3 的,而是对预计于 2018 年发布的 Swift 5 的一些特性的猜想.如果两年后我还记得这篇文章,可能会回来更新一波.在此之前,请当作一篇对现代语言并行编程特性的不太严谨科普文来看待. 2016-12-20 • 能工巧匠集 CPU 速度已经很多年没有大的突破了,硬件行业更多地将重点放在多核心技术上,而与之对应,软件中并行编程的概念也越来越重要.如何利用多核心 CPU,以及拥有密集计算单元的 GPU,来进行快速的处理和计算,是很多开发者十分感兴趣的事情.…