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使用CUDA Warp-Level级原语 NVIDIA GPU以SIMT(单指令,多线程)的方式执行称为warps 的线程组.许多CUDA程序通过利用warp执行来实现高性能.本文将展示如何使用cuda9中引入的原语,使warp级编程安全有效. Figure 1: The Tesla V100 Accelerator with Volta GV100 GPU. SXM2 Form Factor. 图1:Volta GV100 GPU的特斯拉V100加速器.SXM2外形尺寸. Warp-level…
QuartusII  中采用门级原语 默认的是前面第一个 为output  后面所有信号为输入 图中的工程实现的是 一个二选一多路选择器…
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…
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…
http://www.geforce.cn/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-480/architecture http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d99607e54fece4780714c0676943f0122ba1a1020fdf843898701c011969b9fd61600705a0d8612244ea5e5c9da561266a4371e08cc8ff1b81a6c87b6fde6267304b9b1…
6. 杂项说明 6.1. warp级原语 warp作为执行的原始单元(自然位于线程和块之间),重要性对CUDA程序员显而易见.从SM 1.x开始,NVIDIA开始添加专门针对thread的指令. Vote CUDA体系结构是32位的,并且warp由32个线程组成,这些线程与评估条件,向warp中的每个线程广播1位结果,指令能完整匹配.VOTE指令(在SM 1.2第一个可用的)的计算结果的状态,并广播该结果在thread的所有线程.__any()默认返回1,在任何thread32个的线程,如果断言…
如何使用TensorCores优化卷积 本文将演示如何在TVM中使用TensorCores编写高性能的卷积计划.假设卷积的输入有大量数据.首先介绍如何在GPU上优化卷积. TensorCore简介 每个Tensor核心都提供一个4x4x4的矩阵处理阵列,该阵列可以运行 ,其中A,B,C和D是4x4矩阵,如图所示.矩阵乘法输入A和B是FP16矩阵,而累加矩阵C和D可以是FP16或FP32矩阵.D = A * B + C 但是,CUDA程序员只能使用扭曲级原语,在张量核上执行16x16x16半精度矩…
详细Ubuntu18.04,CUDA9.0,OpenCV3.1,Tensorflow完全配置指南 问题1:使用Cmake编译opencv源码 CMake Error: The following variables are used in this project, but they are set to NOTFOUND. Please set them or make sure they are set and tested correctly in the CMake files: CUD…
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…
TVM:一个端到端的用于开发深度学习负载以适应多种硬件平台的IR栈  本文对TVM的论文进行了翻译整理 深度学习如今无处不在且必不可少.这次创新部分得益于可扩展的深度学习系统,比如 TensorFlow.MXNet.Caffe 和 PyTorch.大多数现有系统针对窄范围的服务器级 GPU 进行了优化,并且需要在其他平台(如手机.IoT 设备和专用加速器(FPGA. ASIC))上部署大量工作.随着深度学习框架和硬件后端数量不断增加,我们提出了一个统一的中间表征(IR)堆栈,可以弥补以生产力为中…