前言 线程的组织形式对程序的性能影响是至关重要的,本篇博文主要以下面一种情况来介绍线程组织形式: 2D grid 2D block 线程索引 矩阵在memory中是row-major线性存储的: 在kernel里,线程的唯一索引非常有用,为了确定一个线程的索引,我们以2D为例: 线程和block索引 矩阵中元素坐标 线性global memory 的偏移 首先可以将thread和block索引映射到矩阵坐标: ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x…

1 每个SM上面失少要有192个激活线程,寄存器写后读的数据依赖才能被掩盖   2 将 寄存器 的bank冲突降到最低,应尽量使每个block含有的线程数是64的倍数   3 block的数量应设置得令可用的计算资源被充分的利用.由于每个block映射到一个sm上面,所以至少应该让block的数目跟sm的数目一样多.   4 当Block中的线程被同步时或者等待读取设备存储器时,相应的SM会闲置.通常让block的数目是sm的2倍以上,使其在时间轴上重叠   5 如果block的数目足够多,则每…

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>…

1. tomcat 的线程配置参数详情如下: 修改conf/server.xml中的<Connector .../> 节点如下: <Connector port="8080" protocol="HTTP/1.1" maxThreads="600" minSpareThreads="100" maxSpareThreads="500" acceptCount="700"…

配置类: /** * 定时任务线程配置 * */ @Configuration public class SchedulerConfig implements SchedulingConfigurer { @Override public void configureTasks(ScheduledTaskRegistrar taskRegistrar) { // 设置定时任务并发数目 taskRegistrar.setScheduler(Executors.newScheduledThreadP…

在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 在linux和windows下anaconda+pycharm+tensorflow+cuda的配置 第一次在csdn上写博客,纯粹是为了想自己以后可以来看看之前踩得坑,也方便以后遇到同样的问题的时候能够有经验解决 Window10 首先是在Linux下,刚开始之所以会遇到这个问题是在跑Github上的一个代码,是需要用到tensorflow框架,之后配好环境后代码是能够跑通的,但是计算速度非常…

首先,正确安装OpenCV,并且通过测试. 我理解GPU的环境配置由3个主要步骤构成. 1. 生成关联文件,即makefile或工程文件 2. 编译生成与使用硬件相关的库文件,包括动态.静态库文件. 3. 将生成的库文件加入到程序中,加入过程类似于OpenCV库的添加过程. 详细操作参见: http://wenku.baidu.com/link?url=GGDJLZFwhj26F50GqW-q1ZcWek-QN2kAgVJ5SHrQcmte-nx9-GyIUKxGwIvtzJ_WoBddvasI…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5b.html 一个grid中的所有线程执行相同的内核函数,通过坐标进行区分.这些线程有两级的坐标,blockId和threadId,由CUDA runtime system指定.grimDim.x标识block在x维度上的数目,gridDim.y标识block在y维度上的数目.例如, 在启动内核时指定: dim3 dimBlock(4,2,2); dim3 dimGrid(2,2,1); Kerne…

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度…

一.新建项目 打开VS2017 → 新建项目 → Win32控制台应用程序 → “空项目”打钩 二.调整配置管理器平台类型 右键项目 → 属性 → 配置管理器 → 全改为“x64” 三.配置生成属性 右键项目 → 生成依赖项 → 生成自定义 → 勾选“CUDA 9.0XXX” 三.配置基本库目录 注意:后续步骤中出现的目录地址需取决于你当前的CUDA版本及安装路径 右键项目 → 属性 → 配置属性 → VC++目录 → 包含目录,添加以下目录: C:\Program Files\NVIDIA G…