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…

本文内容过于硬核,建议有 Java 相关经验人士阅读. 1. 引言 相信做 Java 开发的同学,对 IDEA 这个工具应该都不陌生,即使不使用 IDEA 做开发,那么对 Eclipse 这个工具应该也不会陌生,如果这两个都不用的同学,我就想弱弱问一句,您不会是在使用记事本吧? 上面除了那个记事本,我相信所有的同学都对 IDEA 或者说 Eclipse 这两个工具的打开速度深有印象吧. 只要你没自己改过启动参数,不管电脑多高的配置,我相信这个打开速度应该都快不到哪去. 前面写了这么多篇的 JVM…

1.创建bean的方式有3种: 1>使用构造器创建bean,即设值注入.构造注入本质都是使用bean的构造器创建bean的. 2>使用静态工厂方法创建bean. 3>调用实例工厂方法创建bean. 2.使用静态工厂方法创建bean 使用静态工厂方法创建bean实例,<bean.../>元素需要指定如下两个属性: class:值为静态工厂类 factory-method:该属性指定静态工厂方法生产bean实例.如果静态工厂方法需要参数,则使用<constructor-ar…

Mysql优化(出自官方文档) - 第六篇 目录 Mysql优化(出自官方文档) - 第六篇 Optimizing Subqueries, Derived Tables, View References, and Common Table Expressions 1 Optimizing IN and EXISTS Subquery predicates with Semijoin Transformations 2 Optimizing Subqueries with Materializat…

前言 本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化,并给出不同并行思路对均值滤波的实现. 并行优化的两种思路 思路1: global 函数 在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html 思路2: CUDA 库 将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html 两…

前言 本文讨论如何使用 CUDA 对代码进行并行优化,并给出不同并行思路对均值滤波的实现. 并行优化的两种思路 思路1: global 函数 在 global 函数中创建出多个块多个线程对矩阵每个元素进行并行计算 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3750119.html 思路2: CUDA 库 将遍历矩阵分别对每个元素的操作转化成以矩阵整体为单位的操作 请参考:http://www.cnblogs.com/scut-fm/p/3756242.html 两…

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 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…

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过…