CUDA 深入浅出谈[转]

CUDA 深入浅出谈 “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF…

深入浅出谈存储之NAS是什么

深入浅出谈存储之NAS是什么 2012年02月17日16:42 来源:新浪博客作者:林沛满编辑:曾智强查看全文赞(0)评论(0) 分享标签: NAS , 企业NAS , 存储系统 [IT168 技术] IT男们经常受到两个消息的折磨:好消息是,有姑娘主动打来电话了;坏消息是,她们只是想让你帮忙装个电脑而已. 这是多么令人沮丧的事情,因为你最多花10分钟在香闺连好线,姑娘们就要打发你回家了(关于如何尽量在香闺里拖延时间,我们另文讨论).很多姑娘想不到的是,没把这个热心的IT男留住,可能就…

深入浅出谈存储:如何区别NAS、SAN与DAS

深入浅出谈存储:如何区别NAS.SAN与DAS 2012年02月17日16:51 来源:新浪博客作者:林沛满编辑:曾智强查看全文赞(0)评论(1) 分享标签: DAS , SAN , 存储系统 [IT168 技术] 上一篇<NAS是什么?>发表后,评论如雪花般飘来.这本是每位作者所乐意看到的,令我哭笑不得的是,多数读者只看了开头的笑话就留言走人了.唯有一位让我聊感欣慰,因为他说“/陈老师专题”里的几百兆图片他也有.还好“/陈老师专题”出现在文章的末尾.这悲剧也提醒了我,技术文档不要过…

深入浅出谈数据挖掘zz

编者的话:本文对数据挖掘概念的产生,数据挖掘与常规数据分析的主要区别,所能解决的几大类问题和所应用的领域都有着非常清晰的论述.作者在此篇文章中认为数据挖掘最重要的要素是分析人员的相关业务知识和思维模式.丰富的业务知识是设计有效的相关变量的必要条件,而分析人员的思维模式从另外一个方面也保障了设计变量的结构化和完整性.所以我们在掌握丰富的业务知识同时,如果能够按照正确的思维模式去思考问题,将会发现解决问题并不是很困难的. 一. 数据挖掘的本质一般来说,比较狭义的观点认为数据挖掘…

深入浅出谈4G ─ 4G LTE网速到底有多快?

常说4G网速能达100MHz,实际感受远远没有这么快.今天和大家一起算算帐,算算4G LTE网速到底有多快. 基本概念1:资源粒子个资源粒子就是用个子载波传送个OFDM符号. 1个子载波的带宽是15kHz. 1个OFDM符号可以容纳2/4/个数据位. :1个资源粒子最多传送个数据位. 基本概念2:资源块个资源块就是个子载波传送个时隙(0.5ms). 1组(12个)子载波共占用180kHz的带宽. 个时隙(0.5ms)内,1个子载波可以传送或7个资源粒子,12个子载波可以传送72或84个资源粒…

深入浅出谈DM

…

CUDA编程（六）进一步并行

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…

CUDA 编程

作者:MingChaoSun 原文:https://blog.csdn.net/sunmc1204953974/article/details/51000970 一.CPU和GPU 上图是CPU与GPU的对比图,对于浮点数操作能力,CPU与GPU的能力相差在GPU更适用于计算强度高,多并行的计算中.因此,GPU拥有更多晶体管,而不是像CPU一样的数据Cache和流程控制器.这样的设计是因为多并行计算的时候每个数据单元执行相同程序,不需要那么繁琐的流程控制,而更需要高计算能力,这也不需要大cach…

CUDA编程（十）使用Kahan's Summation Formula提高精度

CUDA编程(十) 使用Kahan's Summation Formula提高精度上一次我们准备去并行一个矩阵乘法.然后我们在GPU上完毕了这个程序,当然是非常单纯的把任务分配给各个线程.也没有经过优化.终于我们看到,执行效率相当的低下,可是更重要的是出现了一个我们之前做整数立方和没遇到的问题,那就是浮点数精度损失的问题. 关注GPU运算的精度问题: 在程序的最后.我们计算了精度误差,发现最大相对误差偏高,而一般理想上应该要低于 1e-6. 我们之前将评估CUDA程序的时候也提过了.精度是CU…

CUDA编程（二） CUDA初始化与核函数

CUDA编程(二) CUDA初始化与核函数 CUDA初始化在上一次中已经说过了,CUDA成功安装之后,新建一个project还是十分简单的,直接在新建项目的时候选择NVIDIA CUDA项目就能够了,我们先新建一个MyCudaTest project.删掉自带的演示样例kernel.cu.然后新建项,新建一个CUDA C/C++ File ,我们首先看一下怎样初始化CUDA,因此我命名为InitCuda.cu 首先我们要使用CUDA的RunTime API 所以我们须要include cud…

CUDA学习资料分享(随时更新)

1.Programming_Massively_Parallel_Processors.pdf 2.CUDA_C_Programming_Guide.pdf 3.CUDA范例精解通用GPU编程.pdf 4.GPU高性能编程CUDA实战中文.pdf 5. CUDA深入浅出.pdf…

CUDA5.5入门文章：VS10设置

原文链接:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12205435 作者专栏:http://blog.csdn.net/augusdi/article/category/1663451 (一): VS10设置在开始学习之前,首先要做的就是找到一本好的教材,要知道一本好的教材可以让我们更加轻松地入门.在看了一些个CUDA编程相关的教材之后,我向大家推荐的一本教材叫做<GPU高性能编程CUDA实战>.本教材相比其他的教材而言,它讲得比较细,对于一…

CUDA02 - 访存优化和Unified Memory

CUDA02 - 的内存调度与优化前面一篇(传送门)简单介绍了CUDA的底层架构和一些线程调度方面的问题,但这只是整个CUDA的第一步,下一个问题在于数据的访存:包括数据以何种形式在CPU/GPU之间进行通信.迁移,以及在GPU内部进行存储.访问. 1 global .shared .constant.local 通常来讲,待计算的数据都存放在内存或者硬盘(外部存储设备)中,由CPU来进行调度.想要在device上计算.处理数据,就首先需要将数据转移至CUDA,这样的转移操作通常需要经过数据总…

SQL Server2008窗口计算

(一) 窗口的定义:指为用户指定的一组行,也称着"分区".如下图所示的窗口分区.每一个班级看作是一个数据窗口,一共有三个窗口 (二)窗口计算的相关方法 1)over()用法格式:函数名(列) over(选项) OVER关键字表示把函数当成开窗函数而不是聚合函数.SQL标准允许将所有聚合函数用做开窗函数,使用OVER关键字来区分这两种用法. (三)案例分析 (1) 查询工资小于5000元的员工信息(城市以及年龄),并且在每行中都显示所有工资小于5000元的员工个数 CREATE TA…

网络存储技术介绍(2) ( based on zt)

http://www.educity.cn/tx/429084.html 互联网技术DAS.NAS和SAN存储方案的比较按照设备位置和接入方式,磁盘存储可以分为内置存储和外挂存储,外挂存储又分为直连存储和网络存储(Fabric-Attached Storage,FAS)等方式,如图10-31所示. yxr注:其实是存储历史发展的一个过程,从附属部分走向独立,从单独硬件走向网络! 1.DAS与NAS存储方案的比较 DAS是大型服务器主要采用的外挂存储方式,由于存储利用率和扩展的原因, DAS必须…

上海仪电Azure Stack技术深入浅出系列1：谈Azure Stack在私有云/混合云生态中的定位

2.2 Azure Stack Azure Stack到2017年7月才提供GA版本,但目前还是可以通过技术预览版了解该技术.Azure Stack本质上是核心Azure服务的一个私有实例. Microsoft Azure自2010年起开始提供公有云服务,微软也以Windows server. Hyper-V system center 和 Azure Pack的形式提供私有云.然而,由于这些公有云和私有云服务使用不同的技术运用的,它们并不兼容. Microsoft Azure Stack改变了…

【并行计算-CUDA开发】Apple's OpenCL——再谈Local Memory

在OpenCL中,用__local(或local)修饰的变量会被存放在一个计算单元(Compute Unit)的共享存储器区域中.对于nVidia的GPU,一个CU可以被映射为物理上的一块SM(Stream Multiprocessor):而对于AMD-ATi的GPU可以被映射为物理上的一块SIMD.不管是SM也好,SIMD也罢,它们都有一个在本计算单元中被所有线程(OpenCL中称为Work Item)所共享的共享存储器.因此,在一个计算单元内,可以通过local shared memory来…

【并行计算-CUDA开发】浅谈GPU并行计算新趋势

随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose computing on graphics processing units,基于GPU的通用计算).而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作. CPU + GPU 是一个强大的…

[Machine Learning & Algorithm]CAML机器学习系列1：深入浅出ML之Regression家族

声明:本博客整理自博友@zhouyong计算广告与机器学习-技术共享平台,尊重原创,欢迎感兴趣的博友查看原文. 符号定义这里定义<深入浅出ML>系列中涉及到的公式符号,如无特殊说明,符号含义均按下述定义解释: 符号含义 \(x_j\) 第\(j\)维特征 \(x\) 一条样本中的特征向量,\(x=(1, x_1, x_2, \cdots, x_n)\) \(x^{(i)}\) 第\(i\)条样本 \(x_{j}^{(i)}\) 第\(i\)条样本的第\(j\)维特征 \(y^{(i)}\)…

浅谈php生成静态页面

一.引言在速度上,静态页面要比动态页面的比方php快很多,这是毫无疑问的,但是由于静态页面的灵活性较差,如果不借助数据库或其他的设备保存相关信息的话,整体的管理上比较繁琐,比方修改编辑.比方阅读权限限制等,但是,对应一些我们经常频频使用的文件,比方说,开发的新闻发布系统,我们不希望很多用户都读取数据库才显示结果,这样一方面消耗了服务器的资源,另一方面占去了浏览者大量可贵的响应时间,所有,有了"静态页面话"的做法,当前很多网站都采用这种技术,一般都是由管理后台控制,或者生成html直…

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv)

zw版·Halcon与delphi(兼谈opencv) QQ群 247994767(delphi与halcon) <Halcon与delphi>系列,早两年就想写,不过一方面,因为Halcon是售价高达数万欧元(不是人民币)的专业软件,知道的人不多, 另外一方面,个人琐事太多,一直没时间动笔,这次借国庆空闲,匆匆忙忙,开个头先. 标题本来准备用:<Halcon.opencv与delphi.python.vb.c++> 太杂,虽然现在流行长标题,还是简化…

深入浅出Docker（一）：Docker核心技术预览

Docker是PaaS供应商dotCloud开源的一个基于LXC 的高级容器引擎,源代码托管在 GitHub 上, 基于Go语言开发并遵从Apache 2.0协议开源.Docker提供了一种在安全.可重复的环境中自动部署软件的方式,它的出现拉开了基于云计算平台发布产品方式的变革序幕.为了更好的促进Docker在国内的发展以及传播,我们决定开设<深入浅出Docker>专栏,邀请Docker相关的布道师.开发人员.技术专家来讲述Docker的各方面内容,让读者对Docker有更深入的了解,并且能够…

深入浅出OOP（一）: 多态和继承(早期绑定/编译时多态)

在本系列中,我们以CodeProject上比较火的OOP系列博客为主,进行OOP深入浅出展现. 无论作为软件设计的高手.或者菜鸟,对于架构设计而言,均需要多次重构.取舍,以有利于整个软件项目的健康构建,有些经验是前辈总结的,我们拿来使用即可,有些是团队知识沉淀的,总之复用前人好的思想有利于减少返工.当然,在面试的时候,如果能围绕OOP大谈特谈,自然会加分多多的. 开始阅读本系列博客的预备知识,多态.封装.面向对象编程等,请通过MSDN学习.如下图的术语,您应该耳熟能详的.本系列文章使用C#作为唯…

从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理

http://blog.csdn.net/wind19/article/details/7716326 前言几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”,“MapReduce”“海量数据处理”这方面的论文.但在看论文的过程…

从Hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理（含淘宝技术架构） (转)

转自:http://blog.csdn.net/v_july_v/article/details/6704077 从hadoop框架与MapReduce模式中谈海量数据处理前言几周前,当我最初听到,以致后来初次接触Hadoop与MapReduce这两个东西,我便稍显兴奋,觉得它们很是神秘,而神秘的东西常能勾起我的兴趣,在看过介绍它们的文章或论文之后,觉得Hadoop是一项富有趣味和挑战性的技术,且它还牵扯到了一个我更加感兴趣的话题:海量数据处理. 由此,最近凡是空闲时,便在看“Hadoop”…

浅谈Android系统进程间通信（IPC）机制Binder中的Server和Client获得Service Manager接口之路

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6627260 在前面一篇文章浅谈Service Manager成为Android进程间通信(IPC)机制Binder守护进程之路中,介绍了Service Manager是如何成为Binder机制的守护进程的.既然作为守护进程,Service Manager的职责当然就是为Server和Client服务了.那么,Server和Client如何获得S…