GPU编程自学3 —— CUDA程序初探

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GPU编程自学3 —— CUDA程序初探

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>…

GPU编程自学4 —— CUDA核函数运行参数

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GPU编程自学2 —— CUDA环境配置

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GPU编程自学7 —— 常量内存与事件

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GPU编程自学6 —— 函数与变量类型限定符

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GPU编程自学5 —— 线程协作

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GPU编程自学1 —— 引言

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第一篇：GPU 编程技术的发展历程及现状

前言本文通过介绍 GPU 编程技术的发展历程,让大家初步地了解 GPU 编程,走进 GPU 编程的世界. 冯诺依曼计算机架构的瓶颈曾经,几乎所有的处理器都是以冯诺依曼计算机架构为基础的.该系统架构简单来说就是处理器从存储器中不断取指,解码,执行. 但如今这种系统架构遇到了瓶颈:内存的读写速度跟不上 CPU 时钟频率.具有此特征的系统被称为内存受限型系统,目前的绝大多数计算机系统都属于此类型. 为了解决此问题,传统解决方案是使用缓存技术.通过给 CPU 设立多级缓存,能大大地降低存储系统的压力…

GPU 编程入门到精通（五）之 GPU 程序优化进阶

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编…

GPU/CUDA程序初体验向量加法

现在主要的并行计算设备有两种发展趋势: (1)多核CPU. 双核,四核,八核,...,72核,...,可以使用OpenMP编译处理方案,就是指导编译器编译为多核并行执行. (2)多线程设备(GP)GPU. 通用GPU,就是显卡,以nvidia公司的显卡为主.nvidia使用CUDA编程. 由于毕业的需要,现在开始学习CUDA编程.看了一段时间教程,目前环境已经配好,下面是一个简单的CUDA程序: 程序实现向量的加法操作,使用了一个block内部的512个线程. #include <stdio.h…

《CUDA并行程序设计：GPU编程指南》

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华李东李松泽魏通丛书名: 高性能计算系列丛书出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月开本:16开页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机更多关于>>…

GPU 编程入门到精通（四）之 GPU 程序优化

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴.欢迎一起交流和学习,我的邮箱: caijinping220@gmail.com . 使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱.可是对于学习来说,还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂.记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编…

GPU 编程入门到精通（三）之第一个 GPU 程序

博主因为工作其中的须要.開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程,因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴.欢迎一起交流和学习,我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说,还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编程…

GPU编程--宏观理解篇（1）

GPU编程与CPU编程最大的不同可以概括为以下两点: "The same program is executed on many data elements in parallel" "Data-parallel processing maps data elements to parallel processing threads" 也就是同一份程序在很多"数据单位"上并行执行 "数据单位"被影射到并行线程上执行例如,我…

GPU计算的后CUDA时代-OpenACC(转)

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上. 出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和…

详解第一个CUDA程序kernel.cu

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par…

GPU编程和流式多处理器（四）

GPU编程和流式多处理器(四) 3.2. 单精度(32位) 单精度浮点支持是GPU计算的主力军.GPU已经过优化,可以在此数据类型上原生提供高性能,不仅适用于核心标准IEEE操作(例如加法和乘法),还适用于非标准操作(例如对先验的近似(例如sin()和log())).32位值与整数保存在同一寄存器文件中,因此单精度浮点值和32位整数(使用__float_as_int()和__int_as_float())之间的强制转换是免费的. 加法,乘法和乘加编译器自动将浮点值的+,–和*运算符转换为加,乘…

GPU编程和流式多处理器（三）

GPU编程和流式多处理器(三) 3. Floating-Point Support 快速的本机浮点硬件是GPU的存在理由,并且在许多方面,它们在浮点实现方面都等于或优于CPU.全速支持异常可以根据每条指令指定直接舍入,特殊功能单元可为六种流行的单精度先验函数,提供高性能的近似函数.相比之下,x86 CPU在微代码中实现异常,其运行速度可能比在规范化浮点算子上运行的速度慢100倍.舍入方向是由一个控制字指定的,该控制字需要数十个时钟周期来更改,并且SSE指令集中唯一的超越逼近函数是用于倒数和倒数平…

GPU编程和流式多处理器

GPU编程和流式多处理器流式多处理器(SM)是运行CUDA内核的GPU的一部分.本章重点介绍SM的指令集功能. 流式多处理器(SM)是运行我们的CUDA内核的GPU的一部分.每个SM包含以下内容. 可以在执行线程之间划分的数千个寄存器几个缓存: –共享内存,用于线程之间的快速数据交换 –恒定高速缓存,用于快速广播恒定内存中的读取 –纹理缓存,以聚合纹理内存的带宽 – L1缓存,可减少对本地或全局内存的延迟 Warp调度程序可以快速在线程之间切换上下文,并向准备执行的Warp发出指令用于整数…

CUDA程序的调试总结【不定时更新】

1 )CUDA的程序,经常犯,但是很难发现的一个错误就是同步问题. 描述下实例 for (k = 0; k < N; k+=BS) { sda[tx] = gda[tx+index]; __syncthreads(); for (j = 0; j < BS; j++) { tp += sda[j] } out[index+tx] = tp; } 看看上面的代码,好像没问题. 其实当N < BS的时候上面的代码是没有问题的.但是当N大于BS的时候,每个线程会至少循环两次,这样问题就来了.…

Point : GPU编程的艺术！一切的历史！

Point: 渲染渲染,神奇的渲染!! ———————————————— 只要你走的足够远,你肯定能到达某个地方. 1"GPU编程" History ————————— //由于笔记我是由印象里面转移过来的,排版上请见谅想要实现自己的光线?想要渲染出自己的正方体!?那么没错了. 我们需要的东西不是C语言,而是英伟达所提出的 Cg 语言了. GPU 概念于20世纪70年代末80年代初被提出,采用单片集成电路作为图形芯片.[具有高并行结构,更多的ALU] 它能够很快的进行几张图片的合成和…

CUDA程序计时

之前写的CUDA程序,想测量一下性能,网上很多用的是CPU端计时,很不准确.翻了一下书,发现这里应该使用事件来计时. CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳,这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的.由于GPU本身支持记录时间戳,因此就避免了当使用CPU定时器来统计GPU执行的时间时可能遇到的诸多问题. 首先创建两个事件,起始时间和结束时间: cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop);…

GPU 编程相关简要摘录

GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要:异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算.当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算. CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务) 编程框架: C++ AMP:Accelerator Massive Parallel…