这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以…

目录 一.导言 1.1 为何要了解GPU? 1.2 内容要点 1.3 带着问题阅读 二.GPU概述 2.1 GPU是什么? 2.2 GPU历史 2.2.1 NV GPU发展史 2.2.2 NV GPU架构发展史 2.3 GPU的功能 三.GPU物理架构 3.1 GPU宏观物理结构 3.2 GPU微观物理结构 3.2.1 NVidia Tesla架构 3.2.2 NVidia Fermi架构 3.2.3 NVidia Maxwell架构 3.2.4 NVidia Kepler架构 3.2.5 NV…

A100 GPU硬件架构 NVIDIA GA100 GPU由多个GPU处理群集(GPC),纹理处理群集(TPC),流式多处理器(SM)和HBM2内存控制器组成. GA100 GPU的完整实现包括以下单元: 每个完整GPU 8个GPC,8个TPC / GPC,2个SM / TPC,16个SM / GPC,128个SM 每个完整GPU 64个FP32 CUDA内核/ SM,8192个FP32 CUDA内核 每个完整GPU 4个第三代Tensor核心/ SM,512个第三代Tensor核心 6个HBM…

号称全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580在可穿戴市场.健康医疗.ibeacon定位等市场得到广泛的应用,但是因为其较为封闭的技术/资料支持导致开发人员有较高的技术门槛,网络上也极少看到有关DA14580的开发技术分享,因此一般企业和一般技术团队都不敢贸然采用该平台,但一旦精通该芯片平台的开发,即可在蓝牙方案应用开发中获得较大的技术优势. 作者在集成电路领域有较为深厚的积累,在DA14580平台也有丰富的开发经验,接下来将以一个系列文章对DA14580的硬件架构和软件体系进行分析.如需技术咨询,请…

本文内容.开发板及配件仅限用于学校或科研院所开展科研实验! 淘宝店铺名称:开源SDR实验室 HackRF链接:https://item.taobao.com/item.htm?spm=a1z10.1-c.w4004-13257850194.8.69503d888aIzVL&id=526187854860 HackRF One硬件架构如图1所示.  图1 HackRF One硬件架构图[1] PC机通过USB接口与NXP LP43xx微控制器通信 微控制器通过并行总线及GPIO模拟的JTAG接口与…

Micro:bit做为当红的少儿编程工具,这两年在编程教育领域越来越火.今天就从硬件架构开始,分享Micro:bit的相关主题. Microbit 硬件设计是根据ARM mbed技术所开发的应用IC及相干周边功能所设计出来的!另外有一颗接口IC 用来处理USB 接口及拖拉式核心软件更新法.这接口IC 并未用来链接任何周边. 两部分关键信息可以一窥Microbit 的内部设计: ·        线路图(schematics,http://tech.microbit.org/hardware/sc…

1.硬件配置见如下图表. 组件名称 满配 半配 1/4配 1/8配 Sun Rack II 1242 1 1 1 1 计算节点 X2-2.X3-2.X4-2.X5-2.X6-2 30 16 8 4 存储设备 X2-2和X3-2: Dual controller Sun ZFS Storage 7320 appliance (60 TB) X4-2和X5-2: Oracle ZS3-ES storage appliance X6-2: Oracle ZS5–ES storage appliance…

  uname命令:主要用于输出一组操作系统的信息. 这个命令比较简单也比较有意思.为什么这么说呢?输入--help后看看效果,一目了然,简单吧: 首先输出完整信息: 我们再依次来输出一下: 最后,我们只需要记住uname命令可以输出和系统本身相关的内容,包含内核的版本.硬件架构是32位还是64位即可. 来自为知笔记(Wiz)…

1.Flink架构 Flink系统的架构与Spark类似,是一个基于Master-Slave风格的架构,如下图所示: Flink集群启动时,会启动一个JobManager进程.至少一个TaskManager进程.在Local模式下,会在同一个JVM内部启动一个JobManager进程和TaskManager进程.当Flink程序提交后,会创建一个Client来进行预处理,并转换为一个并行数据流,这是对应着一个Flink Job,从而可以被JobManager和TaskManager执行.在实现上…

转自:http://book.51cto.com/art/201004/197196.htm SISD.MIMD.SIMD.MISD计算机的体系结构 1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单…

先上结论: 一切互斥操作的依赖是 自旋锁(spin_lock),互斥量(semaphore)等其他需要队列的实现均需要自选锁保证临界区互斥访问. 而自旋锁需要xcmpchg等类似的可提供CAS操作的硬件指令提供原子性 和 可见性,(xcmpchg会锁总线或缓存行,一切会锁总线或缓存行的操作都会刷StoreBuffer,起到写屏障的操作) 所以,任意的互斥操作,无论是 java 层面,hotspot层面,linux层面 的根本依赖都是 xcmpchg 等硬件指令.java算是上层,需要依赖hots…

有两点 TSP里的iteration 和那个vertex data 到 tsp的 *2 itedration是为了把 ps里面uv的动态改变提前算出来给 texture fetch用 这个的通用方法是dynamic texture look up 或者其它任何在ps里改uv的做法 *1的意思是 positiondata *2是 norma data 等等 这样省带宽 raster是数据流经PB到ISP之间做的 ogl3.0 dynamic texture look up没有额外开销 像power…

原文地址:http://blog.csdn.net/wzzvictory/article/details/11180241 转载请注明出处 如果觉得文章对你有所帮助,请通过留言或关注微信公众帐号wangzzstrive来支持我,谢谢!   最近花了不少时间学习了核心动画(Core Animation),打算用几篇日志来整理看过的内容,大家共同学习.Core Animation在IOS和MAC OSX上略有区别,这里只介绍IOS部分. 一.Core Animation简介 1.简介 Core An…

http://baike.baidu.com/subview/813787/11301142.htm http://sites.amd.com/cn/business/it-solutions/manageability/Pages/manageability.aspx 本词条介绍的是DASH(关于远程管理的一种解决方案),更多含义,请参阅DASH(多义词).   目 录 1DASH简介 2DASH带外管理功能 3DASH给管理员带来的好处 4DASH的几种特殊用途     1DASH简介 DA…

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ----------------------------------------------------------------------------------------- 转载自http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/42436727 本…

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…

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有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,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa…

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.…

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…

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

作者 王枫 发布于2014年1月27日 综述 毫无疑问,移动互联网.社交网络.大数据和云计算已经成为IT发展的四个大的趋势.其中云计算又为前三个提供了一个理想的平台.今天不仅互联网公司,很多传统行业的大中型企业也在建设自己的私有云.本文旨在介绍一个基于Windows Server 2012和System Center 2012 SP1构建基础架构云其硬件部分的参考架构. 设计目标 从运维角度,整个架构应该易于扩展,从小到4个机柜至大到整个数据中心可以方便的进行扩展和容量规划. 从用户的角度,整个…

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论…

意外停掉一台node的kubelet,发现调度有问题,研究了下调度的细节 k8s架构 控制层- kubelet(配合节点docker工作) 数据层- kube-proxy 逻辑图: object 参考: https://kubernetes.io/docs/concepts/# 各个组件各司其职 参考: http://www.cnblogs.com/jianyuan/p/5063530.html pod rc svc之间的关系 参考: 启动一个简单的集群: tomcat+mysql 测试pod调…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N…

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学…

转自:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529331 cuda 初学大全 1 硬件架构CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device. 2 并行模型Thread:并行基本单位Block:相互合作的一组线程.可以彼此同步,快速交换数据,最多可以512个线程Grid:一组Block,有共享全局内存Kernel:在GPU上执行的程序,一个Kernel对应一个Grid Block和Thread都有各自的ID,记作blockIdx(…

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th…

http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html [IT168 评测]随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的相声演员.如果说关键词是引发关注的最大因素,那么提到“GeForce”,各位想到的又是什么? 相信不少读者第一次真正认识到NVIDIA(以下简称NV)这个公司还是从一款叫GeForce 256的显卡开始,当年逆天的性能让不少DIY玩家彻底跪倒在NV的的“石榴裙”之下不愿爬起.虽说这么多年过去了,NV…

CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的thread可以彼此同步,快速交换数据,最多可以同时512个线程.Grid     :一组Block,有共享全局内…

一.CUDA结构 硬件:GPU(Graphics Processing Unit)   SM(Streaming Multiprocessor)     SP(Streaming Processor) 软件:Grid   Blcok   Thread 每个GPU由若干SM组成,每个SM由若干SP加上Register和shared memory组成,SP是真正执行线程的单元,这是GPU的硬件架构. CUDA提供GBT逻辑结构,大致对应GSM 除此之外,GPU的调度单位是warp,基本上是32个Th…