在GPU并行编程中,一般情况下,各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态,在各个并行副本之间进行通信和协作,这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制. 共享内存"__share__" CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的.使用关键字"__share__"声明共享变量,将使这个变量驻留在共享内存中,该变量具有以下特征: 位于线程块的共享存储器空间中 与线程块具有相同的生命周期 仅可通过块内的所有线程访问 对于GPU上启动的每个线程块,CUDA C编…

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>…

在 Java 2 之前的版本,运行时的安全模型使用非常严格受限的沙箱模型(Sandbox).读者应该熟悉,Java 不受信的 Applet 代码就是基于这个严格受限的沙箱模型来提供运行时的安全检查.沙箱模型的本质是,任何本地运行的代码都是受信的,有完全的权限来存取关键的系统资源.而对于 Applet,则属于不受信的代码,只能访问沙箱范围内有限的资源.当然,您可以通过数字签名的方式配置您的 Applet 为受信的代码,具有同本地代码一样的权限. 从 Java 2 开始,Java 提供了基于策略(P…

本文来自:高爽|Coder,原文地址:http://blog.csdn.net/ghsau/article/details/7433673,转载请注明. 上一篇讲述了线程的互斥(同步),但是在很多情况下,仅仅同步是不够的,还需要线程与线程协作(通信),生产者/消费者问题是一个经典的线程同步以及通信的案例.该问题描述了两个共享固定大小缓冲区的线程,即所谓的“生产者”和“消费者”在实际运行时会发生的问题.生产者的主要作用是生成一定量的数据放到缓冲区中,然后重复此过程.与此同时,消费者也在缓冲区消耗这…

这段时间有点忙,技术博客更新的比较少,今天更新一下相关并发的常用线程协作的类吧. ExecutorService 线程池,用于创造和复用线程,他有几种模式. 我举一个自定义线程池数量的例子如下 ExecutorService service = Executors.newFixedThreadPool(); CountDownLatch 主要用于通知等待线程什么时候能够开始运作.CountDownLatch 一般作为一个线程的内部变量并且通过构造函数传入 在线程内某时间结束后,调用countdo…

Java多线程之线程协作 一.前言 上一节提到,如果有一个线程正在运行synchronized 方法,那么其他线程就无法再运行这个方法了.这就是简单的互斥处理. 假如我们现在想执行更加精确的控制,而不是单纯地等待其他线程运行终止,例如下面这样的控制. ● 如果空间为空则写入数据:如果非空则一直等待到变空为止 ● 空间已为空时,“通知”正在等待的线程 此处是根据“空间是否为空”这个条件来执行线程控制的.Java 提供了用于执行线程控制的wait 方法.notify 方法和notifyAll 方法.…

死锁 多个线程各自占有一些共享资源,并且互相等待其他线程占有的资源才能运行,而导致两个或者多个线程都在等待对方释放资源,都停止执行的情形.某一个同步块同时拥有"两个以上对象的锁"时,可能会发生"死锁"的问题. 死锁避免方法 产生死锁的四个必要条件: 1.互斥条件:一个资源每次只能被一个进程使用. 2.请求与保持条件:一个进程因请求资源而阻塞时,对已获得的资源保持不放. 3.不剥夺条件:进程已获得的资源,在未使用完之前,不能强行剥夺. 4.循环等待条件:若干进程之间形…

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…

建议先看看前言中关于存储器的介绍:点击打开链接 线程 首先介绍进程,进程是程序的一次执行,线程是进程内的一个相对独立的可执行的单元.若把进程称为任务的话,那么线程则是应用中的一个子任务的执行.举个简单的例子:一个人要做饭,食谱就是程序代码,做的过程就是执行程序,做好的饭就是程序运行的结果,而在这期间,需要炒菜,放盐,放油等等就是线程.   线程同步 调用__syncthreads 创建一个 barrier 栅栏 每个线程在调用点等待块内所有线程执行到这个地方,然后所有线程继续执行后续命令 Mds…

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…