title: [CUDA 基础]4.1 内存模型概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - CUDA内存模型 - CUDA内存层次结构 - 寄存器 - 共享内存 - 本地内存 - 常量内存 - 纹理内存 - 全局内存 toc: true date: 2018-04-28 22:28:08 Abstract: 本文介绍CUDA编程的内存模型个概述,主要讲解CUDA包含的几种内存,以及各种内存的主要特点和用途,这篇作为内存部分地图一样,指导我们后面的写作和学习.…

Abstract: 本文继续上文介绍CUDA编程模型关于核函数以及错误处理部分 Keywords: CUDA核函数,CUDA错误处理 开篇废话 今天的废话就是人的性格一旦形成,那么就会成为最大的指向标,或者说一个人的性格思维方式能够决定这个人的全部生命轨迹,比如有人真的爱学习(比如我,嘻嘻嘻)有人真的不爱学习,没有优劣,只是两种生活态度,因为学习这个事你学一辈子也学不完人类智慧的九牛一毛,而不学习可以有更多的时间进行社会实践,融入社会,荣华富贵,享受生命.这是两种性格,没有好坏,毕竟每个人评价生…

Abstract: 本文介绍CUDA编程模型的简要结构,包括写一个简单的可执行的CUDA程序,一个正确的CUDA核函数,以及相应的调整设置内存,线程来正确的运行程序. Keywords: CUDA编程模型,CUDA编程结构,内存管理,线程管理,CUDA核函数,CUDA错误处理 开篇废话 过年了,祝大家新年快乐,新年希望自己学习的东西能都学会 这是一只不爱学习的狗,总看电视! 编程模型就是告诉我们如何写CUDA程序,如果做过C开发的同学或者其他开发的同学都知道做个完整的项目不只是写代码,还有需求分…

MapReduce 编程模型给出了其分布式编程方法,共分 5 个步骤:1) 迭代(iteration).遍历输入数据, 并将之解析成 key/value 对.2) 将输入 key/value 对映射(map) 成另外一些 key/value 对.3) 依据 key 对中间数据进行分组(grouping).4) 以组为单位对数据进行归约(reduce).5) 迭代. 将最终产生的 key/value 对保存到输出文件中.MapReduce 将计算过程分解成以上 5 个步骤带来的最大好处是组件化与并…

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/6580691f/,欢迎阅读! compile opencv with CUDA support on windows 10 Series Part 1: compile opencv on ubuntu 16.04 Part 2: compile opencv with CUDA support on windows 10 Part 3: opencv mat for loop Part 4: speed up opencv…

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA…

title: [CUDA 基础]3.1 CUDA执行模型概述 categories: CUDA Freshman tags: CUDA SM SIMT SIMD Fermi Kepler toc: true date: 2018-03-12 23:20:41 Abstract: 本文介绍CUDA执行模型,只比硬件高一层的抽象 Keywords: CUDA SM,SIMT,SIMD,Fermi,Kepler 开篇废话 今天晚上本来都该睡觉了,但是还是决定把这篇文章写出来,毕竟昨天就没写. 这一篇开…

CUDA刷新器:CUDA编程模型 CUDA Refresher: The CUDA Programming Model CUDA,CUDA刷新器,并行编程 这是CUDA更新系列的第四篇文章,它的目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和初级或中级开发人员的优化. CUDA编程模型提供了GPU体系结构的抽象,它充当了应用程序与其在GPU硬件上的可能实现之间的桥梁.这篇文章概述了CUDA编程模型的主要概念,概述了它如何在通用编程语言如C/C++中暴露出来. 介绍一下CUDA编程模型中常用的两个关键词:主…

CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_…

<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>>…