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>…

这部分来自于<CUDA_C_Programming_Guide.pdf>,看完<GPU高性能变成CUDA实战>的第四章,觉得这本书还是很好的,是一种循序渐进式的书,值得看,而不是工具书那种,适合入门,看完这章,觉得应该先简单的列下函数类型限定符,顺带列下变量类型限定符.知识是"积少成多"的. ps:极力推荐使用编辑器之神-vim来写代码,正打算没事一点一点的使用这个神器,抛却其他编辑器,每天不需要学新东西,如果能够使用超过半年,我想有了熟悉感,学习其他的就不难了…

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>…

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>…

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>…

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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>…

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>…

通常用类型和存储类别来描述一个变量. C90还增加了两个属性:恒常性(constancy).易变性(volatility): 分别用关键字const和volatile来声明. 这两个关键字创建的类型是限定类型(qualified type). C99标准新增了第3个限定符:restrict,用于提高编译器优化. C11标准新增了第4个限定符:_Atomic C11标准提供了一个可选库,由stdatomic.h管理,以支持并发程序设计,而且_Atomic是可选支持项. C99为类型限定符增加了一个…

6.7.3 类型限定符 语法 1.type-qualifier: const restrict volatile _Atomic 约束 2.除了指针类型(其被引用的类型是一个对象类型)之外的类型,不应该被restrict限定. 3.被_Atomic修饰的类型不应该是一个数组类型或一个函数类型. 语义 4.与限定类型相关联的属性仅对作为左值的表达式有意义.［注:实现可以将一个非volatile的一个const对象放置到一个只读存储区域.此外,实现不需要为这么一个对象分配存储空间,如果其地址永远不被…