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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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…

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…