▶ 使用函数 cudaMallocPitch() 和配套的函数 cudaMemcpy2D() 来使用二维数组.C 中二维数组内存分配是转化为一维数组,连贯紧凑,每次访问数组中的元素都必须从数组首元素开始遍历:而 cuda 中这样分配的二维数组内存保证了数组每一行首元素的地址值都按照 256 或 512 的倍数对齐,提高访问效率,但使得每行末尾元素与下一行首元素地址可能不连贯,使用指针寻址时要注意考虑尾部. // cuda_rumtime_api.h extern __host__ cudaErr…

概要 cudaError_t cudaMallocPitch( void** devPtr,size_t* pitch,size_t widthInBytes,size_t height ) 说明 向设备分配至少widthInBytes*height字节的线性存储器,并以*devPtr的形式返回指向所分配存储器的指针.该函数可以填充所分配的存储器,以确保在地址从一行更新到另一行时,给定行的对应指针依然满足对齐要求.cudaMallocPitch()以*pitch的形式返回间距,即所分配存储器的宽…

原文链接 偶有兴趣测试了一下题目中提到的这两个函数,为了满足对齐访问数据,咱们平时可能会用到cudamallocPitch,以为它会带来更高的效率.呵呵,这里给出一段测试程序,大家可以在自己的机器上跑跑,你会发现这两个函数在某些情况下是一样的. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cuda_runtime_api.h> int main(int argc, char **argv) { // device p…

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前言 本文的目的很明确:介绍如何将二维数组传递进显存,以及如何将二维数组从显存传递回主机端. 实现步骤 1. 在显存中为二维数组开辟空间 2. 获取该二维数组在显存中的 pitch 值 (cudaMallocPitch 实现) 3. 将二维数组传递进显存 (cudaMemcpy2D 实现) 4. 在显存中对该二维数组进行处理 (目前必须按照 1 维数组的规则进行处理) 5. 将结果传递回内存 (cudaMemcpy2D实现) 重要概念 - pitch 对于内存的存取来说,对准偏移量为2的幂(现在…

CUDA优化的最终目的是:在最短的时间内,在允许的误差范围内完成给定的计算任务.在这里,“最短的时间”是指整个程序运行的时间,更侧重于计算的吞吐量,而不是单个数据的延迟.在开始考虑使用GPU和CPU协同计算之前,应该先粗略的评估使用CUDA是否能达到预想的效果,包括以下几个方面: 精度:目前GPU的单精度性能要远远超过双精度性能,整数乘法.求模.求余等运算的指令吞吐量也较为有限.在科学计算中,由于需要处理的数据量巨大,往往采用双精度或者四精度才能获得可靠的结果,目前的Tesla架构还不能很好的满…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

纹理绑定的一般步骤: size_t fea_pitch; texture<unsigned char, 2> features2D; cudaMallocPitch((void**)(&dev_features), &fea_pitch, sizeof(unsigned char) * sfeaturesw, sfeaturesh); cudaChannelFormatDesc feaDesc = cudaCreateChannelDesc<unsigned char&g…

全局存储器,即普通的显存,整个网格中的随意线程都能读写全局存储器的任何位置. 存取延时为400-600 clock cycles  很easy成为性能瓶颈. 訪问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte.假设没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,减少訪存性能. 多个warp的读写操作假设可以满足合并訪问,则多次訪存操作会被合并成一次完毕.合并訪问的条件,1.0和1.1的设备要求较严格,1.2及更高能力的设备上放宽了合并訪问的条件. 1.2及其更高能力的设备支持对8 bit.16 bi…

CUDA是GPU通用计算的一种,其中现在大热的深度学习底层GPU计算差不多都选择的CUDA,在这我们先简单了解下其中的一些概念,为了好理解,我们先用DX11里的Compute shader来和CUDA比较下,这二者都可用于GPU通用计算. 先上一张微软MSDN上的图. Compute shader: 线程块: Dispatch(x,y,z), 索引SV_GroupID 线程组: [numthreads(SIZE_X, SIZE_Y, 1)], 索引SV_GroupThreadID. 组内索引:…

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同…

对比设备线性二维数组和 CUDA 二维数组在纹理引用中的效率 ▶ 源代码.分别绑定相同大小的设备线性二维数组和 CUDA 二维数组为纹理引用,做简单的平移操作,重复若干次计算带宽和访问速度. #include <stdio.h> #ifdef _WIN32 # define WINDOWS_LEAN_AND_MEAN # define NOMINMAX # include <windows.h> #endif #include <cuda_runtime.h> #inc…

▶ 表面内存使用 ● 创建 cuda 数组时使用标志 cudaArraySurfaceLoadStore 来创建表面内存,可以用表面对象(surface object)或表面引用(surface reference)来对其进行读写. ● 使用 Surface Object API ■ 涉及的结构定义.接口函数. // vector_types.h ) uchar4 { unsigned char x, y, z, w; }; // surface_types.h typedef __device…

▶ 纹理内存使用 ● 纹理内存使用有两套 API,称为 Object API 和 Reference API .纹理对象(texture object)在运行时被 Object API 创建,同时指定了纹理单元.纹理引用(Tezture Reference)在编译时被 Reference API 创建,但是在运行时才指定纹理单元,并将纹理引用绑定到纹理单元上面去. ● 不同的纹理引用可能绑定到相同或内存上有重叠的的纹理单元上,纹理单元可能是 CUDA 线性内存或CUDA array 的任意部分.…

第一章 1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言,该书中的实例采取的是Thrust数据并行API,.cu作为CUDA源代码文件,其中编译器为ncvv.   1.3 CUDA提供多种API: 数据并行C++ Thrust API 可用于C或者C++的Runtime API 可用于C或者C++的Driver API 以上API自高层向低层.Thrust API 具有较高可读性.可维护性,并且提供了很多方法(如归约),但它与硬件相隔离,从而无法发挥硬件的全部功能:CUDA Runtime 使得C语言…

一.流程 1.使用cufftHandle创建句柄 2.使用cufftPlan1d(),cufftPlan3d(),cufftPlan3d(),cufftPlanMany()对句柄进行配置,主要是配置句柄对应的信号长度,信号类型,在内存中的存储形式等信息. cufftPlan1d():针对单个 1 维信号 cufftPlan2d():针对单个 2 维信号 cufftPlan3d():针对单个 3 维信号 cufftPlanMany():针对多个信号同时进行 fft 3.使用cufftExec()函…

前言 本文的目的很明确:介绍如何将二维数组传递进显存,以及如何将二维数组从显存传递回主机端. 实现步骤 1. 在显存中为二维数组开辟空间 2. 获取该二维数组在显存中的 pitch 值 (cudaMallocPitch 实现) 3. 将二维数组传递进显存 (cudaMemcpy2D 实现) 4. 在显存中对该二维数组进行处理 (目前必须按照 1 维数组的规则进行处理) 5. 将结果传递回内存 (cudaMemcpy2D实现) 重要概念 - pitch 对于内存的存取来说,对准偏移量为2的幂(现在…

基于英伟达的jpegNPP工程,分离实现独立的JPEG压缩. 由于原工程是直接把解码时的jpeg图片的信息直接作为编码时的信息,所以在做独立的JPEG编码时,需要自己来填充各种信息. 1.JPEG编码流程 从网上一片文章中解出来的图,红色框框中的流程图算是JPEG编码的一个流程图,对JPEG编码流程的了解有助于对代码的理解. 2.Huffman表和量化表 Huffman表和量化表采用标准Huffman表和标准量化表. //标准亮度信号量化模板 ] = { , , , , , , , , , ,…

Please note that cv::cuda::GpuMat and cv::Mat using different memory allocation method. cv::cuda::GpuMat the data in is Nvidia Gpu Ram, but cv::Mat store in normal Ram. The cv::Mat allocated memory normally is continuous, but cv::cuda::GpuMat may hav…

CUDA 深入浅出谈           “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.”         “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF…

这个月6号开始,着手解决一个具有实际意义的计算任务.任务数据有9879896条,每条包含30个整数,任务是计算每两条数据之间的斯皮尔相关系数及其P值.原始数据只有500+MB,因此我并不认为这是个多么大的计算任务.随后稍加计算,我还是很惊呆的,要计算(9879896×9879895)÷2≍4.88亿亿组数据,但此时这还只是个数字概念,我也没意识到时间复杂度和空间复杂度的问题. 1. 计算规模初体验 数据格式:9879896行,30列,每列之间以空格符隔开,例如: 0 2 0 2 0 0 0 0…

1.主机和设备间异步执行 为了易于使用主机和设备间的异步执行,一些函数是异步的:在设备完全完成任务前,控制已经返回给主机线程了.它们是: 内核发射; 设备间数据拷贝函数; 主机和设备内拷贝小于64KB的存储器块时; 存储器拷贝函数中带有Async后缀的; 设置设备存储器的函数调用. 程序员可通过将CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量设置为1来全局禁用所有运行在系统上的应用的异步内核发射.提供这个特性只是为了调试,永远不能作为使软件产品运行得可靠的方式. 当应用通过CUDA调试器或CU…

纹理存储器(texture memory)是一种只读存储器,由GPU用于纹理渲染的图形专用单元发展而来,因此也提供了一些特殊功能.纹理存储器中的数据位于显存,但可以通过纹理缓存加速读取.在纹理存储器中可以绑定的数据比在常量存储器可以声明的64K大很多,并且支持一维.二维或者三维纹理.在通用计算中,纹理存储器十分适合用于实现图像处理或查找表,并且对数据量较大时的随机数据访问或者非对齐访问也有良好的加速效果. 纹理存储器在硬件中并不对应一块专门的存储器,而实际上是牵涉到显存.两级纹理缓存.纹理抓取单…

原文链接 概述:线性存储器可以通过cudaMalloc().cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配 1.1D线性内存分配 1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存 2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝 3 cudaMemcpyToSymbol //将数据复制到__constant__变量中,或者__device__变量中 4 cudaMe…

原文链接1.cudaMemcpy()<--> cudaMalloc()  //线性内存拷贝 1 //线性内存拷贝 2 cudaMalloc((void**)&dev_A, data_size); 3 cudaMemcpy(dev_A, host_A, data_size, cudaMemcpyHostToDevice); 2.cudaMemcpy2D()<-->cudaMallocPitch() //线性内存拷贝 cudaError_t cudaMemcpy2D( void…

原文链接 1.概述 纹理存储器中的数据以一维.二维或者三维数组的形式存储在显存中,可以通过缓存加速访问,并且可以声明大小比常数存储器要大的多. 在kernel中访问纹理存储器的操作称为纹理拾取(texture fetching).将显存中的数据与纹理参照系关联的操作,称为将数据与纹理绑定(texture binding). 显存中可以绑定到纹理的数据有两种,分别是普通的线性存储器和cuda数组. 注:线性存储器只能与一维或二维纹理绑定,采用整型纹理拾取坐标,坐标值与数据在存储器中的位置相同:  …

CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一些串行化计算. ker…

了解JPEG数据格式的人应该easy想到.其对图像以8*8像素块大小进行切割压缩的方法非常好用并行处理的思想来实现.而其实英伟达的CUDA自v5.5開始也提供了JPEG编解码的演示样例.该演示样例存储在CUDA的SDK中,即CUDA的默认安装路径"C:\ProgramData\NVDIA Corporation\CUDA Samples\v7.0\7_CUDALibraries\jpegNPP"(v后面的数字依据版本号的不同会变更)中. 该演示样例将图片数据进行了解码和再编码,因为解码…

CUDA存储器模型: GPU片内:register,shared memory: host 内存: host memory, pinned memory. 板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory; register: 訪问延迟极低: 基本单元:register file (32bit/each) 计算能力1.0/1.1版本号硬件:8192/SM. 计算能力1.2/1.3版本号硬…

求矩阵每行的和? 可以把每行放入一个不同线程块,这样行与行之间进行粗粒度的并行.而对于每行,其对应的线程块中分配n个线程(对应行宽),使用共享存储器,让每个线程从显存中读取一个数至shared memory中,然后使用规约算法计算和. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" //CUDA运行时API #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include…