CUDA 7流简化并发 异构计算是指有效使用系统中的所有处理器,包括CPU和GPU.为此,应用程序必须在多个处理器上同时执行功能.CUDA应用程序通过在流(按顺序执行的命令序列)中,执行异步命令来管理并发性.不同的流可能同时执行,或彼此相对执行命令. 在不指定流的情况下执行异步CUDA命令时,运行时runtime将使用默认流.在CUDA 7之前,默认流是特殊流,它与设备上的所有其他流隐式同步. CUDA 7引入了大量强大的新功能,其中包括为每个主机线程使用独立默认流的新选项,从而避免了对传统默认…

CUDA 7 Stream流简化并发性 异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,运行时使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其他流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能…

异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,runtime使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其它流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能 ,包括一个新的选项,可以为每个…

title: [CUDA 基础]6.0 流和并发 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 - 网格级并行 - 同步机制 - NVVP toc: true date: 2018-06-10 20:21:37 Abstract: 本文是第六章的概述,本章也是Freshman的最后一个章节. Keywords: 流,事件,网格级并行,同步机制,NVVP 开篇废话 本文是Freshman系列的最后一篇,考虑到接下来要说的是比较高级的内容,所以把其划分到下…

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…

Cuda Stream流分析 Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上. 典型的cuda编程模式我们已经熟知了: 将输入数据从host转移到device 在device上执行kernel 将结果从device上转移回host Cuda Streams 所有的cuda操作(包括kernel执行和数…

body, table{font-family: 微软雅黑} table{border-collapse: collapse; border: solid gray; border-width: 2px 0 2px 0;} th{border: 1px solid gray; padding: 4px; background-color: #DDD;} td{border: 1px solid gray; padding: 4px;} tr:nth-child(2n){background-co…

1. 页锁定主机内存 c库函数malloc()分配标准的,可分页(Pagable)的内存,cudaHostAlloc()分配页锁定的主机内存.页锁定内存也称为固定内存(Pinned Memory)或者不可分页内存,它有个重要属性:操作系统将不会对这块内存分页并交换到磁盘上,从而确保了该内存始终驻留在物理内存中.因此,操作系统能够安全的使某个应用程序访问该内存的物理地址,因为这块内存将不会被破坏或者重新定位. 由于GPU知道内存的物理地址,因此可以通过“直接内存访问(Direct Memory A…

0. APOD过程 ● 评估.分析代码运行时间的组成,对瓶颈进行并行化设计.了解需求和约束条件,确定应用程序的加速性能改善的上限. ● 并行化.根据原来的代码,采用一些手段进行并行化,例如使用现有库,或加入一些预处理指令等.同时需要代码重构来暴露它们固有的并行性. ● 优化.并行化完成后,需要通过优化来提高性能.优化可以应用于各个级别,从数据传输到计算到浮点操作序列的微调.分析工具对这一过程非常有用,可以建议开发人员优化工作的下一个策略. ● 部署.将结果与原始期望进行比较.回想一下,初始评估步…

Microsoft Orleans 在.net用简单方法构建高并发.分布式的大型应用程序框架. 原文:http://dotnet.github.io/orleans/ 在线文档:http://dotnet.github.io/orleans/What's-new-in-Orleans 源码地址:https://github.com/dotnet/orleans 简介:Orleans 框架可以构建大规模.高并发.分布式应用程序,而不需要学习专业分布式以及并发知识框架.它是由微软研究和设计应用于云计…