Dynamic Parallelism 到目前为止,所有kernel都是在host端调用,GPU的工作完全在CPU的控制下.CUDA Dynamic Parallelism允许GPU kernel在device端创建调用.Dynamic Parallelism使递归更容易实现和理解,由于启动的配置可以由device上的thread在运行时决定,这也减少了host和device之间传递数据和执行控制.我们接下来会分析理解使用Dynamic Parallelism. Nested Execution…

转自:http://blog.csdn.net/Bruce_0712/article/details/63683264 CUDA之Dynamic Parallelism详解(一) 1. 循环的并行化: (1)循环固定 (2)内循环依赖于外循环 without dynamic parallelism with dynamic parallelism examples:   顶 0 踩 0 =======================================================…

CUDA C++编程手册(总论) CUDA C++ Programming Guide The programming guide to the CUDA model and interface. Changes from Version 10.0 Use CUDA C++ instead of CUDA C to clarify that CUDA C++ is a C++ language extension not a C language. General wording improve…

CUDA动态并行的简单实践,以及利用CUDA动态并行实现快排算法(有单线程的递归调用) ▶ 源代码:动态并行递归调用线程块 #include <iostream> #include <cstdio> #include <cstdlib> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <D:\Program\CUDA\Sampl…

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的…

NVIDIA CUDA C++ 编译器 nvcc 基于每个内核,既可以用来产生特定于体系结构的 cubin 文件,又能产生前向兼容的 PTX 版本. 每个 cubin 文件针对特定的计算能力版本,并且仅与相同主要版本号的 GPU 架构向前兼容. 例如,针对计算能力 3.0 的 cubin 文件支持所有计算能力 3.x 设备,但不支持计算能力 5.x 或 6.x 设备. 基于这个原因,为了确保与应用程序发布后引入的 GPU 架构的向前兼容性,建议所有应用程序都包含其内核的 PTX 版本. 注意:C…

http://digi.163.com/14/0218/23/9LDCTFON00162DSP.html [IT168 评测]随着一句“娘娘,封神啦(宝鸡口音)”,中国的观众迅速认识到了两个极其出彩的相声演员.如果说关键词是引发关注的最大因素,那么提到“GeForce”,各位想到的又是什么? 相信不少读者第一次真正认识到NVIDIA(以下简称NV)这个公司还是从一款叫GeForce 256的显卡开始,当年逆天的性能让不少DIY玩家彻底跪倒在NV的的“石榴裙”之下不愿爬起.虽说这么多年过去了,NV…

The introduction this week of NVIDIA’s first-generation “Maxwell” GPUs is a very exciting moment for GPU computing. These first Maxwell products, such as the GeForce GTX 750 Ti, are based on the GM107 GPU and are designed for use in low-power environ…

1 GPU简介 图形处理单元GPU英文全称Graphic Processing Unit,GPU是相对于CPU的一个概念,NVIDIA公司在1999年发布GeForce256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡减少了对CPU的依赖,并进行部分原本CPU的工作(主要是并行计算部分).GPU具有强大的浮点数编程和计算能力,在计算吞吐量和内存带宽上,现代的GPU远远超过CPU. 目前NVIDIA最新的CUDA图形计算架构主要是Fermi架构和Kepler架构. 2  Fermi架构概述 上…

http://en.wikipedia.org/wiki/CUDA CUDA From Wikipedia, the free encyclopedia     CUDA Developer(s) NVIDIA Corporation Stable release 6.0 / November 14, 2013; 4 days ago Operating system Windows XP and later,Mac OS X, Linux Platform Supported GPUs Typ…

http://www.nvidia.com/object/nvidia-kepler.html http://www.geforce.com/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-680 http://www.nvidia.com/content/PDF/kepler/NVIDIA-Kepler-GK110-Architecture-Whitepaper.pdf http://www.geforce.com/hardware/desktop-gpus/geforce…

原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c…

本文将介绍CRM的三个内容追踪.监控及性能优化.追踪是CRM里一个很有用的功能,它能为我们的CRM调试或解决错误.警告提供有价值的信息:我们可以用window的性能监控工具来了解CRM的性能状况:最后就是对CRM及其DB进行性能调整以让CRM达到最佳状态.   一.追踪 有二种追踪方式,一种是部署级,这种方式追踪所有的CRM 服务器上的角色.服务,默认情况,log文件在C:\crmdrop\logs:另一种是服务器级追踪,这种方式只追踪当前机器上运行的服务器角色.服务.默认情况,log文件在C:…

一边学习一边记录(本文中英结合,专业名词统统不翻译) 在CUDA里,host和devices有不同的记忆体空间. 首先呢,CUDA的memory有很多种类啦 1. Global memory 2. Constant memory 这两种memory可以由CPU上运行的函数呼叫读写. Global memory 这个,学过一点点CUDA的都知道,一般说device memory  指的就是它, Constant memory 有低延迟,高带宽,但是device只能读它不能写它,并且所有线程可以同时…

http://julialang.org/ julia | source | downloads | docs | blog | community | teaching | publications | gsoc | juliacon | rss Julia is a high-level, high-performance dynamic programming language for technical computing, with syntax that is familiar to…

原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 现在需要代理才能访问,所以就转载了. [论文笔记] CUDA Cuts: Fast Graph Cuts on the GPU Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 问…

Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质. Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元.一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式.也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令. block可以是一维二维或者三维的,但是,从硬件角度看,所有的thread都被组织成一维…

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa…

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on…

Memory Access Patterns 大部分device一开始从global Memory获取数据,而且,大部分GPU应用表现会被带宽限制.因此最大化应用对global Memory带宽的使用时获取高性能的第一步.也就是说,global Memory的使用就没调节好,其它的优化方案也获取不到什么大效果,下面的内容会涉及到不少L1的知识,这部分了解下就好,L1在Maxwell之后就不用了,但是cache的知识点是不变的. Aligned and Coalesced Access 如下图所示…

▶ 协作组,要求 cuda ≥ 9.0,一个简单的例子见 http://www.cnblogs.com/cuancuancuanhao/p/7881093.html ● 灵活调节需要进行通讯的线程组合(不一定是线程块或是线程束)的尺寸,在更多粒度上进行线程协作. ● 协作组功能支持 CUDA 的各种并行模式,包括生产者 - 消费者并行(producer-consumer parallelism),机会并行(opportunistic parallelism),全网个同步(global synch…

(Mainly quoted from its official website) Summary: 1. TensorFlow™ is an open source software library. 2. Virtualenv is a tool to create isolated Python environments. 3. Docker: An image is a executable package. A container is a runtime instance of an…

原文链接 CUDA存储器类型: 每个线程拥有自己的register and loacal memory; 每个线程块拥有一块shared memory; 所有线程都可以访问global memory; 还有,可以被所有线程访问的只读存储器:constant memory and texture memory 1.  寄存器Register 寄存器是GPU上的高速缓存器,其基本单元是寄存器文件,每个寄存器文件大小为32bit. Kernel中的局部(简单类型)变量第一选择是被分配到Register…

Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 问题概述:Graph cut是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmenta…

第二章 cuda代码写在.cu/.cuh里面 cuda 7.0 / 9.0开始,NVCC就支持c++11 / 14里面绝大部分的语言特性了. Dim3 __host__ __device__ dim3(unsigned int vx = 1, unsigned int vy = 1, unsigned int vz = 1) : x(vx), y(vy), z(vz) {} __host__ __device__ dim3(uint3 v): x(v.x), y(v.y), z(v.z) {}…

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…

Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质. Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元.一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式.也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令. block可以是一维二维或者三维的,但是,从硬件角度看,所有的thread都被组织成一维…

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on…

当我们使用 tensorflow 最新版本的时候 ,会出现这样的错误 -- ::] Could not load dynamic library 'cudart64_101.dll'; dlerror: cudart64_101.dll not found -- ::] Ignore above cudart dlerror if you do not have a GPU set up on your machine. 链接:https://pan.baidu.com/s/1t0rog1mT-…

CUDA中关于C++特性的限制 CUDA官方文档中对C++语言的支持和限制,懒得每次看英文文档,自己尝试翻译一下(没有放lambda表达式的相关内容,太过于复杂,我选择不用).官方文档https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#c-cplusplus-language-support __CUDA_ARCH__ 在如下3种情况下,开发者不应该依赖于__CUDA_ARCH__宏是否定义或__CUDA_ARCH__…