cudaMemcpy有四种类型:HostToHost, DeviceToHost, HostToDevice, DeviceToDevices 现在我有两个指针:h_ptr, d_ptr,分别指向host端某数组的起始位置,和device端数组的起始位置.num是h_ptr数组的大小,一开始只有host端存有这个数组. 这两个指针是直接定义在host端的,比如 int *h_ptr; int *d_ptr; 当我要在Device(也就是GPU)上创建一个d_ptr指向的数组,并把h_ptr数组的…

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…

转载请注明来源:http://www.cnblogs.com/shrimp-can/p/5231857.html 简单可以理解为:cudaMemcpy是同步的,而cudaMemcpyAsync是异步的.具体理解需要弄清以下概念: 1.CUDA Streams 在cuda中一个Stream是由主机代码发布的一系列再设备上执行的操作,必须确保顺序执行.不同streams里面的操作可以交叉执行或者并发执行. 2.默认stream 设备操作包括:数据传输和kernels,在cuda中,所有的设备操作都在…

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…

首先看下此运行时函数的原型: cudaError_t cudaMalloc (void **devPtr, size_t size ); 主要的第一个参数.为什么是两个星星呢?用个例子来说明下. float *device_data=NULL; size_t size = *sizeof(float); cudaMalloc((void**)&device_data, size); 例子中: 我在显存中申请了一个包含1024个元素的float数组.而device_data这个指针是存储在主存上的…

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_…

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N…

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学…

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ----------------------------------------------------------------------------------------- 转载自http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/42436727 本…