前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别?本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面对 GPU 计算网格中的一些概念做细致分…

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

原文链接 回想一下我们之前在设备上使用“kernelFunction<<<1,1>>>(..)”执行一个函数的代码,我在那里还曾说过后面会细说,本文就详细介绍一下参数N1,<<>>,这里就是并行魔法发生地. N1是我们想并行运行的块数,如果我们调用“kernelFunction<<<5,1>>>(..)”,这个函数将分成5个副本并行运行,每个副本称为一个块. 接下来我们必须要做的事情是,使用一个索引让每个副本为…

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函…

前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解. 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功. 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让程序员去使用缓存,而不是让缓存像 CPU 编程结构那样对程序员透明. 通过对所使用存储结构的优化,能够让程序的并行后的效果得到很大提高. 因此,这个问题是需要我们在开发全程中考虑的. 第一层:寄存器 每个流…

前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解. 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功. 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让程序员去使用缓存,而不是让缓存像 CPU 编程结构那样对程序员透明. 通过对所使用存储结构的优化,能够让程序的并行后的效果得到很大提高. 因此,这个问题是需要我们在开发全程中考虑的. 第一层:寄存器 每个流…

http://peghoty.blog.163.com/blog/static/493464092013016113254852/ http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA存储器模型:http://blog.csdn.net/endlch/article/details/44538801 CUDA限定符:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/4242728…

前言 如何对现有的程序进行并行优化,是 GPU 并行编程技术最为关注的实际问题.本文将提供几种优化的思路,为程序并行优化指明道路方向. 优化前准备 首先,要明确优化的目标 - 是要将程序提速 2 倍?还是 10 倍?100倍?也许你会不假思索的说当然是提升越高越好. 但这里存在一个优化成本的问题.在同样的技术水平硬件水平下,提升 2 倍也许只要一个下午的工作量,但提高 10 倍可能要考虑到更多的东西,也许是一周的工作量.提高 100 倍, 1000 倍需要的成本,时间就更多了. 然后,需要将这个…