GPU编程和流式多处理器(三) 3. Floating-Point Support 快速的本机浮点硬件是GPU的存在理由,并且在许多方面,它们在浮点实现方面都等于或优于CPU.全速支持异常可以根据每条指令指定直接舍入,特殊功能单元可为六种流行的单精度先验函数,提供高性能的近似函数.相比之下,x86 CPU在微代码中实现异常,其运行速度可能比在规范化浮点算子上运行的速度慢100倍.舍入方向是由一个控制字指定的,该控制字需要数十个时钟周期来更改,并且SSE指令集中唯一的超越逼近函数是用于倒数和倒数平…

GPU编程和流式多处理器 流式多处理器(SM)是运行CUDA内核的GPU的一部分.本章重点介绍SM的指令集功能. 流式多处理器(SM)是运行我们的CUDA内核的GPU的一部分.每个SM包含以下内容. 可以在执行线程之间划分的数千个寄存器 几个缓存: –共享内存,用于线程之间的快速数据交换 –恒定高速缓存,用于快速广播恒定内存中的读取 –纹理缓存,以聚合纹理内存的带宽 – L1缓存,可减少对本地或全局内存的延迟 Warp调度程序可以快速在线程之间切换上下文,并向准备执行的Warp发出指令 用于整数…

GPU编程和流式多处理器(六) 5. 纹理和表面 读取和写入纹理和表面的指令,所引用的隐式状态,比其他指令要多得多.header中包含诸如基地址,尺寸,格式和纹理内容的解释之类的参数,该header是一种中间数据结构,其软件抽象称为纹理参考或表面参考.当开发人员操纵纹理或表面引用时,CUDA运行时runtime和驱动程序,必须将这些更改转换为header,纹理或表面指令,将其作为索引引用. 在启动在纹理或表面上运行的内核之前,驱动程序必须确保,在硬件上正确设置了所有状态.结果,启动此类内核,可能…

GPU编程和流式多处理器(五) 4. 条件代码 硬件实现了"条件代码"或CC寄存器,其中包含用于整数比较的常用4位状态向量(符号,进位,零,溢出).可以使用比较指令(例如ISET)来设置这些CC寄存器,并且它们可以通过谓词或发散来指导执行流程.预测允许(或禁止)在warp内基于每个线程执行指令,而分歧则是较长指令序列的条件执行.因为SM内的处理器以warp粒度(一次32个线程)以SIMD方式执行指令,所以如果warp内的所有线程都采用相同的代码路径,则差异会导致执行的指令更少. 4.1…

GPU编程和流式多处理器(四) 3.2. 单精度(32位) 单精度浮点支持是GPU计算的主力军.GPU已经过优化,可以在此数据类型上原生提供高性能,不仅适用于核心标准IEEE操作(例如加法和乘法),还适用于非标准操作(例如对先验的近似(例如sin()和log())).32位值与整数保存在同一寄存器文件中,因此单精度浮点值和32位整数(使用__float_as_int()和__int_as_float())之间的强制转换是免费的. 加法,乘法和乘加 编译器自动将浮点值的+,–和*运算符转换为加,乘…

GPU编程和流式多处理器(二) 2. 整数支持 SM具有32位整数运算的完整补充. 加法运算符的可选否定加法 乘法与乘法加法 整数除法 逻辑运算 条件码操作 to/from浮点转换 其它操作(例如,SIMD指令用于narrow整数,population人口计数,查找第一个零) CUDA通过标准C运算符公开了大部分此功能.非标准运算(例如24位乘法)可以使用内联PTX汇编或内部函数进行访问. 2.1. 乘法 在Tesla级和Fermi级硬件上,乘法的实现方式有所不同.特斯拉实现了24位乘法器,而费…

6. 杂项说明 6.1. warp级原语 warp作为执行的原始单元(自然位于线程和块之间),重要性对CUDA程序员显而易见.从SM 1.x开始,NVIDIA开始添加专门针对thread的指令. Vote CUDA体系结构是32位的,并且warp由32个线程组成,这些线程与评估条件,向warp中的每个线程广播1位结果,指令能完整匹配.VOTE指令(在SM 1.2第一个可用的)的计算结果的状态,并广播该结果在thread的所有线程.__any()默认返回1,在任何thread32个的线程,如果断言…

博主因为工作其中的须要.開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程,因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴.欢迎一起交流和学习,我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说,还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编程…

Stream接口中的常用方法 forEach()方法package cn.com.cqucc.demo02.StreamMethods.Test02.StreamMethods; import java.util.ArrayList;import java.util.List;import java.util.stream.Stream; /* * forEach方法练习 * void forEach​(Consumer<? super T> action) 对此流的每个元素执行操作. * 参…

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编…