利用shared memory计算,并避免bank conflict:通过每个block内部规约,然后再把所有block的计算结果在CPU端累加 代码: #include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <memory> #include <iostream> #…

转自: http://hackecho.com/2013/04/cuda-parallel-reduction/ Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子,也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法.在这个算法的优化中,Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本,将Bandwidth几乎提高到了峰值.相信我们通过仔细研读这个过程,一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识.下面我们来一一细看这几种优化方案,数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明…

目录 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 gpu cpu下时间计算 加法的归约 矩阵乘法 矩阵转置 统计数目 平方和求和 分块处理 线程相邻 多block计算 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 在cuda中调用atomicAdd函数,但总显示未定义标识符,在网上送了一下,于是做了如下修改, 右键解决方案属性->配置属性->CUDA C/C++->Device->Code Generation,加入compute_20,sm_20,并且把下面的"…

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过…

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论…

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA…

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型…

reproduced from: http://www.cnblogs.com/muchen/p/6306747.html 前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cu…

这个月6号开始,着手解决一个具有实际意义的计算任务.任务数据有9879896条,每条包含30个整数,任务是计算每两条数据之间的斯皮尔相关系数及其P值.原始数据只有500+MB,因此我并不认为这是个多么大的计算任务.随后稍加计算,我还是很惊呆的,要计算(9879896×9879895)÷2≍4.88亿亿组数据,但此时这还只是个数字概念,我也没意识到时间复杂度和空间复杂度的问题. 1. 计算规模初体验 数据格式:9879896行,30列,每列之间以空格符隔开,例如: 0 2 0 2 0 0 0 0…

CUDA编程(十) 使用Kahan's Summation Formula提高精度 上一次我们准备去并行一个矩阵乘法.然后我们在GPU上完毕了这个程序,当然是非常单纯的把任务分配给各个线程.也没有经过优化.终于我们看到,执行效率相当的低下,可是更重要的是出现了一个我们之前做整数立方和没遇到的问题,那就是浮点数精度损失的问题. 关注GPU运算的精度问题: 在程序的最后.我们计算了精度误差,发现最大相对误差偏高,而一般理想上应该要低于 1e-6. 我们之前将评估CUDA程序的时候也提过了.精度是CU…

CUDA编程(二) CUDA初始化与核函数 CUDA初始化 在上一次中已经说过了,CUDA成功安装之后,新建一个project还是十分简单的,直接在新建项目的时候选择NVIDIA CUDA项目就能够了,我们先新建一个MyCudaTest project.删掉自带的演示样例kernel.cu.然后新建项,新建一个CUDA C/C++ File ,我们首先看一下怎样初始化CUDA,因此我命名为InitCuda.cu 首先我们要使用CUDA的RunTime API 所以 我们须要include cud…

程序参考文章:http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/17535755  程序优化2 简介:CUDA ,MPI,Hadoop都是并行运算的工具.CUDA是基于NVIDIA GPU芯片计算. 阐述:GPU有很多个核(几百个),每个核可以跑一个线程,多个线程组成一个单位叫做块. 举个例子: 有三个向量 int a, b, c; 我们要计算a和b的向量之和存放到c中. 一般C语言:for(int i=0; i<10; i++)  c = a + b;…

本文章主要是记录,cuda 编程过程中遇到的相关概念,名字解释和问题:主要是是用来备忘: cuda PTX :并行线程执行(Parallel Thread eXecution,PTX)代码是编译后的GPU代码的一种中间形式,它可以再次编译为原生的GPU微码. 下面几条链接,是对nvcc 编译过程中,编译参数的解释:-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61:本编译参数适用于 1080ti显卡:此种…

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完…

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大…

GPU架构 GPU特别适用于 密集计算,高度可并行计算,图形学 晶体管主要被用于 执行计算,而不是缓存数据,控制指令流 GPU计算的历史 2001/2002 -- 研究人员把GPU当做数据并行协处理器 GPGPU领域从此诞生 2007-- NVIDIA 发布 CUDA CUDA 统一计算设备架构 GPGPU发展成 GPU Computing 2008-- Khronos 发布OpenCL 规范 CUDA术语 Host--主机端,通常指CPU,采用标准C语言编程,C++,Python Device…

子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自己写开发库- -那我不得不佩服你很有时间,想必也不会有很多人想自己在去实现一个CUDA吧,呵呵,虽然实现一个也不是太难).前面我们讲到了一些简单的CUDA的C语言扩展的规则,下面就具体来讲解CUDA给我听哦买提供了多少方便的API函数.在开发CUDA的时候,CDUA也给我们提供了一套完整的API函数…

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr…

0 引言 由于毕设用到了Marvin,采用的是CUDA框架作为加速器,正好借此学习一下CUDA编程的一些基本知识. 各个版本的cuda的下载链接如下. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 下cuda与cudnn安装 https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ 1 GPU编程 参照了该博客,写得确实是非常之好,从硬件到软件,再到代码实现,由浅…

CUDA刷新器:CUDA编程模型 CUDA Refresher: The CUDA Programming Model CUDA,CUDA刷新器,并行编程 这是CUDA更新系列的第四篇文章,它的目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和初级或中级开发人员的优化. CUDA编程模型提供了GPU体系结构的抽象,它充当了应用程序与其在GPU硬件上的可能实现之间的桥梁.这篇文章概述了CUDA编程模型的主要概念,概述了它如何在通用编程语言如C/C++中暴露出来. 介绍一下CUDA编程模型中常用的两个关键词:主…

1.GPU编程模型及基本步骤 cuda程序的基本步骤如下: 在cpu中初始化数据 将输入transfer到GPU中 利用分配好的grid和block启动kernel函数 将计算结果transfer到CPU中 释放申请的内存空间 从上面的步骤可以看出,一个CUDA程序主要包含两部分,第一部分运行在CPU上,称作Host code,主要负责完成复杂的指令:第二部分运行在GPU上,称作Device code,主要负责并行地完成大量的简单指令(如数值计算): 2.基本设施 运行在GPU中地函数称作ker…

1 无法装上CUDA的toolkit 卸载所有的NVIDIA相关的app,包括NVIDIA的显卡驱动,然后重装. 2之前的文件打不开,one or more projects in the solution were not loaded correctly. please see the output window for details. 要先配置和用cuda编程在vs中需要的设置,并且要注意包括cuda的很多头文件. 可以新建一个项目,然后将xx.cu里头的内容拷贝进去. 新建一个项目需要…

环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to…

dim3是NVIDIA的CUDA编程中一种自定义的整型向量类型,基于用于指定维度的uint3. 例如:dim3 grid(num1,num2,num3): dim3类型最终设置的是一个三维向量,三维参数分别为x,y,z;…

CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_…

http://blog.csdn.net/yutianzuijin/article/details/8147912 分类: 编程语言2012-11-05 10:55 2521人阅读 评论(0) 收藏 举报 cudaGPU 最近初试cuda编程,作为一个新手,遇到了各种各样的问题,然后花费了大量时间解决这些匪夷所思的问题.为了避免后来人重蹈覆辙,现把自己遇到的问题总结如下. (一).cudaMalloc 初次使用该函数,感觉没有什么困难,和c语言的malloc类似.但是在具体应用中却出了一个很难找…

用于对内存中的数据做并行运算,也就是说其只支持 LINQ to Object 的并行运算 一.AsParallel(并行化) 就是在集合后加个AsParallel(). 例如: , ); == ); foreach (var i in result) Console.WriteLine(i); 下面我们模拟给ConcurrentDictionary灌入1500w条记录,看看串行和并行效率上的差异,注意我的老爷机是2个硬件线程. static void Main(string[] args) {…