CUDA 7 Stream流简化并发性 异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,运行时使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其他流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能…

流:CUDA流很像CPU的线程,一个CUDA流中的操作按顺序进行,粗粒度管理多个处理单元的并发执行. 通俗的讲,流用于并行运算,比如处理同一副图,你用一个流处理左边半张图片,再用第二个流处理右边半张图片,这两个流中的代码同时执行,加快了处理速度. 事件:记录CUDA事件是CUDA流中应用程序跟踪进度的一个方式. 通俗的讲,事件用来对算法计时,你再算法开始前设置一个事件,在算法结束后设置一个事件,两个事件的时间差就是算法执行时间. SM: 流处理器族…

CUDA中使用多个流并行执行数据复制和核函数运算可以进一步提高计算性能.以下程序使用2个流执行运算: #include "cuda_runtime.h" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #define N (1024*1024) #define FULL_DATA_SIZE N*20 __global__ void kernel(int* a, int *b, int*…

title: [CUDA 基础]6.5 流回调 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流回调 toc: true date: 2018-06-20 21:56:18 Abstract: 本文介绍流回调 Keywords: 流回调 流回调 流回调是一种特别的技术,有点像是事件的函数,这个回调函数被放入流中,当其前面的任务都完成了,就会调用这个函数,但是比较特殊的是,在回调函数中,需要遵守下面的规则 回调函数中不可以调用CUDA的API 不可以执行同步 流函数有…

title: [CUDA 基础]6.1 流和事件概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 toc: true date: 2018-06-10 21:45:15 Abstract: 本文介绍CUDA中流和事件的理论描述. Keywords: 流,事件 开篇废话 今天没废话,废话太多影响效率? 前面几章我们一直围绕GPU设备展开,我们的代码除了在核函数的配置的部分研究过主机端执行的代码,其他部分基本都是在设备代码上进行的,这一章我们就从主机端来…

title: [CUDA 基础]6.0 流和并发 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 - 网格级并行 - 同步机制 - NVVP toc: true date: 2018-06-10 20:21:37 Abstract: 本文是第六章的概述,本章也是Freshman的最后一个章节. Keywords: 流,事件,网格级并行,同步机制,NVVP 开篇废话 本文是Freshman系列的最后一篇,考虑到接下来要说的是比较高级的内容,所以把其划分到下…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一…

▶ 动态并行. ● 动态并行直接从 GPU 上创建工作,可以减少主机和设备间数据传输,在设备线程中调整配置.有数据依赖的并行工作可以在内核运行时生成,并利用 GPU 的硬件调度和负载均衡.动态并行要求算法和程序要提前改进,消除递归.不规则的循环.结构或其他不适合并行的情况. ● 动态并行的经典图 ● 主机中 Runtime API 提供了跟踪运行核.流与事件的函数,对主机进程中的所有线程来说 CUDA 对象都是可共享的,但是主机调用的各核函数之间是相互独立的,CUDA 对象不能共享(重叠读写).…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的流的使用code,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &…

title: [CUDA 基础]6.2 并发内核执行 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 - 深度优先 - 广度优先 - 硬件工作队列 - 默认流阻塞行为 toc: true date: 2018-06-18 22:04:08 Abstract: 本文介绍内核的并发执行,以及相关的知识 Keywords: 流,事件,深度优先,广度优先,硬件工作队列,默认流阻塞行为 开篇废话 没有废话,继续前面的内容,上文中我们说到了流,事件和同步等的概念,以…

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...…

消费者 回忆:生产者提供产品的接口 在第捌章,IO系统(二)中,生产者DataReader提供了外部消费接口: class DataReader { public: ......... BlockingQueue<Datum*>& free() const { return ptr_pair->free; } BlockingQueue<Datum*>& full() const { return ptr_pair->full; } .........…

学习回调函数的基本概念,并在CUDA的任务流中插入基于CPU的主机函数,作为回调函数使用. ▶ 源代码:没有用到的部分被注释起来了 /*multithreading.h*/ #ifndef MULTITHREADING_H #define MULTITHREADING_H #include <windows.h> struct CUTBarrier // 线程墙 { CRITICAL_SECTION criticalSection; // Windows 中有关线程的结构 HANDLE bar…

引用自:http://tech.sina.com.cn/mobile/n/2011-06-20/18371792199.shtml 这篇文章写的深入浅出,把异构计算的思想和行业趋势描述的非常清楚,难得一见的好文章.按捺不住转一下.^_^   相对于串行计算,并行计算可以划分成时间并行和空间并行.时间并行即流水线技术,空间并行使用多个处理器执行并发计算,当前研究的主要是空间的并行问题.以程序和算法设计人员的角度看,并行计算又可分为数据并行和任务并行.数据并行把大的任务化解成若干个相同的子任务,处理…

原文链接:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12205435 作者专栏:http://blog.csdn.net/augusdi/article/category/1663451 (一): VS10设置 在开始学习之前,首先要做的就是找到一本好的教材,要知道一本好的教材可以让我们更加轻松地入门.在看了一些个CUDA编程相关的教材之后,我向大家推荐的一本教材叫做<GPU高性能编程CUDA实战>.本教材相比其他的教材而言,它讲得比较细,对于一…

原文:Introduction to 3D Game Programming with DirectX 12 学习笔记之 --- 第十三章:计算着色器(The Compute Shader) 代码工程地址: https://github.com/jiabaodan/Direct12BookReadingNotes GPU已经被优化为处理单个地址或者连续地址(流操作)的大量内存数据:这和CPU的随机内存访问形成鲜明对比.因为顶点和像素可以独立处理,所以GPU被架构为大量的并行运算:比如NVIDIA…

▶ 本章介绍了页锁定内存和流的使用方法,给出了测试内存拷贝.(单 / 双)流控制下的内存拷贝的例子. ● 测试内存拷贝 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (64*1024*1024) #defi…

cuda流测试 /* * Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. * * NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and * proprietary rights in and to this software and related documentation. * Any use, reproduction, d…

1. 页锁定主机内存 c库函数malloc()分配标准的,可分页(Pagable)的内存,cudaHostAlloc()分配页锁定的主机内存.页锁定内存也称为固定内存(Pinned Memory)或者不可分页内存,它有个重要属性:操作系统将不会对这块内存分页并交换到磁盘上,从而确保了该内存始终驻留在物理内存中.因此,操作系统能够安全的使某个应用程序访问该内存的物理地址,因为这块内存将不会被破坏或者重新定位. 由于GPU知道内存的物理地址,因此可以通过“直接内存访问(Direct Memory A…

CUDA流表示一个GPU操作队列,该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行.可以将一个流看做是GPU上的一个任务,不同任务可以并行执行.使用CUDA流,首先要选择一个支持设备重叠(Device Overlap)功能的设备,支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时,还能在主机和设备之间执行复制数据操作. 支持重叠功能的设备的这一特性很重要,可以在一定程度上提升GPU程序的执行效率.一般情况下,CPU内存远大于GPU内存,对于数据量比较大的情况,不可能把CPU缓冲区中的数据…

CUDA 7流简化并发 异构计算是指有效使用系统中的所有处理器,包括CPU和GPU.为此,应用程序必须在多个处理器上同时执行功能.CUDA应用程序通过在流(按顺序执行的命令序列)中,执行异步命令来管理并发性.不同的流可能同时执行,或彼此相对执行命令. 在不指定流的情况下执行异步CUDA命令时,运行时runtime将使用默认流.在CUDA 7之前,默认流是特殊流,它与设备上的所有其他流隐式同步. CUDA 7引入了大量强大的新功能,其中包括为每个主机线程使用独立默认流的新选项,从而避免了对传统默认…

Cuda Stream流分析 Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上. 典型的cuda编程模式我们已经熟知了: 将输入数据从host转移到device 在device上执行kernel 将结果从device上转移回host Cuda Streams 所有的cuda操作(包括kernel执行和数…

异构计算是指高效地使用系统中的所有处理器,包括 CPU 和 GPU .为此,应用程序必须在多个处理器上并发执行函数. CUDA 应用程序通过在 streams 中执行异步命令来管理并发性,这些命令是按顺序执行的.不同的流可以并发地执行它们的命令,也可以彼此无序地执行它们的命令. 在不指定流的情况下执行异步 CUDA 命令时,runtime使用默认流.在 CUDA 7 之前,默认流是一个特殊流,它隐式地与设备上的所有其它流同步. CUDA 7 引入了大量强大的新功能 ,包括一个新的选项,可以为每个…

Cuda 解码 全尺寸 解码 .全尺寸窗口绘制测试( 分别 测试 视频 文件和 IP 相机 实时视频 ) 1080 p 视屏 文件 全尺寸 解码 全尺寸 显示 72 0p IP 相机 全尺寸 解码 全尺寸 显示 (最多只能获取 6路)…

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…

一.与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小为32,同在一个warp的线程,以不同数…

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…