CUDA ---- Stream and Event】的更多相关文章

Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level 到目前为止,我们讨论的一直是kernel level的,也就是一个kernel或者一个task由许多thread并行的执行在GPU上.Stream的概念是相对于后者来说的,Grid level是指多个kernel在一个device上同时执行. 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.Strea…
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…
以下是找到的代码 1 cv::cuda::Stream stream; 2 cudaStream_t s = cv::cuda::StreamAccessor::getStream(stream); 3 kernel_func<<<16, 64, 0, s>>>();…
GPGPU是众核设备,包含大量的计算单元,实现超高速的并行. 使用CUDA在nvidia显卡上面编程时,可以使用CUDA提供的Event进行程序计时. 当然,每种编程语言基本都提供了获取系统时间的函数,如C/C++/Java 程序计时功能函数 Event可以统计GPU上面某一个任务或者代码段的精确运行时间. 如下面的程序实例(CalTime.cu): #include<stdio.h> #include<cuda_runtime.h> //__global__声明的函数,告诉编译器…
//////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Copyright 1993-2015 NVIDIA Corporation. All rights reserved. // // Please refer to the NVIDIA end user license agreement (EULA) associated // with this source code for…
0. APOD过程 ● 评估.分析代码运行时间的组成,对瓶颈进行并行化设计.了解需求和约束条件,确定应用程序的加速性能改善的上限. ● 并行化.根据原来的代码,采用一些手段进行并行化,例如使用现有库,或加入一些预处理指令等.同时需要代码重构来暴露它们固有的并行性. ● 优化.并行化完成后,需要通过优化来提高性能.优化可以应用于各个级别,从数据传输到计算到浮点操作序列的微调.分析工具对这一过程非常有用,可以建议开发人员优化工作的下一个策略. ● 部署.将结果与原始期望进行比较.回想一下,初始评估步…
Create by Jane/Santaizi 03:57:00 3/14/2016 All right reserved. 速查手册基于 CUDA 7.0 toolkit documentation 并对原文进行了精简. 手册专注于CUDA的GPU计算方面,不涉及图形显示.如需完整档请查原文http://docs.nvidia.com/cuda/index.html#axzz42oaojUNj 3.2.4 Page-Locked Host Memory 在Host CPU程序中划出的内存区域供…
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…
CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S…
根据现在的理解,我把event处理分为5部分,第一是,Event处理的Architecture:第二是,Event的Dispatch到first responder之前: 第三是,Event从first responder出来后:第四是,Action与Event的关系:第五是,Apple Event的处理. 1. Event Handling Architecture 下面这张图解释了在MacOSX上event处理的过程. Before it dispatches an event to an…