先说配置,我电脑E3V3+GTX780TI视频就一个普通的720P AVC1编码MP4视频,实时检测软件是CPU-Z和GPU-Z,AIDA64[全默认设置]全部用ptoplayer默认播放时候,播放30分钟,全程满帧(输入和输出帧数相等).显卡和CPU基本处于待机负载显卡核心频率在300MHZ,显存在600MHZ,TDP 4%,温度40℃:CPU温度42℃.机箱出风口基本无热风.[开启CUDA:LAV解码器]LAV使用Nvidia CUVID显卡和CPU处于中等负载显卡核心满频率875MHZ(我…

[CUDA开发]CUDA面内存拷贝用法总结 标签(空格分隔): [CUDA开发] 主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示: CUdeviceptr g_pRgba = 0; CUDA_MEMCPY2D memcpy2D = { 0 }; memcpy2D.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE; memcpy2D.srcDevice = g_pRgba; memcpy2D.srcPitch = nWidth * 4…

前面扯了很多,不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西:接下来,虽然Heresy 自己也不熟,不过还是来研究一下硬体的部分吧-毕竟要最佳化的时候,好像还是要大概知道一下相关的东西的.这部分主要参考资料是: [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构 Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前,可能须要先回去看<nVidia CUDA简介>,稍微回顾一下在CUDA中thread.thread block.bl…

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…

1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间…

今天买了本新书<高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践>,今天读了第一章有点出获,分享给大家. 程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和 1. CPU串行运行的代码: //seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() {  const int N=50000; //任务1:创建数组  vector<int> a(…

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...…

## 一维矩阵的加 //实现一个一维1*16的小矩阵的加法. //矩阵大小:1*16  //分配一个block,共有16个线程并发.  #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cutil.h> #define VEC_SIZE 16 //kernel function  __global__ void…

CUDA存储器模型 除了执行模型以外,CUDA也规定了存储器模型(如图2所示)和一系列用于主控CPU与GPU间通信的不同地址空间.图中红色的区域表示GPU片内的高速存储器,橙色区域表示DRAM中的的地址空间.  图2 CUDA存储器模型         首先,是最底层的寄存器(register,REG).对每个线程来说,寄存器都是私有的--这与CPU中一样.         如果寄存器被消耗完,数据将被存储在本地存储器(local memory).本地存储器对每个线程也是私有的,但是数据时被保存…