编写CUDA内核 介绍 与用于CPU编程的传统顺序模型不同,CUDA具有执行模型.在CUDA中,编写的代码将同时由多个线程(通常成百上千个)执行.解决方案将通过定义网格,块和线程层次结构进行建模. Numba的CUDA支持提供了用于声明和管理此线程层次结构的工具.这些功能与NVidia的CUDA C语言开放的功能非常相似. Numba还开放了三种GPU内存:全局设备内存(连接到GPU本身的大型,相对较慢的片外内存),片上 共享内存和本地内存.对于除最简单算法以外的所有算法,务必仔细考虑如何使用和…

编写HSA内核 介绍 HSA提供类似于OpenCL的执行模型.指令由一组硬件线程并行执行.在某种程度上,这类似于 单指令多数据(SIMD)模型,但具有这样的便利:细粒度调度对于程序员而言是隐藏的,而不是使用SIMD向量作为数据结构进行编程.在HSA中,编写的代码将同时由多个线程(通常成百上千个)执行.解决方案将通过定义网格,工作组 和工作项的线程层次结构进行建模. Numba的HSA支持提供了用于声明和管理此线程层次结构的工具. CUDA程序简介 HSA执行模型类似于CUDA.HSA在ROC G…

这里,我们不会为真实的硬件设备编写内核驱动程序.为了方便描述为Android系统编写内核驱动程序的过程,我们使用一个虚拟的硬件设备,这个设备只有一个4字节的寄存器,它可读可写.想起我们第一次学习程序语言时,都喜欢用“Hello, World”作为例子,这里,我们就把这个虚拟的设备命名为“hello”,而这个内核驱动程序也命名为hello驱动程序.其实,Android内核驱动程序和一般Linux内核驱动程序的编写方法是一样的,都是以Linux模块的形式实现的,具体可参考前面Android学习启动篇…

文章转载至CSDN社区罗升阳的安卓之旅,原文地址:http://blog.csdn.net/luoshengyang/article/details/6568411 在智能手机时代,每个品牌的手机都有自己的个性特点.正是依靠这种与众不同的个性来吸引用户,营造品牌凝聚力和用户忠城度,典型的代表非iphone莫属了.据统计,截止2011年5月,AppStore的应用软件数量达381062个,位居第一,而Android Market的应用软件数量达294738,紧随AppStore后面,并有望在8月份…

在编写驱动程序的时候,常用的一个结构是NTSTATUS,它来表示操作是否成功,但是对于失败的情况它的返回码过多,不可能记住所有的情况,应用层有一个GetLastError函数,根据这个函数的返回值可以通过错误查看器来查看具体的错误原因,但是内核中就没有这么方便了,我之前在网上找资料的时候发现很多人都是把错误码和它的具体原因都列举出来,然后人工进行对照查找,这样很不方便,有没有类似于应用层上错误码查看工具的东西呢?终于皇天不负有心人,我在微软官网上找到了FormatMessage的说明,自己实现了…

最近,需要在kernel函数中调用浮点型的随机数.于是上网搜了下相关资料,一种方式是自己手动写一个随机数的__device__函数,然后在调用的时候调用这个函数.另一种,原来cuda在toolkit中给出了实现方式. 首先要用到三个函数: curandCreateGenerator(&gen,CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT); 指定触发器为gen,随机方式为CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT curandSetPseudoRandomGeneratorSeed…

http://blog.csdn.net/sx1989827/article/details/8068779 #pragma once #include <mshtmhst.h> #include <mshtml.h> #include <Exdisp.h> #include <exdispid.h> #include <MsHtmdid.h> #include <initguid.h> #include <map> #i…

原创文章.转载请注明. 阅读本文之前,您须要对浏览器怎样载入javascript有一定了解. 当然,对java与javascript本身也须要了解. 本文首先介绍浏览器载入并执行javascript的原理. 其次将介绍怎样用java与javascript互调用对象. 最后介绍怎样用java实现javascript的document对象与其他内置方法. 浏览器从server得到含有javascript代码的html文本后,将顺序运行javascript代码块. 看代码是最简单的方式: packag…

Go vs C#, Part 3: Compiler, Runtime, Type System, Modules, and Everything Else | by Alex Yakunin | ServiceTitan - Titan Tech | Medium 目录 译者注 相似性 编译 垃圾回收 模块 类.结构.接口 错误处理 相等性(==, !=) 基础类库 两种语言中存在的其他类似特征 类似的反模式/设计错误 C#中缺少的Go功能 Go中缺少的C#功能 异步执行 第一部分回顾 Seq…

注意 请贡献者查看参与方式,然后直接在 ISSUE 中认领. 翻译/校对三个文档就可以申请当负责人,我们会把你拉进合伙人群.翻译/校对五个文档的贡献者,可以申请实习证明. 请私聊片刻(529815144).咸鱼(1034616238).或飞龙(562826179)来领取以上奖励. 翻译校对活动 可解释的机器学习[校对] 参与方式:https://github.com/apachecn/interpretable-ml-book-zh/blob/master/CONTRIBUTING.md 整体进…

内核第三讲,进入ring0,以及编写第一个内核驱动程序. PS: 请下配置双机调试,下方有可能用到.如果不配置,则你可以不用调试, 博客连接: http://www.cnblogs.com/iBinary/p/8260969.html 一丶进入ring0之前的简介 进入0环之前,我们要明白操作系统的设计,操作系统允许驱动程序使用In out等等特权指令来操作高2G的内存.那么必然会有接口. 图示如下. 那么我们可以模拟一个驱动程序来进入0环. 而操作系统提供的接口的,有专门的名称. 叫做DDK,…

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.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi…

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…

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…

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU…

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>…

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.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi…

引自:http://www.makaidong.com/yaoyuanzhi/archive/2010/11/13/1876215.html 本文我们以visual studio 2005 为例演示cuda的安装以及软件开发环境搭建,以及cuda与mfc联调的实现. 1．cuda安装包 cuda是免费使用的,各种操作系统下的cuda安装包均可以在http://www.nvidia.cn/object/cuda_get_cn.html上免费下载.cuda提供3个安装包,分别是: driver, t…

CUDA的软件堆栈由以下三层构成:CUDA Library.CUDA runtime API.CUDA driver API,如图所示,CUDA的核心是CUDA C语言,它包含对C语言的最小扩展集和一个运行时库,使用这些扩展和运行时库的源文件必须通过nvcc编译器进行编译. CUDA C语言编译得到的只是GPU端代码,而要管理分配GPU资源,在GPU上分配显存并启动内核函数,就必须借助CUDA运行时的API(runtime API)或者CUDA驱动API(driver API)来实现.在一个程序…

原文链接 第九节:使用CUDA拓展高等级语言 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在关于CUDA(Compute Unified Device Architecture,即计算统一设备架构的简称)的系列文章的第八节,我探讨了使用CUDA利用库.在本小节,…

原文链接 第二节:第一个内核 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在该系列文章的第一节,我展示了第一个简单的CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,计算统一设备架构之首字母缩写)程序——moveArrays.cu,…

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.…

CUDA上深度学习模型量化的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和float16低精度数据类型表示.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储要求,以及功耗.在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.因此,量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 通常通过手工微内核,针对不同的工…

CUDA 11功能清单 基于NVIDIA Ampere GPU架构的新型NVIDIA A100 GPU在加速计算方面实现了最大的飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,CUDA 11与A100一起发布. CUDA 11能够利用新的硬件功能来加速HPC,基因组学,5G,渲染,深度学习,数据分析,数据科学,机器人技术以及更多不同的工作负载. CUDA 11包含了所有功能-从平台系统软件到入门和开发GPU加速的应用程序所需的一切.本文概述了此版本中的主要软件功能: 支持NVIDIA Ampere…

CUDA上的量化深度学习模型的自动化优化 深度学习已成功应用于各种任务.在诸如自动驾驶汽车推理之类的实时场景中,模型的推理速度至关重要.网络量化是加速深度学习模型的有效方法.在量化模型中,数据和模型参数都用诸如int8和的低精度数据类型表示float16.降低的数据带宽减少了推理时间和存储器/存储需求,以及功耗.同时,在适当的量化方案下,可以最小化量化模型的精度下降.量化模型特别适合研究人员和开发人员,使大型模型适合在各种设备(例如GPU,CPU和移动设备)上部署. 以前,通常通过手工微内核针对…

CUDA C++程序设计模型 本章介绍了CUDA编程模型背后的主要概念,概述了它们在C++中的暴露方式.在编程接口中给出了CUDA C++的广泛描述. 使用的矢量加法示例的完整代码可以在矢量加法CUDA示例中找到. 一. 内核 CUDA C++通过允许程序员定义C++函数,称为内核,扩展了C++,当调用时,用n个不同的CUDA线程并行执行n次,而不是像常规C++函数那样只执行一次. 一个内核使用了__global__声明说明符来定义,并且使用一个新的<<<->执行配置语法(参见C+…

CUDA Pro:通过向量化内存访问提高性能 许多CUDA内核受带宽限制,而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高,导致带宽受限制的内核更多.这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要.本文将展示如何在CUDA C / C ++中使用向量加载和存储,以帮助提高带宽利用率,同时减少已执行指令的数量. 从以下简单的内存复制内核开始. __global__ void device_copy_scalar_kernel(int* d_in, int* d_out, int N) { int idx = bl…

CUDA统一内存分析 PascalMIG 如 NVIDIA Titan X 和 NVIDIA Tesla P100 是第一个包含页 GPUs 定额引擎的 GPUs ,它是统一内存页错误处理和 MIG 比率的硬件支持.提供了一个很好的机会来学习更多的统一内存. 快 GPU ,快内存-对吗? 正确的! 首先,将重新打印在两个 NVIDIA 开普勒 GPUs 上运行的结果(一个在笔记本电脑上,一个在服务器上). 现在尝试在一个非常快的 Tesla P100 加速器上运行,它基于pascalgp100G…

CUDA 11功能展示 CUDA 11 Features Revealed 新的NVIDIA A100 GPU基于NVIDIA安培GPU架构,实现了加速计算的最大一代飞跃.A100 GPU具有革命性的硬件功能,我们很高兴宣布CUDA11与A100结合使用.              CUDA11使您能够利用新的硬件功能来加速HPC.基因组学.5G.渲染.深度学习.数据分析.数据科学.机器人和许多更多样化的工作负载. CUDA11包含了从平台系统软件到开始开发GPU加速应用程序所需的所有功能.本文…

CUDA 内存统一分析 关于CUDA 编程的基本知识,如何编写一个简单的程序,在内存中分配两个可供 GPU 访问的数字数组,然后将它们加在 GPU 上. 本文介绍内存统一,这使得分配和访问系统中任何处理器上运行的代码都可以使用的数据变得非常容易, CPU 或 GPU . 图 1 .内存统一是可从系统中的任何处理器访问的单个内存地址空间. 以几个简单的"练习"介绍,其中一个练习,运行最近基于 Pascal 的 GPU ,看看会发生什么. 建议这样做有两个原因.首先,因为 PascalMI…