GPU的计算核心是以一定数量的Streaming Processor(SP)组成的处理器阵列,NV称之为Texture Processing Clusters(TPC),每个TPC中又包含一定数量的Streaming Multi-Processor(SM),每个SM包含8个SP.SP的主要结构为一个ALU(逻辑运算单元),一个FPU(浮点运算单元)以及一个Register File(寄存器堆).SM内包含有一个Instruction Unit.一个Constant Memory.一个Textur

CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作,创建N个线程分别执行执行,每个网格(Grid)可以最多创建65535个线程块,每个线程块(Block)一般最多可以创建512个并行线程,在第一个CUDA程序中对核函数的调用是: addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b); 这里的<<<>>>运算符内是核函数的执行参数,告诉编译器运行时如何启动核函数,用于说明内核函数中的线

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa

CUDA 深入浅出谈           “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.”         “CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF

grid里面包含block,block里面包含thread grid里面所有的block都是同样大小的,  每个block最多可以有1024个thread. blockDim表示一个block里面thread的数量. block里面每个thread都有一个独一无二的编号,threadIdx 参考文献:<programming massively parallel processors>

网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)的组织关系 CUDA的软件架构由网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)组成,相当于把GPU上的计算单元分为若干(2~3)个网格,每个网格内包含若干(65535)个线程块,每个线程块包含若干(512)个线程,三者的关系如下图: Thread,block,grid是CUDA编程上的概念,为了方便程序员软件设计,组织线程. thread:一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行. block:数个threa

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

Pooled Threads Improve Scalability With New Thread Pool APIs Robert Saccone Portions of this article are based on a prerelease version of Windows Server 2008. Details contained herein are subject to change. Code download available at: VistaThreadPool

http://www.blogjava.net/jinfeng_wang/archive/2012/04/22/196477.html#376322 —————————————————————————————————————————————————————————— 程序是很简易的.然而,在编程人员面前,多线程呈现出了一组新的难题,如果没有被恰当的解决,将导致意外的行为以及细微的.难以发现的错误.       在本篇文章中,我们针对这些难题之一:如何中断一个正在运行的线程.           

由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid,每一个block里面有1个thread存在.那么这种选取有什么用意呢,如何针对自己的计算问题设置计算网络呢? 首先要说明这两个数的选取没有固定的方法,完全是根据自身需求.其实它的完整形式是Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(

1.完全分布式  ./bin/run-example streaming.NetworkWordCount localhost 9999无法正常运行: 1 [hadoop@slaver1 spark-1.5.1-bin-hadoop2.4]$ ./bin/run-example streaming.NetworkWordCount slaver1 9999 2 18/04/23 04:11:20 INFO SparkContext: Running Spark version 1.5.1 3 1

Blaise Pascal Magazine Rerun #5: Four Ways to Create a Thread   This article was originally written for the Blaise Pascal Magazine and was published in Issue #10. Relevant Delphi code is available at http://17slon.com/blogs/gabr/BPM/FourWaysToCreateA

There are some synchronization primitives in .NET used to achieve thread synchronization Monitor c# provides System.Threading.Monitor class which cooperates with an objcet to implement locking. Every object has a sync block inside its data stucture,w

std::thread Defined in header class thread The class thread represents a single thread of execution. Threads allow multiple functions to execute concurrently(同时发生). Threads begin execution immediately upon construction of the associated thread object

本文首发于个人博客https://kezunlin.me/post/f241bd30/,欢迎阅读! boost thread pool example Guide boost thread pool example with cpp code code example #include <iostream> //std::cout std::endl #include <thread> //std::thread #include <future> //std::fut

1.Thread实现: import java.util.Date; import java.text.SimpleDateFormat; public class MyThread extends Thread{ @Override public void run(){ SimpleDateFormat strf = new SimpleDateFormat("yyyy-MM-dd HH:mm:ss");//设置日期格式 String d = strf.format(new Date

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

原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c

概要 Java的JUC(java.util.concurrent)包中的锁包括"独占锁"和"共享锁".在“Java多线程系列--“JUC锁”02之 互斥锁ReentrantLock”中,对Java的独占锁进行了说明.本章对Java的“共享锁”进行介绍,JUC中的共享锁有CountDownLatch, CyclicBarrier, Semaphore, ReentrantReadWriteLock等:本章会以ReentrantReadWriteLock为蓝本对共享锁进