CUDA中确定你显卡的thread和block数 在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面总结 首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute 1.x)的只是支持 512 threads. 如果是非常早期的一些显卡的话可以参阅这个Web

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

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>>>(

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

blockDim.x*gridDim.x 跳过一个grid int <<<参数1,参数2>>>(int *a,int * b,int * c); 如果是一维的,参数1表示一个grid里面有多少个block块,参数2表示一个block块里面有多少个thread线程

http://www.w3school.com.cn/ http://www.runoob.com/ 不过上面这两个都是标准的CSS和CSS3教程,针对一些类似-webkit-内核的样式没有公布. 下面我来提供一个火狐的官方地址,也有少量的webkit的用法:https://developer.mozilla.org 还有一种可以快速查到有多少webkit的属性,然后再进行google查询用法和意思,用hbuilder写css样式,然后输出-webkit-会有一堆,然后可以逐个查询其意思,这样也

最近学习多线程的知识,看到API里说这些方法被废弃了,就查了一下原因 Thread.stop 这个方法会解除被加锁的对象的锁,因而可能造成这些对象处于不一致的状态,而且这个方法造成的ThreadDeath异常不像其他的检查期异常一样被捕获. 可以使用interrupt方法代替.事实上,如果一个方法不能被interrupt,那stop方法也不会起作用. Thread.suspend, Thread.resume 这俩方法有造成死锁的危险.使用suspend时,并不会释放锁:而如果我想先获取该锁,再

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th

(最好在电脑下浏览本篇博客...手机上看代码不方便) 当时学的时候看的一本印度的数据结构书(好像是..有点忘了..反正跟同学们看的都不一样...)...里面把本文提到的所有情况都提到了,我这里只是重复实现,再加上一些个人的理解的图解,最后附上两道并查集的题来帮助理解. 并查集:基本 介绍并查集->     并查集是一种数据结构, 常用于描述集合,经常用于解决此类问题:某个元素是否属于某个集合,或者 某个元素 和 另一个元素是否同属于一个集合 思路 数组里存的数字代表所属的集合.比如arr[4]=

一.等待与通知 public final void wait() throws InterruptedException      等待条件的发生. public final void wait(long timeout) throws InterruptedException      等待条件的发生.假设通知没有在timeout指定的时间内发生,它还是会返回. public final void wait(long timeout, int nanos) throws Interrupted

http://acm.zju.edu.cn/onlinejudge/showProblem.do?problemCode=3521 ATTENTION:如果用long long 减小误差,这道题只能用%lld读入 首先需要判断哪些点是相互挨着的,这样比直接维护哪些集合是冰冻住的简单 按照x为主,y为辅排序,在数组上尺取,当head与tail的x坐标相差大于l/2则把head向后移动直到x坐标满足条件, 那么对于head到tail,现在的问题就只剩下检测出哪些点之间y间距小于l/2,把它们都按照p

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

核函数是GPU每个thread上运行的程序.必须通过__gloabl__函数类型限定符定义.形式如下: __global__ void kernel(param list){  } 核函数只能在主机端调用,调用时必须申明执行参数.调用形式如下: Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(param list); <<<>>>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程数量,以及线程是如何

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.

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

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par

cuda实现向量相加 博客最后附上整体代码 如果有说的不对的地方还请前辈指出, 因为cuda真的接触没几天 一些总结(建议看) cuda 并不纯GPU在运行程序, 而是 cpu 与 gpu 一起在运行程序, cpu负责调度, gpu 负责运算, cpu称为HOST , gpu 称为 DEVICE 记住三个东西 grid block thread ,关系分别是 grid 包含多个 block , block 包含多个 thread 一个block中thread个数选取一般为32的整数倍, 原因和w

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...

1.线程块(block)是独立执行的,在执行的过程中线程块之间互不干扰,因此它们的执行顺序是随机的 2.同一线程块中的线程可以通过访问共享内存(shared memory)或者通过同步函数__syncthreads()来协调合作. 3.cuda全称:computer union device architecture    统一计算设备架构,因此CUDA并不是 编程语言 从线程层次看: 从内存层次看: 4.CUDA提供的API主要有两种: runtime API和driver API,其中run

CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速. 一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果. 从一个简单例子说起: #include <iostream> #include <math.h> // function to add the elements of two arrays void add(int n, float *x, float *y) { for (int