cuda程序优化 一:程序优化概述 1:精度 在关键步骤使用双精度,其他步骤使用单精度,以获得指令吞吐量和精度的平衡. 2:延迟 先缓冲一定量数据,在交给GPU计算.可以获得较高的数据吞吐量. 3:计算量 1):绝对计算量 当计算量较少时,不因用GPU 2):相对计算量 当计算量中的并行站大多比例,因使用GPU并行计算. 4:优秀的CUDA程序 1)给点数据规模下,选用的算法复杂度不明显高于最优算法 2)活动的线程束应使SM满载,且活动的线程块数应大于等于2,可以有效隐藏延迟. 3)当瓶颈出现在

CUDA02 - 的内存调度与优化 前面一篇(传送门)简单介绍了CUDA的底层架构和一些线程调度方面的问题,但这只是整个CUDA的第一步,下一个问题在于数据的访存:包括数据以何种形式在CPU/GPU之间进行通信.迁移,以及在GPU内部进行存储.访问. 1 global .shared .constant.local 通常来讲,待计算的数据都存放在内存或者硬盘(外部存储设备)中,由CPU来进行调度.想要在device上计算.处理数据,就首先需要将数据转移至CUDA,这样的转移操作通常需要经过数据总

作者:马骏 | 旷视 MegEngine 架构师 前言 单精度矩阵乘法(SGEMM)几乎是每一位学习 CUDA 的同学绕不开的案例,这个经典的计算密集型案例可以很好地展示 GPU 编程中常用的优化技巧,而能否写出高效率的 SGEMM Kernel,也是反映一位 CUDA 程序员对 GPU 体系结构的理解程度的优秀考题.本文将详细介绍 CUDA SGEMM 的优化手段,适合认真阅读过 <CUDA C++ Programming Guide>,具备一定 CUDA 编程基础的同学阅读,希望能给追求极

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

CUDA编程(六) 进一步并行 在之前我们使用Thread完毕了简单的并行加速,尽管我们的程序运行速度有了50甚至上百倍的提升,可是依据内存带宽来评估的话我们的程序还远远不够.在上一篇博客中给大家介绍了一个訪存方面非常重要的优化.我们通过使用连续的内存存取模式.取得了令人惬意的优化效果,终于内存带宽也达到了GB/s的级别. 之前也已经提到过了,CUDA不仅提供了Thread.还提供了Grid和Block以及Share Memory这些非常重要的机制,我的显卡的Thread极限是1024,可是通过

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

CUDA编程(十) 使用Kahan's Summation Formula提高精度 上一次我们准备去并行一个矩阵乘法.然后我们在GPU上完毕了这个程序,当然是非常单纯的把任务分配给各个线程.也没有经过优化.终于我们看到,执行效率相当的低下,可是更重要的是出现了一个我们之前做整数立方和没遇到的问题,那就是浮点数精度损失的问题. 关注GPU运算的精度问题: 在程序的最后.我们计算了精度误差,发现最大相对误差偏高,而一般理想上应该要低于 1e-6. 我们之前将评估CUDA程序的时候也提过了.精度是CU

程序参考文章:http://blog.csdn.net/gamesdev/article/details/17535755  程序优化2 简介:CUDA ,MPI,Hadoop都是并行运算的工具.CUDA是基于NVIDIA GPU芯片计算. 阐述:GPU有很多个核(几百个),每个核可以跑一个线程,多个线程组成一个单位叫做块. 举个例子: 有三个向量 int a, b, c; 我们要计算a和b的向量之和存放到c中. 一般C语言:for(int i=0; i<10; i++)  c = a + b;

GPU架构 GPU特别适用于 密集计算,高度可并行计算,图形学 晶体管主要被用于 执行计算,而不是缓存数据,控制指令流 GPU计算的历史 2001/2002 -- 研究人员把GPU当做数据并行协处理器 GPGPU领域从此诞生 2007-- NVIDIA 发布 CUDA CUDA 统一计算设备架构 GPGPU发展成 GPU Computing 2008-- Khronos 发布OpenCL 规范 CUDA术语 Host--主机端,通常指CPU,采用标准C语言编程,C++,Python Device

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern

SQL优化原则 二.SQL语句编写注意问题 www.2cto.com 下面就某些SQL语句的where子句编写中需要注意的问题作详细介绍.在这些where子句中,即使某些列存在索引,但是由于编写了劣质的SQL,系统在运行该SQL语句时也不能使用该索引,而同样使用全表扫描,这就造成了响应速度的极大降低. 1. IS NULL 与 IS NOT NULL 不能用null作索引,任何包含null值的列都将不会被包含在索引中.即使索引有多列这样的情况下,只要这些列中有一列含有null,该列就会从索引中排

首先,与其他语言不同,JS的效率很大程度是取决于JS engine的效率.除了引擎实现的优劣外,引擎自己也会为一些特殊的代码模式采取一些优化的策略.例如FF.Opera和Safari的JS引擎,都对字符串的拼接运算(+)做了特别优化.显然,要获得最大效率,就必须要了解引擎的脾气,尽量迎合引擎的口味.所以对于不同的引擎,所作的优化极有可能是背道而驰的. 而如果做跨浏览器的web编程,则最大的问题是在于IE6(JScript 5.6)!因为在不打hotfix的情况下,JScript引擎的垃圾回收的b

来自知乎的问题:JavaScript 怎样高效拼接字符串? 请把以下用于连接字符串的JavaScript代码修改为更高效的方式: var htmlString ='< div class=”container” > ' + '< ul id=”news-list” > '; for (var i = 0; i < NEWS.length; i++) { htmlString += '< li > < a href="' +NEWS[i].LINK

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.索引优化原则 1.最左前缀匹配原则,联合索引,mysql会从做向右匹配直到遇到范围查询(>.<.between.like)就停止匹配,比如a = 1 and b = 2 and c > 3 and d = 4 如果建立(a,b,c,d)顺序的索引,d是用不到索引的,如果建立(a,b,d,c)的索引则都可以用到,a,b,d的顺序可以任意调整.   2.=和in可以乱序,比如a = 1 and b = 2 and c = 3 建立(a,b,c)索引可以任意顺序,mysql的查询优化器会帮

这个月6号开始,着手解决一个具有实际意义的计算任务.任务数据有9879896条,每条包含30个整数,任务是计算每两条数据之间的斯皮尔相关系数及其P值.原始数据只有500+MB,因此我并不认为这是个多么大的计算任务.随后稍加计算,我还是很惊呆的,要计算(9879896×9879895)÷2≍4.88亿亿组数据,但此时这还只是个数字概念,我也没意识到时间复杂度和空间复杂度的问题. 1. 计算规模初体验 数据格式:9879896行,30列,每列之间以空格符隔开,例如: 0 2 0 2 0 0 0 0

CUDA编程(二) CUDA初始化与核函数 CUDA初始化 在上一次中已经说过了,CUDA成功安装之后,新建一个project还是十分简单的,直接在新建项目的时候选择NVIDIA CUDA项目就能够了,我们先新建一个MyCudaTest project.删掉自带的演示样例kernel.cu.然后新建项,新建一个CUDA C/C++ File ,我们首先看一下怎样初始化CUDA,因此我命名为InitCuda.cu 首先我们要使用CUDA的RunTime API 所以 我们须要include cud

作者:沐星晨 出处:http://blog.csdn.net/sosodream/article/details/6276758 浅谈自底向上的Shell脚本编程及效率优化 小论文,大家多批评指导:) ====== 摘  要:   低效的shell脚本设计会进一步影响原本解释器模式下并不见长的程序运行效率,使其在面对大数据量文本分析时的资源与时间消耗变成难以接受的.本文分析了shell语言及其应用需求的特点,从分层设计的角度提出了"自底向上进行shell脚本编程"的理论,同时提出了从&

本文章主要是记录,cuda 编程过程中遇到的相关概念,名字解释和问题:主要是是用来备忘: cuda PTX :并行线程执行(Parallel Thread eXecution,PTX)代码是编译后的GPU代码的一种中间形式,它可以再次编译为原生的GPU微码. 下面几条链接,是对nvcc 编译过程中,编译参数的解释:-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61:本编译参数适用于 1080ti显卡:此种