GPU 的硬件基本概念 Nvidia的版本: 实际上在 nVidia 的 GPU 里,最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor),而一颗 nVidia 的 GPU 里,会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元,一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor).几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Processing Clusters). 在 G80/G92 的架构下,总共会有 128 个 SP,以

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.

>>> 交互式终端中默认的 Python 提示符.往往会显示于能以交互方式在解释器里执行的样例代码之前. ... 可以是指:交互式终端中输入特殊代码行时默认的 Python 提示符,包括:缩进的代码块,成对的分隔符之内(圆括号.方括号.花括号或三重引号),或是指定一个装饰器之后.Ellipsis 内置常量. 2to3 一个将 Python 2.x 代码转换为 Python 3.x 代码的工具,能够处理大部分通过解析源码并遍历解析树可检测到的不兼容问题.2to3 包含在标准库中,模块名为

首先,正确安装OpenCV,并且通过测试. 我理解GPU的环境配置由3个主要步骤构成. 1. 生成关联文件,即makefile或工程文件 2. 编译生成与使用硬件相关的库文件,包括动态.静态库文件. 3. 将生成的库文件加入到程序中,加入过程类似于OpenCV库的添加过程. 详细操作参见: http://wenku.baidu.com/link?url=GGDJLZFwhj26F50GqW-q1ZcWek-QN2kAgVJ5SHrQcmte-nx9-GyIUKxGwIvtzJ_WoBddvasI

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算

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.

首先注明:我用的AMD的opencl,它有很多sample代码,结合代码来解释这些API Opencl 常用的API 汇总总结: 信息查询函数 1. cl_int clGetDeviceInfo(cl_device_id device, cl_device_info param_name, size_t param_value_size, void * param_value, size_t *param_value_size_ret ) 参数说明 此函数用来查询OpenCL设备信息.首先介绍其

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零開始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由非常多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其它芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完毕大规模的(尤其是并行度高的)计

1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算.在过去利用GPU对图像渲染进行加速的技术非常成熟,但是我们知道GPU的芯片结构擅长大规模的并行计算(PC级的GPU可能就是CPU的上万倍),CPU则擅长逻辑控制,因此不只局限与图像渲染,人们希望将这

OpenCL是一个并行异构计算的框架,包括intel,AMD,英伟达等等许多厂家都有对它的支持,不过英伟达只到1.2版本,主要发展自己的CUDA去了.虽然没有用过CUDA,但个人感觉CUDA比OpenCL更好一点,但OpenCL支持面更管,CPU,GPU,DSP,FPGA等多种芯片都能支持OpenCL.OpenCL与D3D中的像素着色器非常相似. 1.双边滤波原理 双边滤波器的原理参考女神Rachel-Zhang的博客 双边滤波器的原理及实现. 引自Rachel-Zhang的博客,原理如下: 双

转自:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上.出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和瑞

随着信息处理的爆炸增长,传统使用CPU计算已经无法满足计算作业增长的需求,GPU的出现为批量作业提供了新的契机.GPU计算拥有很类库,比如CUDA.OpenCL等,但是可以发现CUDA是其中相对比较成熟的一个,也是目前应用最为广发的一种.于此同时开发语言的飞速发展,呈现百花齐放状态,C#语言简单高效,所以本文讲述如何使用C#调用CUDA进行GPU计算. 前言 最近几年计算机有了巨大发展,各种开发语言百花齐放,但是笔者还是钟爱C#语言,尤其是目前微软的生态开放,.NET 技术的跨平台加上方便高效的

1 GPU是什么 如图1所示,这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡,左下角是显卡,在中间的就是GPU芯片.显卡的处理器称为图形处理器(GPU),它是显卡的"心脏",与CPU类似,只不过GPU是专为执行复杂的数学和几何计算而设计的. GPU计算能力非常强悍,举个例子:现在主流的i7处理器的浮点计算能力是主流的英伟达GPU处理器浮点计算能力的1/12. 图1 显卡与GPU 2 为什么GPU计算能力如此强悍? 图2对CPU与GPU中的逻辑架构进行了对比.其中Control是控制器.

前言 之前给大家分享过opencv在jetson nano 2gb和ubuntu设备中使用并且展示了一些人脸识别等的小demo.但是对于图像处理,使用gpu加速是很常见 .(以下概念介绍内容来自百科和网络其他博主文章) GPU介绍(从GPU诞生之日起,GPU的设计逻辑与CPU的设计逻辑相差很多.GPU从诞生之日起,它的定位是3D图形渲染设备.在设计GPU时从其功能出发,把更多的晶体管用于数据处理.这使得GPU相比CPU有更强的单精度浮点运算能力.人们为了充分利用GPU的性能,使用了很多方法.这)

镜像(Image) vs Dockerfile 这组概念很少会让人产生疑惑,但是这两者的区别非常重要.Docker在镜像(image)中运行你的代码,而不是Dockerfile.Dockerfile是通过docker build命令来编译镜像的配置文件. 如果你去浏览一下public index的话,你将会看到那里罗列了很多镜像文件.但是,也许有些奇怪的是,你将看不到任何编译出它们的dockerfile.镜像文件就是从Dockerfile编译而得到的不透明资产(opaque asset ). 当

Reduction并行分析: 每个线程是基于一个树状的访问模型,从上至下,上一层读取数据相加得到下一层的数据．不停的迭代,直到访问完所有的数据． 利用这么多的线程块(thread block)我们需要做的事情如下: 1． 处理非常大的数组 2． 让GPU的每个处理器保持忙碌 3． 每个thread block迭代减少数组的区域． 比如这个图,第一次是8个数据,第二次是4个． 但是碰到一个问题,在thread block中的线程可以利用同步,但是每个thread block都处理完了,CUDA中并

前言 目前,NVIDIA 和 AMD 的 Windows driver 均有支持OpenCL(NVIDIA 的正式版 driver 是从自195.62 版开始,而 AMD则是从9.11 版开始).NVIDIA 的正式版 driver 中包含 OpenCL.dll,因此可以直接使用.AMD 到目前为止,则仍需要安裝其 SDK 才有 OpenCL.dll.不过,在最新的 SDK 中,NVIDIA 和 AMD 使用的 calling convention 是相同的.也就是说,使用 AMD 的 SDK编

▶ 查询平台和设备的代码以结果,放在这里方便以后逐渐扩充和查询(没有营养) #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <cl.h> int main() { int i, j; ]; cl_int status; cl_uint nPlatform; cl_platform_id *listPlatform; cl_uint nDevice; cl_device_i

1 每个SM上面失少要有192个激活线程,寄存器写后读的数据依赖才能被掩盖   2 将 寄存器 的bank冲突降到最低,应尽量使每个block含有的线程数是64的倍数   3 block的数量应设置得令可用的计算资源被充分的利用.由于每个block映射到一个sm上面,所以至少应该让block的数目跟sm的数目一样多.   4 当Block中的线程被同步时或者等待读取设备存储器时,相应的SM会闲置.通常让block的数目是sm的2倍以上,使其在时间轴上重叠   5 如果block的数目足够多,则每