▶ 本书中用到的公用函数放到了头文件book.h中 #ifndef __BOOK_H__ #define __BOOK_H__ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 自己加的 #include "cuda_runtime.h" // 自己加的 static void HandleError( cudaError_t err, const char *file, int line )//定义报错函数,通过传入的返回值和

转载:http://blog.csdn.net/jdhanhua/article/details/4843653 在CUDA中统计运算时间,大致有三种方法: <1>使用cutil.h中的函数unsigned int timer=0;//创建计时器cutCreateTimer(&timer);//开始计时cutStartTimer(timer);{ //************  ………… //************* }//停止计时cutStopTimer(timer);//获得从开

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二

模板是C++的一个重要特征,它可以让我们简化代码,同时使代码更整洁.CUDA中也支持模板,这给我们编写cuda程序带来了方便.不过cuda4.0之前和之后使用模板的方法不一样,这给我们带来了少许困难.在cuda4.0之前,模板的使用和C++中无区别,使用非常方便,在此不做过多介绍.不过在cuda4.0之后,由于编译器的升级,导致之前的模板使用方法不再有效,我们需要重新设计代码. 如果按照之前的方式编写代码,如下面简单示例: template <type T> __global__ void f

今天想起一个问题,看到的绝大多数CUDA代码都是使用的一维数组,是否可以在CUDA中使用一维数组,这是一个问题,想了各种问题,各种被77的错误状态码和段错误折磨,最后发现有一个cudaMallocManaged函数,这个函数可以很好的组织多维数组的多重指针的形式 ,后来发现,这个问题之前在Stack Overflow中就有很好的解决.先贴一下我自己的代码实现: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_paramete

关于apue.3e中apue.h的使用 近来要学一遍APUE第三版,并于此开博做为记录. 先下载源文件: # url: http://http//www.apuebook.com/code3e.html curl -O http://www.apuebook.com/src.3e.tar.gz tar -zxvf src.3e.tar.gz cd apue.3e ls 从上面ls的结果看,其实完全看不明白这些目录与APUE书中代码的关系,或者有些目录可以猜测出是那一章.不过有个小技巧: ls -

cocos2dx 3.7中 AppDelegate.h的class TestController;这种写法的具体意思不太明白,只能猜是类似于外部定义的东西.

转自: http://hackecho.com/2013/04/cuda-parallel-reduction/ Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子,也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法.在这个算法的优化中,Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本,将Bandwidth几乎提高到了峰值.相信我们通过仔细研读这个过程,一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识.下面我们来一一细看这几种优化方案,数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明

在我们平常写的c/c++程序,一些算法题中,我们常常会用到c标准库中string.h文件中的函数,这些函数主要用于处理内存,字符串相关操作,是很有用的工具函数.而且有些时候,在笔试或面试中也会出现让你来实现某个函数的情况(比如strcpy).而且里面有些函数时间长不用就生疏了,本文就是要全面回顾这些函数. 1.NULL NULL是一个宏,可以扩展为空指针常量.空指针常量是一个等于零的整数常量表达式,后者是如(void *)0一样的从0转换为空指针void *.(A null-pointer co

解决VS2010中winsock.h与winsock2.h冲突(重复定义)——转载 当这两个头文件顺序颠倒时,编译会出现许多莫名其妙的错误,错误如下: 1>…\include\ws2def.h(91) : warning C4005: 'AF_IPX' : macro redefinition 1>…\include\winsock.h(460) : see previous definition of 'AF_IPX' … 或者这个错误 #error "ws2tcpip.h is 

使用背景 通常,在做高性能计算时,我们需要随机的连接某些点.这些点都具有自己的度量值,显然,度量值越大的值随机到的概率就会越大.因此,采用加权值得方法: void getdegreeSum(DG *g){ memset(degreeSum,,sizeof(uint)*MAXSIZE); ; ;i<(g->n);i++){ degreeSum[i] = g->v[i].desum+last; last = degreeSum[i]; } } 这样degreeSum[]数组中存储的即是一个有

纹理存储器(texture memory)是一种只读存储器,由GPU用于纹理渲染的图形专用单元发展而来,因此也提供了一些特殊功能.纹理存储器中的数据位于显存,但可以通过纹理缓存加速读取.在纹理存储器中可以绑定的数据比在常量存储器可以声明的64K大很多,并且支持一维.二维或者三维纹理.在通用计算中,纹理存储器十分适合用于实现图像处理或查找表,并且对数据量较大时的随机数据访问或者非对齐访问也有良好的加速效果. 纹理存储器在硬件中并不对应一块专门的存储器,而实际上是牵涉到显存.两级纹理缓存.纹理抓取单

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

CUDA中关于C++特性的限制 CUDA官方文档中对C++语言的支持和限制,懒得每次看英文文档,自己尝试翻译一下(没有放lambda表达式的相关内容,太过于复杂,我选择不用).官方文档https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#c-cplusplus-language-support __CUDA_ARCH__ 在如下3种情况下,开发者不应该依赖于__CUDA_ARCH__宏是否定义或__CUDA_ARCH__

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threadIdx是一个uint3类型,表示一个线程的索引. blockIdx是一个uint3类型,表示一个线程块的索引,一个线程块中通常有多个线程. blockDim是一个dim3类型,表示线程块的大小. gridDim是一个dim3类型,表示网格的大小,一个网格中通常有多个线程块. 下面这张图比较清晰的表示的几个概念的关系: cuda 通过<<< >>>符号来分配索引线程的方式,我知道的一共有15种索引方式. 下面程序展示了这15种索引方式: #include &q

GPU包含数百个数学计算单元,具有强大的处理运算能力,可以强大到计算速率高于输入数据的速率,即充分利用带宽,满负荷向GPU传输数据还不够它计算的.CUDA C除全局内存和共享内存外,还支持常量内存,常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,使用常量内存在一些情况下,能有效减少内存带宽,降低GPU运算单元的空闲等待. 使用常量内存提升性能 使用常量内存可以提升运算性能的原因如下: 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的"邻近(nearby)"线程,这将节约15次读取操作: 高速

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

此部分测试涉及到APUE V3中,第三章的图3-12到图3-14. 通过fcntl.h提供的功能,修改fd的文件属性,本处增加O_SYNC功能,并测试其效果. 本文涉及代码: tree ch3 ch3 ├── makefile.sync ├── mycat.c ├── set_fl.c ├── set_fl.h ├── sync.c └── test 1 不使用O_SYNC功能 mycat.c 代码: #include "../apue.h" #define BUFFSIZE 4096

转自:http://blog.csdn.net/smsmn/article/details/6336060 其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突,这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题,里面有讲到这些问题,但是没办法,为了要看懂那个bank conflict冲突,我不得不去找资料,说句实话我现在不是完全弄明白,但是应该说有点眉目了,现在我就把网上找的整理一下,放在这边,等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误. Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器,用于同一个线程

相比Swift而言,OC规矩太多. 差不多,.h中声明的属性和成员变量均可以在子类中访问到.而.m则不可.而属性其实也就是成员变量的一种简写,其内部自动包含了getter和setter方法. 如图:ViewController是SubController的父类.在ViewController.h中声明成员变量imageView1和属性imageView2 在ViewController.m中同样声明了成员变量imageView3和属性imageView4. 在ViewController.m中