clock()函数是C/C++中的计时函数,相关的数据类型是clock_t,使用clock函数可以计算运行某一段程序所需的时间,如下所示程序计算从10000000逐渐减一直到0所需的时间. #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "iostream" #include "time.h"void main(){ /* 测试c

之前写的CUDA程序,想测量一下性能,网上很多用的是CPU端计时,很不准确.翻了一下书,发现这里应该使用事件来计时. CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳,这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的.由于GPU本身支持记录时间戳,因此就避免了当使用CPU定时器来统计GPU执行的时间时可能遇到的诸多问题. 首先创建两个事件,起始时间和结束时间: cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop);

cudaEvent_t start,stop; cudaEventCreate(&start);//创建事件 cudaEventCreate(&stop); cudaEventRecord(start,0);//记录当前时间 //要记录时间的事情/工作 cudaEventRecord(stop,0);//记录当前时间 cudaEventSynchronize();//同步 float elapsedTime; cudaEventElapsedTime(&elapsedTime,st

#include<time.h> int main() { // ... .. // .... printf("Time used = %.2lf\n",(double)clock()/CLOCKS_PER_SEC); ; } 计时函数clock(),该函数返回程序目前为止运行的时间.这样,在程序结束之前调用它,便可获得整个程序运行的时间.这个时间除以创术CLOCKS_PER_SEC之后得到的值以秒为单位. 可以使用time.h和clock() 函数获得程序运行时间.常熟C

在MSDN中,查得对clock函数定义如下: clock_t clock(void) ; 返回该程序从启动到函数调用占用CPU的时间.这个函数返回从“开启这个程序进程”到“程序中调用clock()函数”时之间的CPU时钟计时单元(clock tick)数,在MSDN中称之为挂钟时间(wal-clock):若挂钟时间不可取,则返回-1. 其中clock_t是用来保存时间的数据类型,它的定义如下 #ifndef _CLOCK_T_DEFINED typedef long clock_t; #defi

函数"clock_gettime"是基于Linux C语言的时间函数,可以用于计算时间,有秒和纳秒两种精度. 函数原型: int clock_gettime(clockid_t clk_id, struct timespec *tp); 其中,cld_id类型四种: a.CLOCK_REALTIME:系统实时时间,随系统实时时间改变而改变b.CLOCK_MONOTONIC,从系统启动这一刻起开始计时,不受系统时间被用户改变的影响c.CLOCK_PROCESS_CPUTIME_ID,本进

问题:对于使用GPU计算时,都想知道kernel函数运行所耗费的时间,使用CUDA内置的API可以方便准确的获得kernel运行时间. 在CPU上,可以使用clock()函数和GetTickCount()函数计时. clock_t start, end; start = clock(); //执行步骤; ...... end = clock(); printf(" time (CPU) : %f ms(毫秒) \n", end - start); int startTime, endT

问题描述:一般利用CUDA进行加速处理时,都需要测试CUDA程序的运行时间,来对比得到的加速效果. 解决方法: 1).GPU端计时,即设备端计时. 2).CPU端计时,即主机端计时. 设备端计时有两种不同的方不地,分别是调用clock()函数和使用CUDA API的事件管理功能. clock函数计时: 1).在内核函数中要测量的一段代码的开始和结束的位置分别调用一次clock函数,并将结果记录下来. 2).根据这两次clock函数返回值,作差计算,然后除以GPU的运行频率(SP的频率)即可以得到

流:CUDA流很像CPU的线程,一个CUDA流中的操作按顺序进行,粗粒度管理多个处理单元的并发执行. 通俗的讲,流用于并行运算,比如处理同一副图,你用一个流处理左边半张图片,再用第二个流处理右边半张图片,这两个流中的代码同时执行,加快了处理速度. 事件:记录CUDA事件是CUDA流中应用程序跟踪进度的一个方式. 通俗的讲,事件用来对算法计时,你再算法开始前设置一个事件,在算法结束后设置一个事件,两个事件的时间差就是算法执行时间. SM: 流处理器族

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,在变量面前添加  __constant__  修饰符: __constant__  Sphere  s[SPHERES]; cudaMemcpyToSymbol(s, temp_s, sizeof(Sphere)*SPHERES); 这个特殊版本的cudaMemcpy()用于将主机内存复制到GPU上的常量内存. 从常量内存读取相同的数据可以节约内存带宽,主要原因: (1)对常量内存的单次读操作可以广播到其他的“邻近”线程,这将节约1

转自:https://www.cnblogs.com/wfwenchao/p/5195022.html 平时在Linux和Winows下都有编码的时候,移植代码的时候免不了发现一些问题.1. 你到底准不准?关于clock()计时函数首先是一段简单的测试代码,功能为测试从文本文件读取数据并赋值给向量最后打印输出的运行时间. int main(int argc, char **argv){    clock_t t1=clock();ifstream in("data.txt");vect

平时在Linux和Winows下都有编码的时候,移植代码的时候免不了发现一些问题.1. 你到底准不准?关于clock()计时函数首先是一段简单的测试代码,功能为测试从文本文件读取数据并赋值给向量最后打印输出的运行时间. int main(int argc, char **argv){    clock_t t1=clock();ifstream in("data.txt");vector<int> v;for(int a;in>>a;v.push_back(a)

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两矩阵相乘运算code即C= A*B,CUDA中包含了两种核函数的实现方法,第一种方法来自于CUDA Samples\v8.0\0_Simple\matrixMul,第二种采用普通的方法实现,第一种方法较快,但有些复杂,速度上约为第二种的1.3倍,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #incl

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的点积运算code,CUDA包括普通实现和采用零拷贝内存实现两种,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十一章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include &

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的计算一维直方图,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第九章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &l

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成的绿色的球图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第五章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量实现点积操作,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #include<random> template< typename T > static inline int check_Cuda(T result, const char

__global__ void add( int *a, int *b, int *c) { <span style="white-space:pre"> </span> int tid = threadIdx.x + blockIdx.x *blockDim.x; <span style="white-space:pre"> </span>while (tid < N) { <span style=&qu

常量内存 用常量内存来替换全局内存可以有效的减少内存带宽 __constant__修饰符标识常量内存,从主机内存复制到GPU上的常量内存时,需要特殊版本的cudaMemcpy(): cudaMemcpyToSymbol(),从而会复制到常量内存,而原来的会复制到全局内存. 1. 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的邻近线程,这将节约15次读取操作(因为这里线程块包含16个线程) 2. 常量内存的数据将缓存起来,因此对相同地址的连续读操作将不会产生额外的内存通信量. 解释邻近线程:CUDA架构中

转自:http://blog.csdn.net/fz_ywj/article/details/8109368 C语言中常用计时方法总结 1. time() 头文件:time.h 函数原型:time_t time(time_t * timer) 功能:返回以格林尼治时间(GMT)为标准,从1970年1月1日00:00:00到现在的此时此刻所经过的秒数. 用time()函数结合其他函数(如:localtime.gmtime.asctime.ctime)可以获得当前系统时间或是标准时间. 用difft

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的流的使用code,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &