CUDA中使用多个流并行执行数据复制和核函数运算可以进一步提高计算性能.以下程序使用2个流执行运算: #include "cuda_runtime.h" #include <iostream> #include <stdio.h> #include <math.h> #define N (1024*1024) #define FULL_DATA_SIZE N*20 __global__ void kernel(int* a, int *b, int*

cuda流测试 /* * Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. * * NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and * proprietary rights in and to this software and related documentation. * Any use, reproduction, d

CUDA流表示一个GPU操作队列,该队列中的操作将以添加到流中的先后顺序而依次执行.可以将一个流看做是GPU上的一个任务,不同任务可以并行执行.使用CUDA流,首先要选择一个支持设备重叠(Device Overlap)功能的设备,支持设备重叠功能的GPU能够在执行一个CUDA核函数的同时,还能在主机和设备之间执行复制数据操作. 支持重叠功能的设备的这一特性很重要,可以在一定程度上提升GPU程序的执行效率.一般情况下,CPU内存远大于GPU内存,对于数据量比较大的情况,不可能把CPU缓冲区中的数据

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

1. 页锁定主机内存 c库函数malloc()分配标准的,可分页(Pagable)的内存,cudaHostAlloc()分配页锁定的主机内存.页锁定内存也称为固定内存(Pinned Memory)或者不可分页内存,它有个重要属性:操作系统将不会对这块内存分页并交换到磁盘上,从而确保了该内存始终驻留在物理内存中.因此,操作系统能够安全的使某个应用程序访问该内存的物理地址,因为这块内存将不会被破坏或者重新定位. 由于GPU知道内存的物理地址,因此可以通过“直接内存访问(Direct Memory A

title: [CUDA 基础]6.1 流和事件概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 toc: true date: 2018-06-10 21:45:15 Abstract: 本文介绍CUDA中流和事件的理论描述. Keywords: 流,事件 开篇废话 今天没废话,废话太多影响效率? 前面几章我们一直围绕GPU设备展开,我们的代码除了在核函数的配置的部分研究过主机端执行的代码,其他部分基本都是在设备代码上进行的,这一章我们就从主机端来

title: [CUDA 基础]6.0 流和并发 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 - 网格级并行 - 同步机制 - NVVP toc: true date: 2018-06-10 20:21:37 Abstract: 本文是第六章的概述,本章也是Freshman的最后一个章节. Keywords: 流,事件,网格级并行,同步机制,NVVP 开篇废话 本文是Freshman系列的最后一篇,考虑到接下来要说的是比较高级的内容,所以把其划分到下

CUDA 7流简化并发 异构计算是指有效使用系统中的所有处理器,包括CPU和GPU.为此,应用程序必须在多个处理器上同时执行功能.CUDA应用程序通过在流(按顺序执行的命令序列)中,执行异步命令来管理并发性.不同的流可能同时执行,或彼此相对执行命令. 在不指定流的情况下执行异步CUDA命令时,运行时runtime将使用默认流.在CUDA 7之前,默认流是特殊流,它与设备上的所有其他流隐式同步. CUDA 7引入了大量强大的新功能,其中包括为每个主机线程使用独立默认流的新选项,从而避免了对传统默认

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

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这

http://www.cnblogs.com/5long/p/cuda-parallel-programming-1.html 本系列目录: [CUDA并行程序设计系列(1)]GPU技术简介 [CUDA并行程序设计系列(2)]CUDA简介及CUDA初步编程 [CUDA并行程序设计系列(3)]CUDA线程模型 [CUDA并行程序设计系列(4)]CUDA内存 [CUDA并行程序设计系列(5)]CUDA原子操作与同步 [CUDA并行程序设计系列(6)]CUDA流与多GPU 关于CUDA的一些学习资料

CUDA入门 鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的C

第一章 1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言,该书中的实例采取的是Thrust数据并行API,.cu作为CUDA源代码文件,其中编译器为ncvv.   1.3 CUDA提供多种API: 数据并行C++ Thrust API 可用于C或者C++的Runtime API 可用于C或者C++的Driver API 以上API自高层向低层.Thrust API 具有较高可读性.可维护性,并且提供了很多方法(如归约),但它与硬件相隔离,从而无法发挥硬件的全部功能:CUDA Runtime 使得C语言

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 &

最近在学cuda ,找了好久入门的教程,感觉入门这个教程比较好,网上买的书基本都是在掌握基础后才能看懂,所以在这里记录一下.百度文库下载,所以不知道原作者是谁,向其致敬! 文章目录 1. CUDA是什么 2. 64位Ubuntu12.04安装CUDA5.5 3. 对CUDA C的个人懵懂感觉 4. 主要概念与名称 4.1. 主机 4.2. 设备 4.3. 线程(Thread) 4.4. 线程块(Block) 4.5. 线程格(Grid) 4.6. 线程束 4.7. 核函数(Kernel) 4.8

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这

名词解释 SM :Streaming Multiprocessor    而 Block 大致就是对应到 SM     所有的blocks 按照流水线被送到6个SM中进行计算 在 Compute Capability 1.0/1.1 中,每个 SM 最多可以同时管理 768 个 thread(768 active threads)或 8 个 block(8 active blocks);而每一个 warp 的大小,则是 32 个 thread,也就是一个 SM 最多可以有 768 / 32 =

引用 出自Bookc的博客,链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction-to-general-purpose-gpu-programming/ PS:这篇博客出自我的一个同学的手中,写的很好,是CUDA入门的好博客,因此才从他的博客中复制过来(复制改版也是个力气活~),大家也可以查看他博客中其它的文章,涉猎很广,从语言到开源包.此外,他是做推荐系统的,如果有关于

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S