GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小

2011年,Twitter发布了开源的分布式流计算系统Storm.四年后,随着用户数量的急剧增加,Twitter每天要处理的事件已经增加到十亿以上.Storm系统应对如此庞大而复杂多样的流数据变得十分困难.为了解决该问题,Twitter公司近期开发了一套全新的流处理系统——Heron.近日,Twitter公司在SIGMOD 2015会议上对Heron进行了介绍. 据Twitter公司的技术经理Karthik Ramasamy表示,Twitter公司之前对Storm所存在的问题以及新平台的功能需求

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

   今天一个同事突然告诉我,以前跑得很正常的一个SQL语句,执行时突然报如下错误:         消息1222,级别16,状态18,第1 行         已超过了锁请求超时时段.         消息8630,级别16,状态1,第1 行         内部查询处理器错误: 查询处理器在执行过程中遇到意外错误. 我执行了一下这个SQL语句,也是报如上错误,感觉有点奇怪,还是第一次遇到这种错误.我初步怀疑是SQL中某个表出现一致性错误或分配错误等原因造成.于是先用DBCC CHECKTAB

Spring 如何保证后置处理器的执行顺序 - OrderComparator Spring 系列目录(https://www.cnblogs.com/binarylei/p/10198698.html) 一.JDK 自带的比较器 Comparator 1.1 Comparable Integer 内部实现了 Comparable 接口 public final class Integer extends Number implements Comparable<Integer> { publ

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

协程也就在I/O操作上才有优势,Qt事件循环,本事很多I/O已经是异步了,利用好异步(虽然都说异步有点反人类思维).因为CPU的执行最小单位是线程,协程也只是在其之上又调度而已. 我的意思是利用好异步的优势.协程是程序级别的调度,对于CPU执行来说,没任何优势的. CPU的最小执行单位是线程,单线程里十万个协程,也就一个在工作,利用不了并行优势.对于高运算的程序,协程除了增加调度开销并没有优势的.对于I/O操作较多的程序才有用,因为I/O太慢.而对应I/O操作,异步相对与协程开销更小,效率也更高

一.与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小为32,同在一个warp的线程,以不同数

特别说明:要在我的随笔后写评论的小伙伴们请注意了,我的博客开启了 MathJax 数学公式支持,MathJax 使用$标记数学公式的开始和结束.如果某条评论中出现了两个$,MathJax 会将两个$之间的内容按照数学公式进行排版,从而导致评论区格式混乱.如果大家的评论中用到了$,但是又不是为了使用数学公式,就请使用\$转义一下,谢谢. 想从头阅读该系列吗?下面是传送门: Linux 桌面玩家指南:01. 玩转 Linux 系统的方法论 Linux 桌面玩家指南:02. 以最简洁的方式打造实用的

BEP 7:CUDA外部内存管理插件(上) 背景和目标 在CUDA阵列接口使得能够共享不同的Python之间的数据库的访问CUDA设备.但是,每个库都与其它库区别对待.例如: Numba在内部管理内存以创建设备和映射的host阵列. RAPIDS库(cuDF,cuML等)使用Rapids Memory Manager分配设备内存. CuPy包括 用于设备和固定内存的内存池实现. 该NBEP的目的是描述一个插件接口,该接口使Numba的内部存储器管理可由用户替换为外部存储器管理器.使用插件接口时,

Keras 是一个高层神经网络API,Keras是由纯Python编写而成并基于TensorFlow,Theano以及CNTK后端.Keras为支持快速实验而生,能够将我们的idea迅速转换为结果.好了不吹了,下面继续学习Keras的一些用法,其中这篇博客包括了Keras如何指定显卡且限制显存用量,还有一些常见函数的用法及其问题,最后是使用Keras进行的练习. Keras如何指定显卡且限制显存用量 Keras在使用GPU的时候有个特点,就是默认全部占满显存.若单核GPU也无所谓,若是服务器GP

GPU发展历史: GPU之前的基础: 1962 麻省理工学院的博士伊凡•苏泽兰发表的论文以及他的画板程序奠定了计算机图形学的基础. 1962-1984 没有专门图形处理硬件,由CPU完成 1984 专门的图形处理硬件(图形加速器):SGI公司推出了面向专业领域的高端图形工作站. 1984-1995 SGI又不断研发出了一系列性能更好的图形工作站.由于价格昂贵,无法面向消费级市场.在消费级领域,还没有专门的图形处理硬件,只有一些2D加速卡(用显示芯片来代替 CPU,整块整块的移动显存里的数据).

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.设备管理和查看: cudaError_t cudaGetDeviceProperties(cudaDeviceProp * prop,int device) 用户可以通过这个函数来查看自己GPU设备的相关信息,Device表示要查看的GPU索引,得到的Prop是一个包含GPU信息的结构体. 2.GPU架构:GPU架构是围绕一个流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建的 SM的关键核心: CUDA核心 共享内存/一级缓存 寄存器文件 加载/存储单元 特殊功能单元 线程束调试器 一个GPU通常搭载由

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

1.主机和设备间异步执行 为了易于使用主机和设备间的异步执行,一些函数是异步的:在设备完全完成任务前,控制已经返回给主机线程了.它们是: 内核发射; 设备间数据拷贝函数; 主机和设备内拷贝小于64KB的存储器块时; 存储器拷贝函数中带有Async后缀的; 设置设备存储器的函数调用. 程序员可通过将CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量设置为1来全局禁用所有运行在系统上的应用的异步内核发射.提供这个特性只是为了调试,永远不能作为使软件产品运行得可靠的方式. 当应用通过CUDA调试器或CU

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

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*

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