前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行.目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等.本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法.参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 double

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

基于都志辉老师<MPI并行程序设计模式>第14章内容. 前面接触到的MPI发送的数据类型都是连续型的数据.非连续类型的数据,MPI也可以发送,但是需要预先处理,大概有两类方法: (1)用户自定义新的数据类型,又称派生类型(类似定义结构体类型,但是比结构体复杂,需要考虑<类型,偏移量>两方面的内容) (2)数据的打包和解包(将不连续的数据给压缩打包到连续的区域,然后再发送:接受到打包数据后,先解包再使用) 这样做的好处,我猜一个是可以有效减少通信的次数,提高程序效率:另一方面可以减轻

Java并行程序基础 一.线程的生命周期 其中blocked和waiting的区别: 作者:赵老师链接:https://www.zhihu.com/question/27654579/answer/128050125来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处. 假设t1,t2先后两个线程,都执行如下代码: synchronized(Obj) { Obj.wait(); } t1先进,最后在Obj.wait()下卡住,这时java管t1的状态waitting状态t

JAVA并行程序基础 一.有关线程你必须知道的事 进程与线程 在等待面向线程设计的计算机结构中,进程是线程的容器.我们都知道,程序是对于指令.数据及其组织形式的描述,而进程是程序的实体. 线程是轻量级的进程,是程序执行的最小单位.(PS:使用多线程去进行并发程序的设计,是因为线程间的调度和切换成本远小于进程) 线程的状态(Thread的State类): NEW–刚刚创建的线程,需要调用start()方法来执行线程: RUNNABLE–线程处于执行状态: BLOCKED–线程遇到synchroni

from CSDN: https://blog.csdn.net/su_cicada/article/details/87898579 例题6-1 并行程序模拟( Concurrency Simulator, ACM/ICPC World Finals 1991, UVa210) 你的任务是模拟n个程序( 按输入顺序编号为1- n) 的并行执行. 每个程序包含不超过 25条语句, 格式一共有5种: var = constant( 赋值) : print var( 打印) : lock: unlo

Java进阶7 并发优化2 并行程序设计模式20131114 1.Master-worker模式 前面讲解了Future模式,并且使用了简单的FutureTask来实现并发中的Future模式.下面介绍的是Master-Worker模式. 这个模式也是经常使用的并发模式之一,核心思想就是系统有两类线程协同工作:Master线程和Worker线程.Master线程负责接收和分配任务,Worker线程负责处理这些子任务.当每一个worker线程处理完成之后,将结果返回给Master线程,有Maste

   本章重点介绍的是基于 Java并行程序开发以及优化的方法,对于多核的 CPU,传统的串行程序已经很好的发回了 CPU性能,此时如果想进一步提高程序的性能,就应该使用多线程并行的方式挖掘 CPU的潜能.本章知识点:           常用的多线程设计模式,比如 Future模式,Master-Worker 模式,Guarded Suspeionsion模式.不变模式.生产者消费者模式等等.          JDK 内置的多线程框架和各种线程池技术:          JDK 内置的并发数

目录 一.大数据时代的现状 二.面对挑战的方法 2.1 并行计算 2.2 改用GPU处理计算密集型程序 3.3 分布式计算 三.用python写并行程序 3.1 进程与线程 3.2 全局解释器锁GIL: 3.3 multiprocessing 四.multiprocessing实战 总结 小子今天想来谈谈"并行计算",作为一个非科班人员,我为什么去捣鼓这么一个在科班里也比较专业的问题了.这就要说下我前几天做的一个作业了,当时我用python写了个程序,结果运行了一天,这个速度可让我愁了

2.8 程序中的幽灵:隐蔽的错误 2.8.1 无提示的错误案例 以求两个整数的平均值为例.请看下面代码: int v1 = 1073741827; int v2 = 1431655768; System.out.println("v1 = " + v1); System.out.println("v2 = " + v2); int ave = (v1 + v2) / 2; System.out.println("ave = " + ave); 输

JAVA并行程序基础二 线程组 当一个系统中,如果线程较多并且功能分配比较明确,可以将相同功能的线程放入同一个线程组里. activeCount()可获得活动线程的总数,由于线程是动态的只能获取一个估计值. stop()可以停止当前线程组里的所有线程,但会遇到与Thread.stop()相同的问题,尽量不用. 守护线程 守护线程是系统的守护者,在后台默默地完成系统性的服务,如垃圾回收线程,JIT线程.与之对应的是用户线程,用户线程可以看做系统的工作线程,当系统工作线程全部执行完毕,那么整个系统将

JAVA并行程序基础一 线程的状态 初始线程:线程的基本操作 1. 新建线程 新建线程只需要使用new关键字创建一个线程对象,并且用start() ,线程start()之后会执行run()方法 不要直接调用run()方法,它只会在当前线程串行执行run()中的方法. 重载run()方法有两种方式 直接继承Thread类 实现Runnable接口 它只有一个run()方法 在new Thread()时将接口实现类传入 2.终止线程 一般线程在执行完毕就会结束,无需手动关闭.但java也提供手动关闭

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

这里总结几种常用的并行程序设计方法,其中部分文字源自<Java程序性能优化>一书中,还有部分文字属于个人总结,如有不对,请大家指出讨论. Future模式 一句话,将客户端请求的处理过程从同步改为异步,以便将客户端解放出来,在服务端程序处理期间可以去干点其他事情,最后再来取请求的结果. 好处在于整个调用过程中不需要等待,可以充分利用所有的时间片段,提高系统的响应速度. JDK中已经内置实现了FutureTask,使用起来非常方便,同时还可以取消Future任务,或者设置Future任务的超时时

这一章讲了MPI非阻塞通信的原理和一些函数接口,最后再用非阻塞通信方式实现Jacobi迭代,记录学习中的一些知识. (1)阻塞通信与非阻塞通信 阻塞通信调用时,整个程序只能执行通信相关的内容,而无法执行计算相关的内容: 非阻塞调用的初衷是尽量让通信和计算重叠进行,提高程序整体执行效率. 整体对比见下图: (2)非阻塞通信的要素 非阻塞通信调用返回意味着通信开始启动:而非阻塞通信完成则需要调用其他的接口来查询. 要素1:非阻塞通信的调用接口 要素2:非阻塞通信的完成查询接口 理想的非阻塞通信设计应

这里的内容主要是都志辉老师<高性能计算之并行编程技术——MPI并行程序设计> 书上有一些代码是FORTAN的,我在学习的过程中,将其都转换成C的代码,便于统一记录. 这章内容分为两个部分:MPI对等模式程序例子 & MPI主从模式程序例子 1. 对等模式MPI程序设计 1.1 问题背景 这部分以Jacobi迭代为具体问题,列举了三个求解Jacobi迭代问题的MPI对等模式程序. 这里需要阐明一下,书上的Jacobi迭代具体的背景可以参考这个内容:http://www.mcs.anl.g

发现一篇神文,解决了困扰许久的远程桌面OpenGL/GPU 等问题... 原地址在这:http://www.tanglei.name/how-to-run-gpu-programs-using-remote-connection/ 有时候往往需要通过远程桌面连接进行coding工作,像一般的比如web之类的可能不需要GPU等支持的coding工作直接用windows远程桌面连接编码然后debug即可,而一些需要依靠显卡支持的工作如渲染.cuda等GPU操作时,往往远程桌面连接debug会失败.因

今天买了本新书<高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践>,今天读了第一章有点出获,分享给大家. 程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和 1. CPU串行运行的代码: //seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() {  const int N=50000; //任务1:创建数组  vector<int> a(

在Java程序中,多线程几乎已经无处不在.与单线程相比,多线程程序的设计和实现略微困难,但通过多线程,我们却可以获得多核CPU带来的性能飞跃,从这个角度说,多线程是一种值得尝试的技术.那么如何写出高效的多线程程序呢? 有关多线程的误区:线程越多,性能越好 不少初学者可能认为,线程数量越多,那么性能应该越好.因为程序给我们的直观感受总是这样.一个两个线程可能跑的很难,线程一多可能就快了.但事实并非如此.因为一个物理CPU一次只能执行一个线程,多个线程则意味着必须进行线程的上下文切换,而这个代价是很

基于都志辉老师MPI编程书中的第15章内容. 通信域是MPI的重要概念:MPI的通信在通信域的控制和维护下进行 → 所有MPI通信任务都直接或间接用到通信域这一参数 → 对通信域的重组和划分可以方便实现任务的划分 (1)通信域(communicator)是一个综合的通信概念.其包括上下文(context),进程组(group),虚拟处理器拓扑(topology).其中进程组是比较重要的概念,表示通信域中所有进程的集合.一个通信域对应一个进程组. (2)进程(process)与进程组(group)

相关章节:第13章组通信MPI程序设计. MPI组通信与点到点通信的一个重要区别就是:组通信需要特定组内所有成员参与,而点对点通信只涉及到发送方和接收方. 由于需要组内所有成员参与,因此也是一种比较复杂的通信方式.程序员在设计组通信语句的时候,需要同时考虑两点: a. 程序运行起来之后,当前正在运行的进程的行为方式 b. 将组通信作为一个整体,考虑所有进程的行为方式 (1)概述 组通信从功能上实现了三个方面: a. 通信:完成组内数据传输(广播.收集.散发.组收集.全互换各种数据交换传输方式)