原文作者:FreeAquar 原文出处:http://www.cnblogs.com/FreeAquar/ 本文版权归作者和博客园共有,欢迎转载,但未经作者同意必须保留此段声明,且在文章页面明显位置给出原文连接,否则保留追究法律责任的权利. 最近在学习cuda编程,看了一些资料后,觉得差不多可以通过看sdk中的例子学习学习多GPU的编程了.当打开sdk后,发现里面的代码往往是几个代码互相调用连接的.只能对里面的makefile进行make才能得到结果.于是开始了自学makefiled的艰辛道路.

1 )CUDA的程序,经常犯,但是很难发现的一个错误就是同步问题. 描述下实例 for (k = 0; k < N; k+=BS) { sda[tx] = gda[tx+index]; __syncthreads(); for (j = 0; j < BS; j++) { tp += sda[j] } out[index+tx] = tp; } 看看上面的代码,好像没问题. 其实当N < BS的时候上面的代码是没有问题的.但是当N大于BS的时候,每个线程会至少循环两次,这样问题就来了.

现在主要的并行计算设备有两种发展趋势: (1)多核CPU. 双核,四核,八核,...,72核,...,可以使用OpenMP编译处理方案,就是指导编译器编译为多核并行执行. (2)多线程设备(GP)GPU. 通用GPU,就是显卡,以nvidia公司的显卡为主.nvidia使用CUDA编程. 由于毕业的需要,现在开始学习CUDA编程.看了一段时间教程,目前环境已经配好,下面是一个简单的CUDA程序: 程序实现向量的加法操作,使用了一个block内部的512个线程. #include <stdio.h

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

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);

本文引用自 http://blog.163.com/yuhua_kui/blog/static/9679964420146183211348/ 问题描述:   在运行CUDA程序时,出现黑屏,过一会儿屏幕恢复之后,出现如下界面:<显卡挂掉了 > ============================================================================== 解决方案:  调整计算机的TDR值    Timeout Detection & Re

CUDA是一个基于NVIDIA GPU的并行计算平台和编程模型,通过调用CUDA提供的API,可以开发高性能的并行程序.CUDA安装好之后,会自动配置好VS编译环境,按照UCDA模板新建一个工程"Hello CUDA": 建好之后,发现该工程下已经存在一个项目 kernel.cu.这个是CUDA编程的入门示例,实现的功能是两个整型数组相加,代码如下: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_par

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

最近在学习CUDA框架,折腾了一个多月终于把CUDA安装完毕,现在终于跑通了自己的一个CUDA的Hello world程序,值得欣喜~ 首先,关于CUDA的初始化,代码和解释如下,这部分主要参考GXW的文章: //init the CUDA device bool initCUDA() { int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); //Get the CUDA GPU count if (deviceCount==0) { fprint

#一个通用的Makefile,可以在linux各大平台下通用编译c程序,这个版本在gcc平台下实现,如需要课更改第二部的gcc,也可以在第三部添加所需要的库,如有错误,欢迎即使纠正 #1.遵循可移植操作系统接口,即应用程序接口(API)+可移植性c源码DSEF=_D_POSIX_SOURCE #2.这里以gcc平台下编译为例,如需要可改为g++,arm-linux-gcc和mips等平台CC=gcc RM=rm -rfFLAGS=-g -o #3.包含的库,如需要,在后面添加LIB=-lterm

开始学CUDA 先写一个简单的 #include<iostream>__global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b;}int main(){ int c; int * dev_c; cudaMalloc((void**)&dev_c,sizeof(int));//在显存开辟空间 add<<<1,1>>>(10,11,dev_c);//为函数分配一个block,每个block分配一个线程

文件目录: cudaTest |--utils.cu |--utils.h |--squaresum.cu |--squaresum.h |--test.cpp |--CMakeLists.txt 编译命令: $cd /root/cudaTest $mkdir build $cd build $cmake .. $make 调佣关系: utils:提供常用工具,这里提供查询设备信息功能: squaresum:计算平方和功能,为cuda运行的核心函数实现 test:调用平方和函数 CMakeLis

环境:RTX2060 ,1920X1080p ,循环10次, kernal_size=8 一 .测试前128个线程拷贝到dst数据的性能  ,只测试行卷积, block=(128+2r)X1 1. 使用中间128个线程拷贝       : (36.37+37.11+36.32)/3 = 36.6 GB 2. 改为前128个线程拷贝出数据: (38.89+39.53+39.74)/3 = 39.39GB 实验结果:使用前128个线程拷贝会快10.7% 二 . 测试const 变量对性能的影响 ,只

来源: ChinaUnix博客 一个多目录结构的C程序Makefile,代码存在main init input output exit目录. CC = gcc RDIR = RelsMAIN_DIR = main/RelsINIT_DIR = init/RelsINPUT_DIR = input/RelsOUTPUT_DIR = output/RelsEXIT_DIR = exit/Rels OBJ_FILES = $(MAIN_DIR)/main.o $(INIT_DIR)/init1.o $

针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和

由于之前已经在Ubuntu 14.04 x64上面安装cuda7.0+caffe, 并且已经配置好,caffe也已经跑通. 但是最近需要使用Torch,而Torch对cuda的要求是8.0,因此决定对cuda的版本进行升级,以满足Torch平台的需求. 而最新版的caffe也已经支持cuda8.0. 话不多说,开始安装cuda8.0. 1. 电脑配置 显卡:GeForce GTX TITAN X 系统:Ubuntu 14.04(x_64) CUDA:cuda_8.0.61_375.26_linu

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

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转自:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529331 cuda 初学大全 1 硬件架构CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device. 2 并行模型Thread:并行基本单位Block:相互合作的一组线程.可以彼此同步,快速交换数据,最多可以512个线程Grid:一组Block,有共享全局内存Kernel:在GPU上执行的程序,一个Kernel对应一个Grid Block和Thread都有各自的ID,记作blockIdx(