#include <assert.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <string.h> #include <math.h> // Include CUDA runtime and CUFFT #include <cuda_runtime.h> #include <cufft.h> // Helper functions for CUDA #include

gpu的架构分为streaming multiprocessors 每个streaming multiprocessors(SM)又能分步骤执行很多threads,单个SM内部能同时执行的threads叫做warp.一个warp能同时操作16个单精度浮点数/8个双精度(tesla),或者32个单精度浮点数/16个双精度浮点数(feimi). 单个SM内部有local memory和16kb大小的share memory,后者是在做计算的时候要尽量利用好的东西. 根据gpu的架构,做cuda计算的

计算字段示例 round(!Shape.area!,1) 使用键盘输入值并不是编辑表中值的唯一方式.在某些情况下,为了设置字段值,可能要对单条记录甚至是所有记录执行数学计算.您可以对所有记录或选中记录执行简单计算和高级计算.此外,还可以在属性表中的字段上计算面积.长度.周长和其他几何属性.以下各部分包括使用字段计算器的若干示例.计算将通过 Python 执行. 注: Python 强制将缩进作为语法的一部分.请使用两个或四个空格来定义每个逻辑级别.将语句块的开头和结尾对齐并且保持一致. Pyth

CUDA thread index: int blockId = blockIdx.z * (gridDim.x*gridDim.y)                    + blockIdx.y * gridDim.x                    + blockIdx.x; int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)                      + threadIdx.z * (blo

通过简单的程序设计熟练CUDA的使用步骤 下面是cuda代码及相关注释 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> //#include <cutil_inline.h> using namespace std; //*****************************************// //以下两部分将在设备上编译 由__global__标识: template<t

1.最简单的 kernel 函数 __global__ void MatrixMulKernel( float* Md, float* Nd, float* Pd, int Width) { int tx = threadIdx.x; // cloumn int ty = threadIdx.y; // row float Pvalue = 0; for (int k = 0; k<Width; k++) { float Mdele = Md[ty*Width + k]; float Ndele

#include <stdio.h> #include <string.h> #define DATA_MAX_LEN 14 /* 最大数据长度 */ struct data_sum { char data[DATA_MAX_LEN]; /* 数据 */ unsigned short checksum; /* 校验和 */ }; unsigned short ip_checksum(unsigned short *buf, int buf_len) { unsigned ; ) {

原文链接:奇异值分解(SVD)的计算方法 奇异值分解是线性代数中一种重要的矩阵分解方法,这篇文章通过一个具体的例子来说明如何对一个矩阵A进行奇异值分解. 首先,对于一个m*n的矩阵,如果存在正交矩阵U(m*m阶)和V(n*n阶),使得(1)式成立: \[A=U \Sigma V^T \tag{1}\] 则将式(1)的过程称为奇异值分解,其中\(\Sigma_{mn}=\begin{bmatrix}\Sigma_1 & 0 \\ 0 & 0\end{bmatrix}\),且 \(\Sigma

使用决策树算法手动计算GOLF数据集 步骤: 1.通过信息增益率筛选分支. (1)共有4个自变量,分别计算每一个自变量的信息增益率. 首先计算outlook的信息增益.outlook的信息增益Gain(outlook)= 其中,v是可能取值的集合(本例中,outlook可以取3个值),D表示整个数据集,Dv是outlook取值为v的样本集合,而|*|表示数据集的大小(其中的样本数量). 其中Entropy(PlayGolf? in D)为最终因变量PlayGolf的信息熵值.计算过程为: Pla

总结缺少逻辑性和系统性,主要便于自己理解和记忆 关于一维FFT的 于是复系数Cn是图像傅里叶变换的yn列向量 于是我们看到最后引入,Cn这个复系数的模来表征频率波的振幅记为Sn(即简谐波叠加的数量 然后我们将Sn变换到可视空间,即可得基础的频谱图,(然后人们常常将四个角翻折到原点

背景: 无意间看到cuda解决FFT有一个cufft函数库,大体查看了有关cufft有关知识,写了一个解决一维情况的cuda代码,据调查知道cufft在解决1D,2D,3D的情况时间复杂度都为O(nlogn),附上解决一维情况的代码,准备后面找一些详细的资料去学习一下cuda的函数库. #include "stdio.h" #include "cuda_runtime.h" #include "cufft.h" #include "de

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

前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi

reproduced from: http://www.cnblogs.com/muchen/p/6306747.html 前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cu

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

前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi

不多说,直接上干货! 笔者花了很长时间才装完,主要是cuda安装和opencv安装比较费劲,cuda找不到32位的安装包只好重装64位的ubuntu系统,opencv 也是尝试了很久才解决,这里建议用2.4.9版本.其实如果没用GPU的话不需要安装cuda,不过为了后续兼容性的考虑,系统强烈建议64位的.下面是 对自己的安装过程记录备忘,有些主要参考网上的文章,所以有些过程就直接用了原来文章中的内容. caffe在git上的源码:https://github.com/BVLC/caffe 环境:

数学定义: (详细参考:https://www.baidu.com/link?url=oYAuG2o-pia_U3DlF5n_MJZyE5YKfaVRUHTTDbM1FwM_kDTjGCxKpw_PbOK70jE2geVioprSVyPTTQuLwN-IhMH8NREmWSDnmcfQEY8w0kq&wd=&eqid=8244c46a0009451a000000035c0e2c39) 有限长序列可以通过离散傅里叶变换(DFT)将其频域也离散化成有限长 序列.但其计算量太大,很难实时地处理问

适用于Linux 2的Windows子系统上的CUDA Announcing CUDA on Windows Subsystem for Linux 2 为了响应大众的需求,微软在2020年5月的构建会议上宣布了WindowsSubsystem for Linux2(WSL2)的一个新特性--GPU加速.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前只有Linux才有,但现在可以在Windows上按原样运行,并从GPU加速中获益. 最重要的是,NVIDIA CUDA加速度现在来到

Linux 2 的 Windows 子系统上发布 CUDA 为响应大众需求,微软 宣布 在 2020 年 5 月的 建造 大会上推出了 建造 ( WSL 2 ) – GPU 加速功能.这一特性为许多计算应用程序.专业工具和工作负载打开了大门,目前这些应用程序.专业工具和工作负载只能在 Linux 上运行,而且可以从 GPU 加速中获益. 图 1. 显示在 wsl2 容器中运行 linuxai 框架时涉及的层的堆栈图像. 最重要的是, NVIDIA CUDA的加速现在来到了 WSL .本文将讨论对

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