CUDA简介 CUDA是并行计算的平台和类C编程模型,我们能很容易的实现并行算法,就像写C代码一样.只要配备的NVIDIA GPU,就可以在许多设备上运行你的并行程序,无论是台式机.笔记本抑或平板电脑.熟悉C语言可以帮助你尽快掌握CUDA. CUDA编程 CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上,即CUP和GPU,二者有各自的存储空间,并由PCI-Express 总线区分开.因此,我们应该先注意二者术语上的区分: Host:CPU and itsmemory (host memory) Devi

编写CUDA内核 介绍 与用于CPU编程的传统顺序模型不同,CUDA具有执行模型.在CUDA中,编写的代码将同时由多个线程(通常成百上千个)执行.解决方案将通过定义网格,块和线程层次结构进行建模. Numba的CUDA支持提供了用于声明和管理此线程层次结构的工具.这些功能与NVidia的CUDA C语言开放的功能非常相似. Numba还开放了三种GPU内存:全局设备内存(连接到GPU本身的大型,相对较慢的片外内存),片上 共享内存和本地内存.对于除最简单算法以外的所有算法,务必仔细考虑如何使用和

最近,需要在kernel函数中调用浮点型的随机数.于是上网搜了下相关资料,一种方式是自己手动写一个随机数的__device__函数,然后在调用的时候调用这个函数.另一种,原来cuda在toolkit中给出了实现方式. 首先要用到三个函数: curandCreateGenerator(&gen,CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT); 指定触发器为gen,随机方式为CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT curandSetPseudoRandomGeneratorSeed

GPU 的硬件基本概念 Nvidia的版本: 实际上在 nVidia 的 GPU 里,最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor),而一颗 nVidia 的 GPU 里,会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元,一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor).几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Processing Clusters). 在 G80/G92 的架构下,总共会有 128 个 SP,以

前面扯了很多,不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西:接下来,虽然Heresy 自己也不熟,不过还是来研究一下硬体的部分吧-毕竟要最佳化的时候,好像还是要大概知道一下相关的东西的.这部分主要参考资料是: [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构 Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前,可能须要先回去看<nVidia CUDA简介>,稍微回顾一下在CUDA中thread.thread block.bl

在HOST端我们会分配block的dimension, grid的dimension.但是对应到实际的硬件是如何执行这些硬件的呢? 如下图: lanuch kernel 执行一个grid. 一个Grid有8个block,可以有两个硬件执行单元,一个执行一个block,需要执行4次,或者像右边有4个执行单元,一共执行两次.这个就很灵活,提供啦程序的扩展性,我们在代码中可以根据具体硬件的约束来设置,提高程序的兼容性和扩展性. 在CUDA中实际执行thread的硬件我们称作Streaming mult

在”组织并行编程1“中,通过组织并行线程为”2D grid 2D block“对矩阵求和,在本文中通过组织为 1D grid 1D block进行矩阵求和.一维网格和一维线程块的结构如下图: 其中,nx是x方向上的最大线程数,ny是一个线程需要处理的数据元素的个数(因为块是一维的,照理应该没有ny).所以这里这里只有ix是对线程的真正索引,iy是线程内部数据的索引(这个时候要把线程看成一个主线程,里面有ny个子线程组成的,每个子线程依次处理一个数据.但一定要记住,这个子线程实际上并不存在,是并行

CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作,创建N个线程分别执行执行,每个网格(Grid)可以最多创建65535个线程块,每个线程块(Block)一般最多可以创建512个并行线程,在第一个CUDA程序中对核函数的调用是: addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b); 这里的<<<>>>运算符内是核函数的执行参数,告诉编译器运行时如何启动核函数,用于说明内核函数中的线

title: [CUDA 基础]6.2 并发内核执行 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 - 深度优先 - 广度优先 - 硬件工作队列 - 默认流阻塞行为 toc: true date: 2018-06-18 22:04:08 Abstract: 本文介绍内核的并发执行,以及相关的知识 Keywords: 流,事件,深度优先,广度优先,硬件工作队列,默认流阻塞行为 开篇废话 没有废话,继续前面的内容,上文中我们说到了流,事件和同步等的概念,以

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

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern

一.利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作. 基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作. 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定义的操作时(Open

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度

程序代码及图解析: #include <iostream> #include "book.h" __global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b; } int main( void ) { int c; int *dev_c; HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) ); add<<<1,1>>>

1.注意事项 编译的办法参见: http://blog.csdn.net/wangyaninglm/article/details/39997113   以下是程序代码,网上搜的例子: 注意事项:32位工程添加64位的支持(主要取决于你编译的版本),配置好cuda的项目路径include 2.代码 //swap.cu #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include &l

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

1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA

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. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “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

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

cuda实现向量相加 博客最后附上整体代码 如果有说的不对的地方还请前辈指出, 因为cuda真的接触没几天 一些总结(建议看) cuda 并不纯GPU在运行程序, 而是 cpu 与 gpu 一起在运行程序, cpu负责调度, gpu 负责运算, cpu称为HOST , gpu 称为 DEVICE 记住三个东西 grid block thread ,关系分别是 grid 包含多个 block , block 包含多个 thread 一个block中thread个数选取一般为32的整数倍, 原因和w