dim3是NVIDIA的CUDA编程中一种自定义的整型向量类型,基于用于指定维度的uint3. 例如:dim3 grid(num1,num2,num3): dim3类型最终设置的是一个三维向量,三维参数分别为x,y,z;

原文链接 /* * Copyright 徐洪志(西北农林科技大学.信息工程学院). All rights reserved. * Data: 2012-4-20 */ // // 此程序是演示了1D和2D纹理存储器的使用 #include <stdio.h> #include <cutil_inline.h> #include <iostream> using namespace std; texture<float> texRef1D; // 1D tex

这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以

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

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原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c

以下基于"WIN7(64位)+Visual Studio 2010+CUDA7.5". 语法高亮除了看起来舒服之外,还可以使用F11寻找函数.变量定义,输入函数的时候也会有相应的提示.下面就是关于CUDA代码的高亮设置. 在搭建好CUDA开发环境后,当打开.cu文件时会发现,其中的CUDA C/C++关键字并没有高亮显示,如__global__.__device__等,而且还有下划曲线.这是因为编译器并没有将它们识别为关键字.以下就逐一介绍CUDA C/C++关键字和函数的语法高亮显示

前段时间有个同学的毕设是搞并行计算的,他基本不懂编程把我拉过去帮忙,我之前也没弄过,帮着搞了2天.先把代码贴上去,等有时间在把详细补充一些内容. CUDA编程主要是利用了显卡优越的并行计算能力,把一个大的任务分成很多小的单位同时执行,这样就节省了运行的时间. 1:首先要在显存中分配空间,把内存中的变量复制到其中: cudaMemcpy(gpu_img_1,buffer1,(img_1.w*img_1.h)*sizeof(float),cudaMemcpyHostToDevice); cudaMe

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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(

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

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的th

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5b.html 一个grid中的所有线程执行相同的内核函数,通过坐标进行区分.这些线程有两级的坐标,blockId和threadId,由CUDA runtime system指定.grimDim.x标识block在x维度上的数目,gridDim.y标识block在y维度上的数目.例如, 在启动内核时指定: dim3 dimBlock(4,2,2); dim3 dimGrid(2,2,1); Kerne

来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下

CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的thread可以彼此同步,快速交换数据,最多可以同时512个线程.Grid     :一组Block,有共享全局内