文章目录 前言 存取效率 计算效率 性能优化要点 展现足够的并行性 优化内存访问 优化指令执行 前言   CUDA算法的效率总的来说,由存取效率和计算效率两类决定,一个好的CUDA算法必定会让两类效率都达到最优化,而其中任一类效率成为瓶颈,都会让算法的性能大打折扣. 存取效率   存取效率即GPU和显存之间的数据交换效率,在上一篇博客中,我们介绍了GPU的存储结构,对GPU的各类存储介质有了一个初步的了解,其中全局内存具有最大的容量和最慢的访问效率,且对是否对齐和连续访问很敏感,这也是我们在前面

package com; import java.util.concurrent.Semaphore; /** * Created by yangyu on 16/11/28. */ /** * Semaphore控制并发线程数量 * * 使用场景: * 当大批量的并发请求来到系统当中时,为了保证系统稳定,真正执行业务逻辑的线程其实数量有限: * 为了保证业务系统的稳定,不会被峰值请求给击垮,那么应该对执行业务逻辑的线程进行并发控制: * 而Semaphore就可以用于控制并发线程数量 */ p

内建变量: threadIdx(.x/.y/.z代表几维索引):线程所在block中各个维度上的线程号 blockIdx(.x/.y/.z代表几维索引):块所在grid中各个维度上的块号 blockDim(.x/.y/.z代表各维度上block的大小):block的大小即block中线程的数量,blockDim.x代表块中x轴上的线程数量,blockDim.y代表块中y轴上的线程数量,blockDim.z代表块中z轴上的线程数量 gridDim(.x/.y/.z代表个维度上grid的大小):gr

修改server.xml <Executor name="tomcatThreadPool" namePrefix="catalina-exec-" maxThreads="500" minSpareThreads="400" /> <Connector executor="tomcatThreadPool" port="8080" protocol="HTT

================================ 详解:https://blog.csdn.net/achenyuan/article/details/77867661 ================================ 使用命令 top 统计信息区前五行是系统的统计信息,每一行代表了不同的数据内容. 第一行是任务队列信息,跟 uptime 命令的执行结果一样,说明如下: 17:01:28 系统当前时间up 95 days,4:53 系统的运行时间:95天4个小时5

int arg1=2;//核心线程 int arg2=40;//最大线程数量 int arg3=100;//空余保留时间 ThreadPoolExecutor pool=new ThreadPoolExecutor(arg1, arg2, arg3,TimeUnit.MILLISECONDS, // 时间单位 new LinkedBlockingQueue<Runnable>());//默认构造的队列大小为Integer.Max, 可指定大小new LinkedBlockingQueue<

建议78:应避免线程数量过多 在多数情况下,创建过多的线程意味着应用程序的架构设计可能存在着缺陷.经常有人会问,一个应用程序中到底含有多少线程才是合理的.现在我们找一台PC机,打开Windows的任务管理器,看看操作系统中正在运行的程序有多少个线程. 在笔者当前的PC机上,线程数最多的一个应用程序是某款杀毒软件,它一共拥有116个线程数:其次是Windows自身的System进程,当前共有104个线程:第三多的进程是Sqlservr.exe,锐减到了35个线程:剩下还有63个进程,估计它们平均约

说明:这部分内容比较基础,主要是分析几个容易混淆的OpenMP函数,加以理解. (1)并行区域数量的确定: 在这里,先回顾一下OpenMP的parallel并行区域线程数量的确定,对于一个并行区域,有一个team的线程去执行,那么该分配多少个线程去执行呢? OpenMP的遇到parallel指令后创建的线程team的数量由如下过程决定: 1. if子句的结果 2. num_threads的设置 3. omp_set_num_threads()库函数的设置 4. OMP_NUM_THREADS环境

给线程池增加自动扩充线程数量,以及闲时自动回收的功能 package com.dwz.concurrency.chapter13; import java.util.ArrayList; import java.util.Iterator; import java.util.LinkedList; import java.util.List; public class SimpleThreadPool4 extends Thread { private static int size; priv

如果是IO密集型应用,则线程池大小设置为2N+1: 如果是CPU密集型应用,则线程池大小设置为N+1: N代表CPU的核数. 假设我的服务器是4核的,且一般进行大数据运算,cpu消耗较大,那么线程池数量设置为5为最优. (现在很多项目线程池滥用,注意分配线程数量,建议不要动态创建线程池,尽量将线程池配置在配置文件中,这样方便以后整体的把控和后期维护.每个核心业务线程池要互相独立,互不影响.) 例子(spring): <bean class="org.springframework.sche

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

建议先看看前言中关于存储器的介绍:点击打开链接 线程 首先介绍进程,进程是程序的一次执行,线程是进程内的一个相对独立的可执行的单元.若把进程称为任务的话,那么线程则是应用中的一个子任务的执行.举个简单的例子:一个人要做饭,食谱就是程序代码,做的过程就是执行程序,做好的饭就是程序运行的结果,而在这期间,需要炒菜,放盐,放油等等就是线程.   线程同步 调用__syncthreads 创建一个 barrier 栅栏 每个线程在调用点等待块内所有线程执行到这个地方,然后所有线程继续执行后续命令 Mds

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小

1 每个SM上面失少要有192个激活线程,寄存器写后读的数据依赖才能被掩盖   2 将 寄存器 的bank冲突降到最低,应尽量使每个block含有的线程数是64的倍数   3 block的数量应设置得令可用的计算资源被充分的利用.由于每个block映射到一个sm上面,所以至少应该让block的数目跟sm的数目一样多.   4 当Block中的线程被同步时或者等待读取设备存储器时,相应的SM会闲置.通常让block的数目是sm的2倍以上,使其在时间轴上重叠   5 如果block的数目足够多,则每

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

原文:http://blog.csdn.net/kirayuan/article/details/6321967 我们可以在cat 里面发现processor数量,这里的processor可以理解为逻辑上的cpu. 这里摘抄的一段blog来说明: 什么是线程池大小的阻抗匹配原则? 我在<常用模型>中提到“阻抗匹配原则”,这里大致讲一讲. 如果池中线程在执行任务时,密集计算所占的时间比重为 P (0 < P <= 1),而系统一共有 C 个 CPU,为了让这 C 个 CPU 跑满而又

今日内容: 1.线程理论 2.锁: 牺牲了效率,保证了数据的安全(重点) 3.守护线程 4.GIL锁:(重点) 5.计算密集型和IO密集型 6.信号量,事件(了解) 7.补充. 子进程中不能input 1.线程理论 什么是线程:cpu的执行单位(实体) 进程: 资源分配单位线程的创建和销毁的开销特别小 线程之间的资源共享,共享的是同一个进程中的资源 资源的共享涉及的最主要的问题就是数据的安全问题,这里我们就要用到加锁来实现. 线程的2种创建方式方法1:from threading import

前言 线程的组织形式对程序的性能影响是至关重要的,本篇博文主要以下面一种情况来介绍线程组织形式: 2D grid 2D block 线程索引 矩阵在memory中是row-major线性存储的: 在kernel里,线程的唯一索引非常有用,为了确定一个线程的索引,我们以2D为例: 线程和block索引 矩阵中元素坐标 线性global memory 的偏移 首先可以将thread和block索引映射到矩阵坐标: ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x

思路来源:http://bbs.csdn.NET/topics/390819824,引用该页面某网友提供的方法. 题目:我现在有100个任务,需要多线程去完成,但是要限定同时并发数量不能超过5个. 原理:初始启用5个线程,然后让线程中的过程执行完毕之后,自己去取下一个任务,启动下一个线程. public class MyTaskList { public List<Action> Tasks = new List<Action>(); public void Start() { f

1.线程理论以及线程的两种创建方法 2.线程之间是数据共享的与join方法 3.多线程和多进程的效率对比 4.数据共享的补充线程开启太快 5.线程锁 互斥锁 同步锁 6.死锁现象和递归锁 7.守护线程和守护进程的对比 8.补充 9.GIL锁&GIL锁与线程锁的区别 10.GIL锁补充 11.信号量 时间补充说明

在GPU并行编程中,一般情况下,各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态,在各个并行副本之间进行通信和协作,这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制. 共享内存"__share__" CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的.使用关键字"__share__"声明共享变量,将使这个变量驻留在共享内存中,该变量具有以下特征: 位于线程块的共享存储器空间中 与线程块具有相同的生命周期 仅可通过块内的所有线程访问 对于GPU上启动的每个线程块,CUDA C编