GPU的计算核心是以一定数量的Streaming Processor(SP)组成的处理器阵列,NV称之为Texture Processing Clusters(TPC),每个TPC中又包含一定数量的Streaming Multi-Processor(SM),每个SM包含8个SP.SP的主要结构为一个ALU(逻辑运算单元),一个FPU(浮点运算单元)以及一个Register File(寄存器堆).SM内包含有一个Instruction Unit.一个Constant Memory.一个Textur

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

以下内容转自:http://blog.csdn.net/samhacker/article/details/23089157?utm_source=tuicool&utm_medium=referral http://snglw.blog.51cto.com/5832405/1643587 小文件BLOCK占用 [小于块大小的小文件不会占用整个HDFS块空间.也就是说,较多的小文件会占用更多的NAMENODE的内存(记录了文件的位置等信息):再者,在文件处理时,可能会有较大的网络开销.] 一个常

1.概述 hadoop集群中文件的存储都是以块的形式存储在hdfs中. 2.默认值 从2.7.3版本开始block size的默认大小为128M,之前版本的默认值是64M. 3.如何修改block块的大小? 可以通过修改hdfs-site.xml文件中的dfs.blocksize对应的值. 注意:在修改HDFS的数据块大小时,首先停掉集群hadoop的运行进程,修改完毕后重新启动. 4.block块大小设置规则 在实际应用中,hdfs block块的大小设置为多少合适呢?为什么有的是64M,有的

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.

CUDA 是 NVIDIA 的 GPGPU 模型,它使用 C 语言为基础,可以直接以大多数人熟悉的 C 语言,写出在显示芯片上执行的程序,而不需要去学习特定的显示芯片的指令或是特殊的结构.” 编者注:NVIDIA的GeFoce 8800GTX发布后,它的通用计算架构CUDA经过一年多的推广后,现在已经在有相当多的论文发表,在商业应用软件等方面也初步出现了视频编解码.金融.地质勘探.科学计算等领域的产品,是时候让我们对其作更深一步的了解.为了让大家更容易了解CUDA,我们征得Hotball的本人同

Avoiding Branch Divergence 有时,控制流依赖于thread索引.同一个warp中,一个条件分支可能导致很差的性能.通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warp divergence(该问题的解释请查看warp解析篇). The Parallel Reduction Problem 我们现在要计算一个数组N个元素的和.这个过程用CPU编程很容易实现: ; ; i < N; i++) sum += array[i]; 那么如果Array的元素非常多呢?应用并行计算可以大大

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

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两矩阵相乘运算code即C= A*B,CUDA中包含了两种核函数的实现方法,第一种方法来自于CUDA Samples\v8.0\0_Simple\matrixMul,第二种采用普通的方法实现,第一种方法较快,但有些复杂,速度上约为第二种的1.3倍,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #incl

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的点积运算code,CUDA包括普通实现和采用零拷贝内存实现两种,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十一章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include &

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的计算一维直方图,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第九章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &l

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的模拟热传导生成的图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第七章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成光线跟踪图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第六章,CUDA各实现包括了使用常量内存和不使用常量内存两种方法,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #incl

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成的绿色的球图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第五章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成的波纹图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第五章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &l

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的绘制Julia集曲线,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第四章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量实现点积操作,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #include<random> template< typename T > static inline int check_Cuda(T result, const char

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量相加操作,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #include<random> template< typename T > static inline int check_Cuda(T result, const char *

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两向量相加操作,参考CUDA 8.0中的sample:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\0_Simple,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define PRINT_ERROR_INFO

1. cuda的安装 到 https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit 去下载.在安装的时候一定要自定义安装,否则将会安装很多无用的东西.安装的选项,可以选择不更新驱动程序. 或者下载离线文件安装 安装,选择自定义安装. 安装后,和英伟达cuda相关的程序如下图所示. 注意,千万不要勾选 Nsight Visual Studio Edition 2019.2等类似的无用的东西. 2. 测试环境是否安装成功 运行cmd,输入nvcc --version 即可查