由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid,每一个block里面有1个thread存在.那么这种选取有什么用意呢,如何针对自己的计算问题设置计算网络呢? 首先要说明这两个数的选取没有固定的方法,完全是根据自身需求.其实它的完整形式是Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(

grid里面包含block,block里面包含thread grid里面所有的block都是同样大小的,  每个block最多可以有1024个thread. blockDim表示一个block里面thread的数量. block里面每个thread都有一个独一无二的编号,threadIdx 参考文献:<programming massively parallel processors>

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

网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)的组织关系 CUDA的软件架构由网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)组成,相当于把GPU上的计算单元分为若干(2~3)个网格,每个网格内包含若干(65535)个线程块,每个线程块包含若干(512)个线程,三者的关系如下图: Thread,block,grid是CUDA编程上的概念,为了方便程序员软件设计,组织线程. thread:一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行. block:数个threa

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr

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Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

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

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ----------------------------------------------------------------------------------------- 转载自http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/42436727 本

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

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(

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

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

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

CUDA计算模型 CUDA中计算分为两部分,串行部分在Host上执行,即CPU,而并行部分在Device上执行,即GPU. 相比传统的C语言,CUDA增加了一些扩展,包括了库和关键字. CUDA代码提交给NVCC编译器,该编译器将代码分为Host代码和Device代码两部分. Host代码即为原本的C语言,交由GCC,ICC或其他的编译器处理: Device代码部分交给一个称为实时(Just in time)编译器的组件,在给代码运行之前编译.Device code编译成类似java的字节码文件

CUDA Learning. #@author: gr #@date: 2014-04-06 #@email: forgerui@gmail.com 1. Introduction CPU和GPU的区别.GPU拥有更多的核心数,可以对简单逻辑.大量数据进行并行计算,大大提高了计算能力. 有更多的SM会有更好的性能. 2. General 1.1. kernel 核函数通过__global__声明.通过<<<...>>>指定执行的线程数. __global__ void

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>>>

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

cuda作为gpu计算中的代表,拥有着超级高的计算效率,其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组,使用过MPI做并行计算的人们可能知道,所谓的并行计算,简单讲就是用多个U(计算单元)来完成一个U的计算任务,MPI中将其叫做核,我们知道一个cpu有一个或2,4,8个核,超级厉害的也就16个吧,原来人们为了做大规模的并行计算,将一大堆cpu装在柜子里,组成计算集群,但是那种设备大的吓人,而且又有多少人会用呢.gpu则不同,一个小小的芯片上就存在着成千上万的线程,是由分为grid,block,thre