算法设计:直方图统计 直方图频数统计,也可以看成一个字典Hash计数.用处不是很多,但是涉及CUDA核心操作:全局内存.共享内存.原子函数. 1.1  基本串行算法 这只是一个C语言练习题. #define MAXN 1005 #define u32 unsigned int __host__ void count(char *hist_data, u32 *bin_data) { ; i < MAXN; i++) bin_data[hist_data[i]]++; } 1.2 基于数据分解的并

适用于CUDA GPU的Numba 随机数生成 随机数生成 Numba提供了可以在GPU上执行的随机数生成算法.由于NVIDIA如何实现cuRAND的技术问题,Numba的GPU随机数生成器并非基于cuRAND.相反,Numba的GPU RNG是xoroshiro128 +算法的实现.xoroshiro128 +算法的周期为2**128 - 1,比cuRAND中默认使用的XORWOW算法的周期短,但是xoroshiro128 +算法仍然通过了随机数发生器质量的BigCrush测试. 在GPU上使

适用于CUDA GPU的Numba例子 矩阵乘法 这是使用CUDA内核的矩阵乘法的简单实现: @cuda.jit def matmul(A, B, C): """Perform square matrix multiplication of C = A * B     """ i, j = cuda.grid(2) if i < C.shape[0] and j < C.shape[1]: tmp = 0. for k in rang

xgboost的可以参考:https://xgboost.readthedocs.io/en/latest/gpu/index.html 整体看加速5-6倍的样子. Gradient Boosting, Decision Trees and XGBoost with CUDA By Rory Mitchell | September 11, 2017  Tags: CUDA, Gradient Boosting, machine learning and AI, XGBoost   Gradie

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的

1.Torch构建简单的模型 # coding:utf-8 import torch class Net(torch.nn.Module): def __init__(self,img_rgb=3,img_size=32,img_class=13): super(Net, self).__init__() self.conv1 = torch.nn.Sequential( torch.nn.Conv2d(in_channels=img_rgb, out_channels=img_size, ke

前言 对,这是一个高大上的技术,终于要做老崔当年做过的事情了,生活很传奇. 一.主流 GPU 编程接口 1. CUDA 是英伟达公司推出的,专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口.文档资料很齐全,几乎适用于所有 N 卡. 本专栏讲述的 GPU 编程技术均基于此接口. 2. Open CL 开源的 GPU 编程接口,使用范围最广,几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA,其掌握较难一些,建议先学 CUDA,在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松. 3. DirectCompute

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函

CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/using_gpu.html using the GPU 想要看GPU的介绍性的讨论和对密集并行计算的使用,查阅:GPGPU. theano设计的一个目标就是在一个抽象层面上进行特定的计算,所以内部的函数编译器需要灵活的处理这些计算,其中一个灵活性体现在可以在显卡上进行计算. 当前有两种方式来使用gpu,一种只支持NVIDIA cards (CUDA backend) :另一种,还在开发中,可

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.

最近在学习CUDA框架,折腾了一个多月终于把CUDA安装完毕,现在终于跑通了自己的一个CUDA的Hello world程序,值得欣喜~ 首先,关于CUDA的初始化,代码和解释如下,这部分主要参考GXW的文章: //init the CUDA device bool initCUDA() { int deviceCount; cudaGetDeviceCount(&deviceCount); //Get the CUDA GPU count if (deviceCount==0) { fprint

stream是什么 nivdia给出的解释是:A sequence of operations that execute in issue-order on the GPU.  可以理解成在GPU上执行的操作序列.比如下面的这些动作. cudaMemcpy()kernel launchdevice synccudaMemcpy() 不同的流操作可能是交叉执行的,可能是同事执行的. 流的API: cudaEvent_t start;cudaEventCreate(&start);cudaEvent

前面有几篇博客主要介绍了光场和光场相机相关知识,以及重对焦效果和多视角效果的展示.算是自己学习光场过程的一种总结. 这次贴上自己用OpenCV/C++编写的重对焦算法实现(包含CPU版和CUDA GPU版),以及交互的Demo.放在我的开源中国码云上,连接在此:https://git.oschina.net/rxdj/refocus_LightFieldImg.git. 代码的说明请参见readme.如有错误,请不吝赐教. 图像是Lytro Illum二代相机拍摄并通过matlab光场工具包解码

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

基于CUDA的粒子系统的实现 用途: 这篇文章作为代码实现的先导手册,以全局的方式概览一下粒子系统的实现大纲. 科普: 对粒子进行模拟有两种基本方法: Eulerian(grid-based) method : 相对于固定坐标系的点进行属性计算 Lagrangian(particle) method : 相对于移动坐标系的点进行属性计算 这是两个完全不同的坐标系参考下的方法,而且这两种方法各自发展出了自己的方法派系. 在刚体动力学中的应用: 欧拉方法多被应用于固定坐标系下的动力学模拟,比如吊车,

http://www.kuqin.com/hardware/20080830/15726.html 一 在硬件和软件之间选择     “计算机软件和硬件的逻辑等价性”是计算机组成原理中一个非常重要的理论,意思是指计算机硬件能够完成的功能,逻辑上都能通过软件来同样实现.这一理论带来的实际好处是,使得我们今天的使用的计算机日趋小型化,成本和价格不断降低.比如,多年前我们需要用解压卡才能在PC上观看影碟,今天我们只需通过视频播放软件就行,当然这些都得益于伟大的“摩尔定律”在过去一直发挥的神奇功效. 所

如果喜欢视频的话:YouTube 上有视频教程 https://www.youtube.com/watch?v=1YIAp3Lh5hI 后来我在mac上安装最新版的OpenCV 找到了一片非常详细的教程,一遍成,大赞: https://www.pyimagesearch.com/2016/11/28/macos-install-opencv-3-and-python-2-7/ 狂踩坑,脑袋疼. 流程: 1.逛网下载opencv source Opencv3.1.0 zip 我的文件结构是: |

GPU架构 GPU特别适用于 密集计算,高度可并行计算,图形学 晶体管主要被用于 执行计算,而不是缓存数据,控制指令流 GPU计算的历史 2001/2002 -- 研究人员把GPU当做数据并行协处理器 GPGPU领域从此诞生 2007-- NVIDIA 发布 CUDA CUDA 统一计算设备架构 GPGPU发展成 GPU Computing 2008-- Khronos 发布OpenCL 规范 CUDA术语 Host--主机端,通常指CPU,采用标准C语言编程,C++,Python Device

http://hi.baidu.com/pengkuny/item/c8070b388d75d481b611db7a 以前以为 shared memory 是一个万能的 L1 cache,速度很快,只要数据的 size 够小,能够放到 shared memory,剩下的事情我就不用操心啦.实际上不是这样,bank conflict 是一个绕不过去的问题,否则,性能会降得很低,很低,很低... ----------------------------------------------------