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>>>(

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

Please note that cv::cuda::GpuMat and cv::Mat using different memory allocation method. cv::cuda::GpuMat the data in is Nvidia Gpu Ram, but cv::Mat store in normal Ram. The cv::Mat allocated memory normally is continuous, but cv::cuda::GpuMat may hav

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

Exposing Parallelism 这部分主要介绍并行分析,涉及掌握nvprof的几个metric参数,具体的这些调节为什么会影响性能会在后续博文解释. 代码准备 下面是我们的kernel函数sumMatrixOnGPUD: __global__ void sumMatrixOnGPU2D(float *A, float *B, float *C, int NX, int NY) { unsigned int ix = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx

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

CUDA 深入浅出谈           “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.”         “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.” CUDA是什么?能吃吗? 编者注:NVIDIA的GeF

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

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

前一篇CUDA学习,我们已经完成了编程环境的配置,现在我们继续深入去了解CUDA编程.本博文分为三个部分,第一部分给出一个代码示例,第二部分对代码进行讲解,第三部分根据这个例子介绍如何部署和发起一个kernel函数. 一.代码示例 二.代码解说 申明一个函数,用于检测CUDA运行中是否出错. kernel函数,blockIdx.x表示block在x方向的索引号,blockDim.x表示block在x方向的维度,threadIdx.x表示thread在x方向的索引号. 这里也许你会问,为什么在x方

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>

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(

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

Reduction并行分析: 每个线程是基于一个树状的访问模型,从上至下,上一层读取数据相加得到下一层的数据．不停的迭代,直到访问完所有的数据． 利用这么多的线程块(thread block)我们需要做的事情如下: 1． 处理非常大的数组 2． 让GPU的每个处理器保持忙碌 3． 每个thread block迭代减少数组的区域． 比如这个图,第一次是8个数据,第二次是4个． 但是碰到一个问题,在thread block中的线程可以利用同步,但是每个thread block都处理完了,CUDA中并