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

Total files:    23 Total symlinks:        0 Total blocks (validated):    22 (avg. block size 117723 B) Minimally replicated blocks:    22 (100.0 %) Over-replicated blocks:    0 (0.0 %) Under-replicated blocks:    0 (0.0 %) Mis-replicated blocks:     

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>>>(

BACKGROUND OF THE INVENTION The present invention relates generally to single-instruction, multiple-data (SIMD) processing and, more specifically, to a technique for saving and restoring thread group operating state. In a conventional SIMD architectu

最近想测试下Openfire下的最大并发数,需要开大量线程来模拟客户端.对于一个JVM实例到底能开多少个线程一直心存疑惑,所以打算实际测试下,简单google了把,找到影响线程数量的因素有下面几个: -Xms intial java heap size -Xmx maximum java heap size -Xss the stack size for each thread 系统限制 系统最大可开线程数 测试程序如下: import java.util.concurrent.atomic.A

https://en.wikipedia.org/wiki/Thread_control_block Thread Control Block (TCB) is a data structure in the operating system kernel which contains thread-specific information needed to manage it. The TCB is "the manifestation of a thread in an operating

cpu 密集性task,过多的线程反而降低了处理效率,最佳的做法就是保持和cpu core数量大致相同的线程数量: threads = number of CPUs + 1 io密集型,因为会有cpu idel,增加线程数量,可以提高cpu的利用率.具体算法: threads = number of cores * (1 + wait time / service time) 参考 http://baddotrobot.com/blog/2013/06/01/optimum-number-of-

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

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

深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

在HOST端我们会分配block的dimension, grid的dimension.但是对应到实际的硬件是如何执行这些硬件的呢? 如下图: lanuch kernel 执行一个grid. 一个Grid有8个block,可以有两个硬件执行单元,一个执行一个block,需要执行4次,或者像右边有4个执行单元,一共执行两次.这个就很灵活,提供啦程序的扩展性,我们在代码中可以根据具体硬件的约束来设置,提高程序的兼容性和扩展性. 在CUDA中实际执行thread的硬件我们称作Streaming mult

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>>>

cuda实现向量相加 博客最后附上整体代码 如果有说的不对的地方还请前辈指出, 因为cuda真的接触没几天 一些总结(建议看) cuda 并不纯GPU在运行程序, 而是 cpu 与 gpu 一起在运行程序, cpu负责调度, gpu 负责运算, cpu称为HOST , gpu 称为 DEVICE 记住三个东西 grid block thread ,关系分别是 grid 包含多个 block , block 包含多个 thread 一个block中thread个数选取一般为32的整数倍, 原因和w

前面扯了很多,不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西:接下来,虽然Heresy 自己也不熟,不过还是来研究一下硬体的部分吧-毕竟要最佳化的时候,好像还是要大概知道一下相关的东西的.这部分主要参考资料是: [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构 Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前,可能须要先回去看<nVidia CUDA简介>,稍微回顾一下在CUDA中thread.thread block.bl

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

MPI 模型 如图MPI的各个运算节点是分布式的.每一个节点可以视为是一个“Thread”,但这里的不同之处在于这些节点没有所谓的共享内存,或者说Global Memory.所以,在后面也会看到,一般会有一个节点专门处理数据传输和分配的问题.MPI和CUDA的另一个不同之处在于MPI只有一级结构,即所有的节点都在一个全局命名空间下,不像CUDA那样有Grid/Block/Thread三级层次.MPI同样也是基于SPMD模型,所有的节点执行相同的指令,而每个节点根据自己的ID来确定指令处理的数据,

1. 如果处理的数据是二维的或者三维的,应该怎么办呢? 针对的,我们可以按照二维或者三维的方式,组织线程.老规矩,先代码.后解释 // Kernel definition __global__ void MatAdd(float A[N][N], float B[N][N], float C[N][N]) { int i = threadIdx.x; int j = threadIdx.y; C[i][j] = A[i][j] + B[i][j]; } int main() { ... // K

CUDA中确定你显卡的thread和block数 在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面总结 首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute 1.x)的只是支持 512 threads. 如果是非常早期的一些显卡的话可以参阅这个Web

在”组织并行编程1“中,通过组织并行线程为”2D grid 2D block“对矩阵求和,在本文中通过组织为 1D grid 1D block进行矩阵求和.一维网格和一维线程块的结构如下图: 其中,nx是x方向上的最大线程数,ny是一个线程需要处理的数据元素的个数(因为块是一维的,照理应该没有ny).所以这里这里只有ix是对线程的真正索引,iy是线程内部数据的索引(这个时候要把线程看成一个主线程,里面有ny个子线程组成的,每个子线程依次处理一个数据.但一定要记住,这个子线程实际上并不存在,是并行

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编

http://peghoty.blog.163.com/blog/static/493464092013016113254852/ http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA存储器模型:http://blog.csdn.net/endlch/article/details/44538801 CUDA限定符:http://blog.csdn.net/shouhuxianjian/article/details/4242728