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>

#include <cuda.h> #include <stdio.h> int getMulprocessorCount(){ cudaDeviceProp prop; cudaGetDeviceProperties(&prop,); return prop.multiProcessorCount; } __constant__ ]={,,,,,,,,}; __global__ void add(int *c){ c[]=a[]; } int main(){ int *c

▶ 本章介绍了常量内存的使用,并给光线追踪的一个例子.介绍了结构cudaEvent_t及其在计时方面的使用. ● 章节代码,大意是有SPHERES个球分布在原点附近,其球心坐标在每个坐标轴方向上分量绝对值不大于500,其半径介于20到120:观察者(画面平面)位于z正半轴充分远处(z>500),现将所有的球体平行投影到画面平面上,考虑遮挡关系,并考虑球面与画面平面的夹角给球体绘制阴影. #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h&qu

常量内存: 常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,在变量面前添加  __constant__  修饰符: __constant__  Sphere  s[SPHERES]; cudaMemcpyToSymbol(s, temp_s, sizeof(Sphere)*SPHERES); 这个特殊版本的cudaMemcpy()用于将主机内存复制到GPU上的常量内存. 从常量内存读取相同的数据可以节约内存带宽,主要原因: (1)对常量内存的单次读操作可以广播到其他的“邻近”线程,这将节约1

GPU包含数百个数学计算单元,具有强大的处理运算能力,可以强大到计算速率高于输入数据的速率,即充分利用带宽,满负荷向GPU传输数据还不够它计算的.CUDA C除全局内存和共享内存外,还支持常量内存,常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,使用常量内存在一些情况下,能有效减少内存带宽,降低GPU运算单元的空闲等待. 使用常量内存提升性能 使用常量内存可以提升运算性能的原因如下: 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的"邻近(nearby)"线程,这将节约15次读取操作: 高速

title: [CUDA 基础]5.0 共享内存和常量内存 categories: - CUDA - Freshman tags: - 共享内存 - 常量内存 toc: true date: 2018-06-01 16:46:49 Abstract: 本文是第五章关于CUDA共享内存和常量内存的概述 Keywords: 共享内存,常量内存 开篇废话 本文是CUDA第五章的概论,来给出本章的大概思路,文章短小,不说废话. 共享内存和常量内存 在本章中,我们要学习: 数据在共享内存中的安排 二维共享

1. 一个常见的考点: char* p = "test"; 那么理利用指针p来改变字符串test的内容都是错误的非法的. 例如: p[0] = 's'; strcpy(p, "haoel");  这都是错误的操作. 原因就在于,char* p = "test"; 这个声明,声明了一个指针,而这个指针指向的是全局的const内存区, const内存区当然不会让你想改就改的.所以,如果你一定要写这块内存的话,那就是一个非常严重的内存错误   2. 全

编程语言介绍 机器语言 :直接用计算机二进制指令编写程序,直接控制硬件 汇编语言:用英文标签取代二进制指令编写程序,本质也是直接控制硬件 高级语言:用人能理解的表达方式来编写程序,无需考虑硬件的操作细节 编译型:类似谷歌翻译 一次性编译再运行 解释型:类似同声翻译 解释一句运行一句 执行效率:机器语言>汇编语言>高级语言(编译型>解释型) 开发效率:机器语言<汇编语言<高级语言(编译型<解释型) 跨平台型:机器语言<汇编语言<高级语言(编译型<解释型)

Linux版本cat /etc/redhat-releasecat /etc/lsb-release内核版本号cat /proc/version查看CPU信息(型号)cat /proc/cpuinfo | grep name | cut -f2 -d: | uniq -c# 查看物理CPU个数cat /proc/cpuinfo| grep "physical id"| sort| uniq| wc -l查看内存的插槽数,已经使用多少插槽.每条内存多大,已使用内存多大sudo dmide

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>

全局存储器,即普通的显存,整个网格中的随意线程都能读写全局存储器的任何位置. 存取延时为400-600 clock cycles  很easy成为性能瓶颈. 訪问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte.假设没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,减少訪存性能. 多个warp的读写操作假设可以满足合并訪问,则多次訪存操作会被合并成一次完毕.合并訪问的条件,1.0和1.1的设备要求较严格,1.2及更高能力的设备上放宽了合并訪问的条件. 1.2及其更高能力的设备支持对8 bit.16 bi

遇见C++ AMP:在GPU上做并行计算 Written by Allen Lee I see all the young believers, your target audience. I see all the old deceivers; we all just sing their song.– Marilyn Manson, Target Audience (Narcissus Narcosis) 从CPU到GPU 在<遇见C++ PPL:C++的并行和异步>里,我们介绍了如何使用

0 序·简介 在使用Ubuntu或者Windows执行一些复杂数据运算时,需要关注下CPU.GPU以及内存占用量,如果数据运算超出了负荷,会产生难以预测的错误.本文将演示如何用简单地方式,实时监控Ubuntu或者Windows的CPU.GPU以及内存占用量,教会大家如何实时监控电脑状态. 水平有限,笔者在这里仅仅使用最简便的方式来实现,抛砖引玉,以便于小白用户也能掌握.大佬们看不上莫要喷,欢迎在评论处补充.觉得有用的话,记得点赞收藏. 废话不多说,操作教程正式开始.. 1 Ubuntu系统操作

一.问题源起 从以下的异常堆栈可以看到是BLAS程序集初始化失败,可以看到是执行MatMul的时候发生的异常,基本可以断定可能数据集太大导致memory不够用了. 2021-08-10 16:38:04.917501: E tensorflow/stream_executor/cuda/cuda_blas.cc:226] failed to create cublas handle: CUBLAS_STATUS_NOT_INITIALIZED 2021-08-10 16:38:04.960048

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

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这

GPU编程和流式多处理器 流式多处理器(SM)是运行CUDA内核的GPU的一部分.本章重点介绍SM的指令集功能. 流式多处理器(SM)是运行我们的CUDA内核的GPU的一部分.每个SM包含以下内容. 可以在执行线程之间划分的数千个寄存器 几个缓存: –共享内存,用于线程之间的快速数据交换 –恒定高速缓存,用于快速广播恒定内存中的读取 –纹理缓存,以聚合纹理内存的带宽 – L1缓存,可减少对本地或全局内存的延迟 Warp调度程序可以快速在线程之间切换上下文,并向准备执行的Warp发出指令 用于整数

一 RPC正射校正的原理 影像正射校正的方法有很多,主要包含两大类:一类是严格的几何纠正模型,另一类是近似几何纠正模型.当遥感影像的成像模型和有关参数已知时,可以根据严格的成像模型来校正图像,这种方法属于严格几何纠正,最具代表的是共线方程法.当传感器成像模型未知或者无法获取相关的辅助参数时,可以用假定的数学模型模拟成像模型,对影像实现校正,这种方法属于近似几何纠正,主要有:几何多项式纠正.有理函数法.局部区域校正等模型.本文将主要对RPC正射校正模型进行展开讨论. RPC模型将像点坐标d(lin

写在前面 满世界的动画性能优化技巧,例如: 只允许改变transform.opacity,其它属性不要动,避免重新计算布局(reflow) 对动画元素应用transform: translate3d(0, 0, 0).will-change: transform等,开启硬件加速 动画元素尽量用fixed.absolute定位方式,避免reflow 对动画元素应用高一点的z-index,减少复合层数量 ...其它可能有用的规则 那么问题是:已经小心遵守这些规则了,为什么动画还会卡顿.跳帧?还能优化

来自:http://deeplearning.net/software/theano/tutorial/aliasing.html Understanding Memory Aliasing for Speed and Correctness 内存的重用是theano提升代码运行速度的一种方法,而且理解theano如何别名(alias)缓冲区对编写的程序速度的提升和正确性的保证很重要. 这部分是基于theano处理内存的基础上来说明原则的,而且解释了为了获得更快的性能,在什么时候该改变某些函数默