随着GPU的可编程性不断增强,GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务,利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来,将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU(General Purpose computing on graphics processing units,基于GPU的通用计算).而与此同时CPU则遇到了一些障碍,CPU为了追求通用性,将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路(比如分支预测等)和Cache,只有少部分的晶体管来完成实际的运算工作. CPU + GPU 是一个强大的…

半夜起来看世界杯,没啥激情,但是又怕错误意大利和英格兰的比赛,就看了rhel7 相关新功能的介绍. rhel7的下载地址: https://access.redhat.com/site/downloads/ 安装还算顺利,安装的界面比以前简洁的多,很清爽,分类很是明确. 有些奇怪的是,我安装的时候,怕有些基础的包没有装上去,所以选定了mini和Web的类型,结果还是有些基础的包没有安装,比如 ifconfig . 虚拟机的网卡,被识别为ens,有意思. yum groupinstall Base…

写在前面的话 我记得有一期罗胖的<罗辑思维>中他提到 我们在这个碎片化 充满焦虑的时代该怎么学习--用30%的时间 了解70%该领域的知识然后迅速转移芳草鲜美的地方 像游牧民族那样.原话应该不是这样,但是我想说的是 自从我想写一些笔记记录知识的时候 为了不误导其他人 我不得不参考github 一些比较知名大牛的代码.在这个过程中 我下载过很多demo.一点一点的啃 汲取精华的部分 当然也充满疑惑.后来觉得标题取得有点大了 我应该取"学习"类的标题才对.但是另一方面我也只能就…

Python测试开发-浅谈如何自动化生成测试脚本 原创: fin  测试开发社区  前天 阅读文本大概需要 6.66 分钟. 一 .接口列表展示,并选择 在右边,点击选择要关联的接口,区分是否要登录,如需登录,在选择接口栏下,点击登录按钮,即选择了该接口.如下图1所示: ▲图1 二. 自动生成Jmeter文件 点击“生成jmeter文件”按钮,如下图2: 后台会自动根据选择关联的接口,并自动生成Jmeter文件 ▲图2 部分后台函数内容,如下图3: ▲图3 三. 设置脚本参数 在界面设置并发数.…

多谢大家关注 转载本文请注明:http://blog.csdn.net/leonwei/article/details/8880012 本文将作为我<从零开始做OpenCL开发>系列文章的第一篇. 1 异构计算.GPGPU与OpenCL OpenCL是当前一个通用的由很多公司和组织共同发起的多CPU\GPU\其他芯片 异构计算(heterogeneous)的标准,它是跨平台的.旨在充分利用GPU强大的并行计算能力以及与CPU的协同工作,更高效的利用硬件高效的完成大规模的(尤其是并行度高的)计算…

在西雅图超级计算大会(SC11)上发布了新的基于指令的加速器并行编程标准,既OpenACC.这个开发标准的目的是让更多的编程人员可以用到GPU计算,同时计算结果可以跨加速器使用,甚至能用在多核CPU上.出于显而易见的原因,NVIDIA在大力推广和支持OpenACC.但事实上PGI和Cray才是最早推动这项技术商业化的公司.PGI已经推出了一组非常类似的加速器指令,目前也成为了OpenACC标准的基础部分之一.Cray公司正在开发自己的OpenACC编译器,并且他的XK6客户如橡树岭国家实验室和瑞…

CUDA并行存储模型 CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一…

学习了这么久,本人希望有时间能分享一下,这才写下这篇浅谈,谈谈软件,散散心情. 这是本人的博客园账号,欢迎关注,一起学习. 一开始学习springboot,看了好多网站,搜了好多课程.零零落落学了一些,看得懂一些基础的springboot项目代码 ,个人觉得线上课程太乱了,有些讲的全,有些讲的太难,看的想睡觉,个人还是建议看书,效率会比较高. 一开始学习,自己也不懂,学一下这个学一下那个,做了一堆笔记,现在翻看,成效不大.有些笔记太复杂,有些比较简单,但都缺乏一根绳子,将他们连起来,这个时候我就…

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…

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…