以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出"显示器驱动已停止响应,并且已恢复"的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显示了相应错误信息. 问题解决:开始 > NVIDIA Corporation > Nsight Visual Studio Edition 4.…

▶ 本章介绍了页锁定内存和流的使用方法,给出了测试内存拷贝.(单 / 双)流控制下的内存拷贝的例子. ● 测试内存拷贝 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (64*1024*1024) #defi…

▶ 本章介绍了多设备胸膛下的 CUDA 编程,以及一些特殊存储类型对计算速度的影响 ● 显存和零拷贝内存的拷贝与计算对比 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define imin(a,b) (a<b?a:b) #…

▶ 本章介绍了线程并行,并给出四个例子.长向量加法.波纹效果.点积和显示位图. ● 长向量加法(线程块并行 + 线程并行) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define N (33 * 1024) __global_…

▶ 本章介绍了线程块并行,并给出两个例子:长向量加法和绘制julia集. ● 长向量加法,中规中矩的GPU加法,包含申请内存和显存,赋值,显存传入,计算,显存传出,处理结果,清理内存和显存.用到了 tid += gridDim.x; 使得线程块可以读取多个下标,计算长于线程块数量的向量(例子中向量长度为32768,线程块数量为1024) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_la…

▶ 使用CPU和GPU分别实现散列表 ● CPU方法 #include <stdio.h> #include <time.h> #include "cuda_runtime.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (100*1024*1024) #define ELEMENTS (SIZE / sizeof(unsigned int)) #define HASH_E…

▶ OpenGL与DirectX,等待填坑. ● basic_interop #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "cuda.h" #include "cuda_gl_interop.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\…

▶ 本章介绍了纹理内存的使用,并给出了热传导的两个个例子.分别使用了一维和二维纹理单元. ● 热传导(使用一维纹理) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #include "D:\Code\CUDA\book\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…

▶ 这章介绍了与CUDA设备相关的参数,并给出了了若干用于查询参数的函数. ● 代码(已合并) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" int main(void) { cudaDeviceProp prop; //放置设备属…

▶ cpu_bitmap.h #ifndef __CPU_BITMAP_H__ #define __CPU_BITMAP_H__ #include "gl_helper.h" struct CPUBitmap { unsigned char *pixels; int x, y; void *dataBlock; void (*bitmapExit)(void*); CPUBitmap( int width, int height, void *d = NULL ) { pixels =…

▶ 本章介绍了手动实现原子操作.重构了第五章向量点积的过程.核心是通过定义结构Lock及其运算,实现锁定,读写,解锁的过程. ● 章节代码 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "cuda.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h&q…

▶ 本章介绍了原子操作,给出了基于原子操作的直方图计算的例子. ● 章节代码 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (100*1024*1024) #define USE_SHARE_MEMORY…

在整个过程中出现了各种问题,我先将我调试好的真个项目打包,提供下载. /* * Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. * * NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and * proprietary rights in and to this software and related documentation.…

▶ 本书中用到的公用函数放到了头文件book.h中 #ifndef __BOOK_H__ #define __BOOK_H__ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 自己加的 #include "cuda_runtime.h" // 自己加的 static void HandleError( cudaError_t err, const char *file, int line )//定义报错函数,通过传入的返回值和…

链接:https://pan.baidu.com/s/1NkkDiyRgmfmhm9d2g_GBKQ 提取码:3usj…

提示的问题如下: error : argument of type "void *(*)(void *)" is incompatible with parameter of type "CUT_THREADROUTINE" 解决方法是将下面的代码 void* routine(void *pvoidData) 修改为下面的代码 unsigned WINAPI routine(void *pvoidData) 原因是为什么,我也不知道,同求解.…

GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. 循环展开代码例子: #include<iostream> using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;…

转载自:http://hc.csdn.net/contents/content_details?type=1&id=341 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. #include using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;…

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…

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别?本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面对 GPU 计算网格中的一些概念做细致分…

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

这段时间学习了<R高性能编程>这本书,基于这段时间做的项目实践,总结了一些自己的体会,和大家分享 一.为什么R程序有时候会很慢?1.计算性能的三个限制条件 cpu ram io R代码本身2.R是运行时解释的 在运行时解释并执行R代码3.R是单线程的 CPU的强大核心并没卵用,R只会只用一个4.R需要将全部数据加载到内存 处理的最大数据了取决于内存的限制 这里 linux相比于windows有一个优势,当我们试图装载一个可用内存大小的数据集数据可能会成功装载,不过一旦可用内存耗尽,操作系统会将…

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…

前言 CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向.那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫. 区别一:缓存管理方式的不同 GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理). CPU:缓存对程序员透明.应用程序员无法通过编程手段操纵缓存. 区别二:指令模型的不同 GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32…

python高性能编程方法一   阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本... 阅读 Zen of Python,在Python解析器中输入 import this. 一个犀利的Python新手可能会注意到"解析"一词, 认为Python不过是另一门脚本语言. "它肯定很慢!" 毫无疑问Python程序没有编译型…

一.性能概述 WCF服务的性能取决于很多因素.出了CPU.RAM和网络性能等常见的因素外,实例上下文模式.并发模式.数据契约的设计或使用的绑定等与WCF有关的因素都起着重要的作用. 实例上下文模式用来控制服务对象的实例化行为有PerCall.PerSession和Singleton三种模式可供选择. 绑定决定了传输协议和编码格式.此外,通过绑定可以使用很多的WS*协议. 并发模式决定了是否允许多个线程同时访问同一个对象.并发模式是有[ServiceBehavior]特性来控制的,它的默认值为Co…

高性能编程在对不同场景下对于容器的选择有着非常苛刻的条件,这里记录下前人总结的经验,并对源码进行调试 JDK高性能编程之容器 读书笔记内容部分来源书籍深入理解JVM.互联网等 先放一个类图util,点击打开看明细 j360-jdk调试功能 https://github.com/xuminwlt/j360-jdk 内容 容器 -Collection List  ArrayList  LinkedList  Vector   Stack Set  HashSet Queue -Map  HashMa…

ArcGIS制图表达Representation实战篇2-河流渐变与符号旋转 by 李远祥 上一章节主要是从实战中使用规则和几何效果,如何分解制图规则.本章主要还是通过一些特殊要求如河流线宽渐变和符号的角度旋转,介绍制图表达的另外两项技术--规则覆盖和制图表达工具. 在制图表达原理的章节中已经介绍过制图表达的两个字段,rule_ID和override ,之后的章节都是围绕这规则来讲解(也就是rule_ID记录的规则),那么本章节就开始介绍override 字段所显示的内容.原则中,overrid…