原文链接 偶有兴趣测试了一下题目中提到的这两个函数,为了满足对齐访问数据,咱们平时可能会用到cudamallocPitch,以为它会带来更高的效率.呵呵,这里给出一段测试程序,大家可以在自己的机器上跑跑,你会发现这两个函数在某些情况下是一样的. #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cuda_runtime_api.h> int main(int argc, char **argv) { // device p…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

原文链接 概述:线性存储器可以通过cudaMalloc().cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配 1.1D线性内存分配 1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存 2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝 3 cudaMemcpyToSymbol //将数据复制到__constant__变量中,或者__device__变量中 4 cudaMe…

子曰:工欲善其事,必先利其器.我们要把显卡作为通用并行处理器来做并行算法处理,就得知道CUDA给我提供了什么样的接口,就得了解CUDA作为通用高性能计算平台上的一十八般武器.(如果你想自己开发驱动,自己写开发库- -那我不得不佩服你很有时间,想必也不会有很多人想自己在去实现一个CUDA吧,呵呵,虽然实现一个也不是太难).前面我们讲到了一些简单的CUDA的C语言扩展的规则,下面就具体来讲解CUDA给我听哦买提供了多少方便的API函数.在开发CUDA的时候,CDUA也给我们提供了一套完整的API函数…

▶ 使用函数 cudaMallocPitch() 和配套的函数 cudaMemcpy2D() 来使用二维数组.C 中二维数组内存分配是转化为一维数组,连贯紧凑,每次访问数组中的元素都必须从数组首元素开始遍历:而 cuda 中这样分配的二维数组内存保证了数组每一行首元素的地址值都按照 256 或 512 的倍数对齐,提高访问效率,但使得每行末尾元素与下一行首元素地址可能不连贯,使用指针寻址时要注意考虑尾部. // cuda_rumtime_api.h extern __host__ cudaErr…

概要 cudaError_t cudaMallocPitch( void** devPtr,size_t* pitch,size_t widthInBytes,size_t height ) 说明 向设备分配至少widthInBytes*height字节的线性存储器,并以*devPtr的形式返回指向所分配存储器的指针.该函数可以填充所分配的存储器,以确保在地址从一行更新到另一行时,给定行的对应指针依然满足对齐要求.cudaMallocPitch()以*pitch的形式返回间距,即所分配存储器的宽…

首先看下此运行时函数的原型: cudaError_t cudaMalloc (void **devPtr, size_t size ); 主要的第一个参数.为什么是两个星星呢?用个例子来说明下. float *device_data=NULL; size_t size = *sizeof(float); cudaMalloc((void**)&device_data, size); 例子中: 我在显存中申请了一个包含1024个元素的float数组.而device_data这个指针是存储在主存上的…

cudaMemcpy有四种类型:HostToHost, DeviceToHost, HostToDevice, DeviceToDevices 现在我有两个指针:h_ptr, d_ptr,分别指向host端某数组的起始位置,和device端数组的起始位置.num是h_ptr数组的大小,一开始只有host端存有这个数组. 这两个指针是直接定义在host端的,比如 int *h_ptr; int *d_ptr; 当我要在Device(也就是GPU)上创建一个d_ptr指向的数组,并把h_ptr数组的…

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前言 本文的目的很明确:介绍如何将二维数组传递进显存,以及如何将二维数组从显存传递回主机端. 实现步骤 1. 在显存中为二维数组开辟空间 2. 获取该二维数组在显存中的 pitch 值 (cudaMallocPitch 实现) 3. 将二维数组传递进显存 (cudaMemcpy2D 实现) 4. 在显存中对该二维数组进行处理 (目前必须按照 1 维数组的规则进行处理) 5. 将结果传递回内存 (cudaMemcpy2D实现) 重要概念 - pitch 对于内存的存取来说,对准偏移量为2的幂(现在…

纹理绑定的一般步骤: size_t fea_pitch; texture<unsigned char, 2> features2D; cudaMallocPitch((void**)(&dev_features), &fea_pitch, sizeof(unsigned char) * sfeaturesw, sfeaturesh); cudaChannelFormatDesc feaDesc = cudaCreateChannelDesc<unsigned char&g…

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…

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…

▶ 表面内存使用 ● 创建 cuda 数组时使用标志 cudaArraySurfaceLoadStore 来创建表面内存,可以用表面对象(surface object)或表面引用(surface reference)来对其进行读写. ● 使用 Surface Object API ■ 涉及的结构定义.接口函数. // vector_types.h ) uchar4 { unsigned char x, y, z, w; }; // surface_types.h typedef __device…

▶ 纹理内存使用 ● 纹理内存使用有两套 API,称为 Object API 和 Reference API .纹理对象(texture object)在运行时被 Object API 创建,同时指定了纹理单元.纹理引用(Tezture Reference)在编译时被 Reference API 创建,但是在运行时才指定纹理单元,并将纹理引用绑定到纹理单元上面去. ● 不同的纹理引用可能绑定到相同或内存上有重叠的的纹理单元上,纹理单元可能是 CUDA 线性内存或CUDA array 的任意部分.…

第一章 1.2 CUDA支持C与C++两种编程语言,该书中的实例采取的是Thrust数据并行API,.cu作为CUDA源代码文件,其中编译器为ncvv.   1.3 CUDA提供多种API: 数据并行C++ Thrust API 可用于C或者C++的Runtime API 可用于C或者C++的Driver API 以上API自高层向低层.Thrust API 具有较高可读性.可维护性,并且提供了很多方法(如归约),但它与硬件相隔离,从而无法发挥硬件的全部功能:CUDA Runtime 使得C语言…

一.流程 1.使用cufftHandle创建句柄 2.使用cufftPlan1d(),cufftPlan3d(),cufftPlan3d(),cufftPlanMany()对句柄进行配置,主要是配置句柄对应的信号长度,信号类型,在内存中的存储形式等信息. cufftPlan1d():针对单个 1 维信号 cufftPlan2d():针对单个 2 维信号 cufftPlan3d():针对单个 3 维信号 cufftPlanMany():针对多个信号同时进行 fft 3.使用cufftExec()函…

前言 本文的目的很明确:介绍如何将二维数组传递进显存,以及如何将二维数组从显存传递回主机端. 实现步骤 1. 在显存中为二维数组开辟空间 2. 获取该二维数组在显存中的 pitch 值 (cudaMallocPitch 实现) 3. 将二维数组传递进显存 (cudaMemcpy2D 实现) 4. 在显存中对该二维数组进行处理 (目前必须按照 1 维数组的规则进行处理) 5. 将结果传递回内存 (cudaMemcpy2D实现) 重要概念 - pitch 对于内存的存取来说,对准偏移量为2的幂(现在…

基于英伟达的jpegNPP工程,分离实现独立的JPEG压缩. 由于原工程是直接把解码时的jpeg图片的信息直接作为编码时的信息,所以在做独立的JPEG编码时,需要自己来填充各种信息. 1.JPEG编码流程 从网上一片文章中解出来的图,红色框框中的流程图算是JPEG编码的一个流程图,对JPEG编码流程的了解有助于对代码的理解. 2.Huffman表和量化表 Huffman表和量化表采用标准Huffman表和标准量化表. //标准亮度信号量化模板 ] = { , , , , , , , , , ,…

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…

纹理存储器(texture memory)是一种只读存储器,由GPU用于纹理渲染的图形专用单元发展而来,因此也提供了一些特殊功能.纹理存储器中的数据位于显存,但可以通过纹理缓存加速读取.在纹理存储器中可以绑定的数据比在常量存储器可以声明的64K大很多,并且支持一维.二维或者三维纹理.在通用计算中,纹理存储器十分适合用于实现图像处理或查找表,并且对数据量较大时的随机数据访问或者非对齐访问也有良好的加速效果. 纹理存储器在硬件中并不对应一块专门的存储器,而实际上是牵涉到显存.两级纹理缓存.纹理抓取单…

原文链接1.cudaMemcpy()<--> cudaMalloc()  //线性内存拷贝 1 //线性内存拷贝 2 cudaMalloc((void**)&dev_A, data_size); 3 cudaMemcpy(dev_A, host_A, data_size, cudaMemcpyHostToDevice); 2.cudaMemcpy2D()<-->cudaMallocPitch() //线性内存拷贝 cudaError_t cudaMemcpy2D( void…

原文链接 1.概述 纹理存储器中的数据以一维.二维或者三维数组的形式存储在显存中,可以通过缓存加速访问,并且可以声明大小比常数存储器要大的多. 在kernel中访问纹理存储器的操作称为纹理拾取(texture fetching).将显存中的数据与纹理参照系关联的操作,称为将数据与纹理绑定(texture binding). 显存中可以绑定到纹理的数据有两种,分别是普通的线性存储器和cuda数组. 注:线性存储器只能与一维或二维纹理绑定,采用整型纹理拾取坐标,坐标值与数据在存储器中的位置相同:  …

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之间进行一些串行化计算. ker…

CUDA存储器模型: GPU片内:register,shared memory: host 内存: host memory, pinned memory. 板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory; register: 訪问延迟极低: 基本单元:register file (32bit/each) 计算能力1.0/1.1版本号硬件:8192/SM. 计算能力1.2/1.3版本号硬…

求矩阵每行的和? 可以把每行放入一个不同线程块,这样行与行之间进行粗粒度的并行.而对于每行,其对应的线程块中分配n个线程(对应行宽),使用共享存储器,让每个线程从显存中读取一个数至shared memory中,然后使用规约算法计算和. 代码如下: #include "cuda_runtime.h" //CUDA运行时API #include "device_launch_parameters.h" #include <iostream> #include…

CUDA可以认为是一个由软件和硬件构成的并行计算系统,其依赖于GPU的并行计算单元,CUDA有类C的API,方便程序编写.其依赖于CPU和GPU的异构体系,通过在CPU上串行执行环境初始化.内存分配.数据传输,然后在GPU上执行并行计算. 内存分配 1.一维 ; cudaMalloc((void**)&dev_ans, d.y * sizeof(int)); 参数1:显存中开辟的空间的指针(术语:GPU设备端数据指针) 参数2:空间大小,字节为单位 2.二维 ; int pitch; cudaM…

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完…

最近想用cuda来加速三维重建的算法,就先入门了一下cuda. CUDA C 编程 cuda c时对c/c++进行拓展后形成的变种,兼容c/c++语法,文件类型为'.cu',编译器为nvcc.cuda c允许用内核函数来扩展c,调用时由N个不同的线程共执行N次.块内的线程可以通过共享存储器共享数据并通过它们的执行力来协调存储器访问,aka 通过调用__syncthreads()内部函数来指定内核中的同步点. 相比传统的cpp,添加了这么几个方面: 函数类型限定符 执行配置运算符 五个内置变量 变…

## 一维矩阵的加 //实现一个一维1*16的小矩阵的加法. //矩阵大小:1*16  //分配一个block,共有16个线程并发.  #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <time.h> #include <cuda_runtime.h> #include <cutil.h> #define VEC_SIZE 16 //kernel function  __global__ void…