一.利用OpenCV中提供的GPU模块 目前,OpenCV中已提供了许多GPU函数,直接使用OpenCV提供的GPU模块,可以完成大部分图像处理的加速操作. 基本使用方法,请参考:http://www.cnblogs.com/dwdxdy/p/3244508.html 该方法的优点是使用简单,利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输,而且不需要关注内核函数调用参数的设置,使用过程中,只需要关注处理的逻辑操作. 缺点是受限于OpenCV库的发展和更新,当需要完成一些自定义的操作时(Open…

前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi…

针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和…

CUDA并行编程思维过程 1)确定应用程序中需要且可以并行化的部分 2)将并行化代码中需要用到的数据分离出来,具体方法是用API函数在并行技术设备上分配内存空间 3)用API函数将数据传输到并行计算设备上 4)在并行化部分开发一个kernel函数,该函数由其中个别线程执行 5)并行线程执行且启动kernel函数 6)最后调用API函数将数据传回主机处理器…

前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cudaMemcpy,cublasSetVector 等函数实现 ) 4. 调用 device 端函数,同时要将需要为 devi…

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行. 目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等,而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法. 参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 doub…

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…

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+;…

CUDA C编程 啥玩意是CUDA? CUDA® is a parallel computing platform and programming model invented by NVIDIA. It enables dramatic increases in computing performance by harnessing the power of the graphics processing unit (GPU). CUDA是一个由NVIDIA公司发明的并行计算平台和编程模型,提…

CUDA C++编程接口:编译 一．概述 CUDA C++为熟悉C++编程语言的用户提供了一个简单的路径,以方便地编写程序以执行该设备. 它由一组最小的扩展到C++语言和运行库. 在编程模型中引入了核心语言扩展.它们允许程序员定义内核作为C++函数,并使用一些新的语法来指定每次调用函数时的网格和块维数.所有扩展的完整描述可以在C++语言扩展中找到.任何包含这些扩展名的源文件都必须使用nvcc编译,如使用nvcc编译中所述.在CUDA运行时中引入了运行时.它提供了在主机上执行的C和C++函数,分配…

CUDA C++编程手册(总论) CUDA C++ Programming Guide The programming guide to the CUDA model and interface. Changes from Version 10.0 Use CUDA C++ instead of CUDA C to clarify that CUDA C++ is a C++ language extension not a C language. General wording improve…

CUDA C编程接口技术分析 编程接口 CUDA C为熟悉C编程语言的用户提供了一个简单的路径,可以方便地编写程序供设备执行. 它由C语言的最小扩展集和运行库组成. 核心语言扩展已经引入:cuda c programming guide.它们允许程序员将内核定义为C函数,并在每次调用该函数时使用一些新语法来指定网格和块维度.任何包含这些扩展名的源文件都必须用nvcc编译. 在编译工作流中引入了运行时.它提供在主机上执行的C函数,用于分配和解除分配设备内存.在主机内存和设备内存之间传输数据.管理具…

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行.目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等.本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法.参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 double…

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+;…

在进行图像处理过程中,我们常常会用到梯度迭代求解大型线性方程组.今天在用cuda对神秘矩阵进行求解的时候.出现了缺少dll的情况: 报错例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2dnZ19nZ2c=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 缺少cusparse32_60.dll 缺失c…

直接放代码了... 实现的是x1+x2=y的预测,但梯度下降很慢...233333,gpu运行时间很快!! // // main.cpp // bp // // Created by jzc on 2018/4/18. // Copyright © 2018年 jzc. All rights reserved. // #include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> #include <stdlib.…

第一题 设置线程块中线程数为1024效果优于设置为1023,且提升明显,不过原因未知,以后章节看看能不能回答. 第二题 参考文件sumArraysOnGPUtimer.cu,设置block=256,新建内核,使每个线程处理两个元素. 思路很简单,将数据的虚拟内存对半分为高低两块,每一内核线程同时处理两个索引区域序列相同的数据即可: # include <cuda_runtime.h> # include <stdio.h> # include <sys/time.h>…

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.…

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论…

当使用一个包含一维块的二维网格时,每个线程都只关注一个数据元素并且网格的第二个维数等于ny,如下图所示: 这可以看作是含有二维块的二维网格的特殊情况,其中块儿的第二个维数是1.因此,从块儿和线程索引到矩阵坐标的映射就变成: ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; iy = blockIdx.y; 从矩阵坐标到全局线性内存偏移量的映射保持不变.核函数如下: __global__ void sumMatrixOnGPUMix(float *MatA,f…

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…

reproduced from: http://www.cnblogs.com/muchen/p/6306747.html 前言 本文将介绍 CUDA 编程的基本模式,所有 CUDA 程序都基于此模式编写,即使是调用库,库的底层也是这个模式实现的. 模式描述 1. 定义需要在 device 端执行的核函数.( 函数声明前加 _golbal_ 关键字 ) 2. 在显存中为待运算的数据以及需要存放结果的变量开辟显存空间.( cudaMalloc 函数实现 ) 3. 将待运算的数据传输进显存.( cu…

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>…

GPU架构 GPU特别适用于 密集计算,高度可并行计算,图形学 晶体管主要被用于 执行计算,而不是缓存数据,控制指令流 GPU计算的历史 2001/2002 -- 研究人员把GPU当做数据并行协处理器 GPGPU领域从此诞生 2007-- NVIDIA 发布 CUDA CUDA 统一计算设备架构 GPGPU发展成 GPU Computing 2008-- Khronos 发布OpenCL 规范 CUDA术语 Host--主机端,通常指CPU,采用标准C语言编程,C++,Python Device…

1.GPU编程模型及基本步骤 cuda程序的基本步骤如下: 在cpu中初始化数据 将输入transfer到GPU中 利用分配好的grid和block启动kernel函数 将计算结果transfer到CPU中 释放申请的内存空间 从上面的步骤可以看出,一个CUDA程序主要包含两部分,第一部分运行在CPU上,称作Host code,主要负责完成复杂的指令:第二部分运行在GPU上,称作Device code,主要负责并行地完成大量的简单指令(如数值计算): 2.基本设施 运行在GPU中地函数称作ker…

GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm. sp: 最基本的处理单元,streaming processor  最后具体的指令和任务都是在sp上处理的.GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm,  streaming multiprocessor. 其他资源也就是存储资源,共享内存,寄储器等. warp:GPU执行程序时的调度单位,目前cuda的warp的大小…

最近又有新的项目要做了,这次是关于CUDA---多核高性能计算的问题,所以最近一直在学习CUDA的编程问题,昨天安装软件完毕,运行第一个程序的时候还是遇到很多问题.所以这里给大家一起分享一下, 有和我一样初学CUDA的同志一起来吧. 安装 你需要的软件有四种: 其中,cuda的devdriver是不用安装的,当然,你可以下载最新版本安装一下. 然后就是下载,注意,你下载的所有的软件和你计算机上的VS所用的位数要匹配,例如,我的手提是64位的,VS也是64位的,所以我下载的软件都是64位的.(如果…

http://www.geforce.cn/hardware/desktop-gpus/geforce-gtx-480/architecture http://cache.baiducontent.com/c?m=9d78d513d99607e54fece4780714c0676943f0122ba1a1020fdf843898701c011969b9fd61600705a0d8612244ea5e5c9da561266a4371e08cc8ff1b81a6c87b6fde6267304b9b1…

http://www.cnblogs.com/5long/p/cuda-parallel-programming-1.html 本系列目录: [CUDA并行程序设计系列(1)]GPU技术简介 [CUDA并行程序设计系列(2)]CUDA简介及CUDA初步编程 [CUDA并行程序设计系列(3)]CUDA线程模型 [CUDA并行程序设计系列(4)]CUDA内存 [CUDA并行程序设计系列(5)]CUDA原子操作与同步 [CUDA并行程序设计系列(6)]CUDA流与多GPU 关于CUDA的一些学习资料…

CUDA Libraries简介 上图是CUDA 库的位置,本文简要介绍cuSPARSE.cuBLAS.cuFFT和cuRAND,之后会介绍OpenACC. cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的. cuBLAS是CUDA标准的线代库,不过没有专门针对稀疏矩阵的操作. cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要好处是,只需要编写host代码,调用相应API即可,可以节约很多开发时间.而且我们完全可以信任这些库能够…