GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度…

__syncthreads()是cuda的内建函数,用于块内线程通信. __syncthreads() is you garden variety thread barrier. Any thread reaching the barrier waits until all of the other threads in that block also reach it. It is designed for avoiding race conditions when loading share…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5f.html 结合lec07_intro_cuda.pptx学习 内存类型 CGMA: Compute to Global Memory Access ratio Constant memory只允许device只读,比global memory 能够提供更快更多的并行数据访问路径给kernel. Register和local memory是线程私有的.Shared memory是同一个block中…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5b.html 一个grid中的所有线程执行相同的内核函数,通过坐标进行区分.这些线程有两级的坐标,blockId和threadId,由CUDA runtime system指定.grimDim.x标识block在x维度上的数目,gridDim.y标识block在y维度上的数目.例如, 在启动内核时指定: dim3 dimBlock(4,2,2); dim3 dimGrid(2,2,1); Kerne…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5h.html 四.CUDA性能 CUDA中的block被划分成一个个的warp,在GeForce8800GTX上,一个warp有32个线程.若不够32个线程,则padding相应数目的线程.Warp中的线程ID是连续且递增的.对于二维组织的线程来说,先把threadIdx.y为0的线程按照threadIdx.x从小到大排,然后把threadIdx.y为1的线程按照threadIdx.x从小到大的顺序…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo…

在httpcomponent 文档中看到如下段落: 1.4.1. HTTP transport safety It is important to understand that the HTTP protocol is not well suited to all types of applications. HTTP is a simple request/response oriented protocol which was initially designed to support s…

什么是内置函数? 就是Python中已经写好了的函数,可以直接使用 内置函数图表: 以3.6.2为例 内置函数分类: 一.反射相关 1.hasattr() 2.getattr() 3.setattr() 4.delattr() 二.基础数据类型相关 1.和数字相关 (1)数据类型 a.bool() 把一个值转换成布尔值 li = ['',[],1,12,0] for i in li: print(bool(i)) # False # False # True # True # False b.i…

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…

0.引言 本文记载了CUDA的学习过程~刚开始接触GPU相关的东西,包括图形.计算.并行处理模式等,先从概念性的东西入手,然后结合实践开始学习.CUDA感觉没有一种权威性的书籍,开发工具变动也比较快,所以总感觉心里不是很踏实.所以本文就是从初学者的角度,从无知开始探索的过程.当然在学习过程中避免不了出现概念性的理解错误,出现描述模糊不确切的地方还望指出,共勉共勉~ 1.CUDA的概念 2.CUDA的模型 CUDA的运行模型,让host中的每个kernel按照线程网格的方式(Grid)在显卡硬件(…

cuda作为gpu计算中的代表,拥有着超级高的计算效率,其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组,使用过MPI做并行计算的人们可能知道,所谓的并行计算,简单讲就是用多个U(计算单元)来完成一个U的计算任务,MPI中将其叫做核,我们知道一个cpu有一个或2,4,8个核,超级厉害的也就16个吧,原来人们为了做大规模的并行计算,将一大堆cpu装在柜子里,组成计算集群,但是那种设备大的吓人,而且又有多少人会用呢.gpu则不同,一个小小的芯片上就存在着成千上万的线程,是由分为grid,block,thre…

前一篇CUDA学习,我们已经完成了编程环境的配置,现在我们继续深入去了解CUDA编程.本博文分为三个部分,第一部分给出一个代码示例,第二部分对代码进行讲解,第三部分根据这个例子介绍如何部署和发起一个kernel函数. 一.代码示例 二.代码解说 申明一个函数,用于检测CUDA运行中是否出错. kernel函数,blockIdx.x表示block在x方向的索引号,blockDim.x表示block在x方向的维度,threadIdx.x表示thread在x方向的索引号. 这里也许你会问,为什么在x方…

本文章主要是记录,cuda 编程过程中遇到的相关概念,名字解释和问题:主要是是用来备忘: cuda PTX :并行线程执行(Parallel Thread eXecution,PTX)代码是编译后的GPU代码的一种中间形式,它可以再次编译为原生的GPU微码. 下面几条链接,是对nvcc 编译过程中,编译参数的解释:-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61:本编译参数适用于 1080ti显卡:此种…

title: [CUDA 基础]3.2 理解线程束执行的本质(Part I) categories: CUDA Freshman tags: 线程束分化 CUDA分支 toc: true date: 2018-03-14 21:31:16 Abstract: 本文介绍CUDA执行模型最核心的部分,线程束的执行实质第一部分 Keywords: CUDA分支,线程束分化 开篇废话 我们前面已经大概的介绍了CUDA执行模型的大概过程,包括线程网格,线程束,线程间的关系,以及硬件的大概结构,例如SM的大…

CUDA中使用shared_memory可以加速运算,在矩阵乘法中是一个体现. 矩阵C = A * B,正常运算时我们运用 C[i,j] = A[i,:] * B[:,j] 可以计算出结果.但是在CPU上完成这个运算我们需要大量的时间,设A[m,n],B[n,k],那么C矩阵为m*k,总体,我们需要做m*n*k次乘法运算,m*(b-1)*k次加法运算,并且是串行执行,总体的复杂度为O(m*n*k) . 矩阵类: class Matrix { public: int cols; // x int…

今天忙活了3个小时,竟然被一个苦恼的CUDA小例程给困住了,本来是参照Rachal zhang大神的CUDA学习笔记来一个模仿,结果却自己给自己糊里糊涂,最后还是弄明白了一些. RZ大神对CUDA关于kernel,memory的介绍还是蛮清楚,看完决定写一个二维数组的加法.如果是C++里的加法,那就简单了,用C[i][j] = A[i][j] +B[i][j]就可以. void CppMatAdd(int A[M][N],int B[M][N],int C[M][N]){ ;i<M;i++) ;…

win10 用cmake 3.5.2 和 vs 2015 update1 编译 GPU版本(cuda 8.0, cudnn v5 for cuda 8.0)  用vs 2015打开 编译Release和Debug版本 看网上那个例子里面 工程里面有是三个文件夹 include(包含mxnet,dmlc,mshadow的include目录) lib(包含libmxnet.dll, libmxnet.lib,把用vs编译好的放过去) python(包含一个mxnet,setup.py, 以及buil…

CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device.编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构,诸如Grid.Block的区别会让人一头雾水,我所看的书上所讲述的内容比较抽象,对这些概念的内容没有细讲,于是在这里作一个整理. Grid.Block和Thread的关系 Thread  :并行运算的基本单位(轻量级的线程)Block   :由相互合作的一组线程组成.一个block中的thread可以彼此同步,快速交换数据,最多可以同时512个线程.Grid     :一组Block,有共享全局内…

一.FFT介绍 傅里叶变换是数字信号处理领域一个很重要的数学变换,它用来实现将信号从时域到频域的变换,在物理学.数论.组合数学.信号处理.概率.统计.密码学.声学.光学等领域有广泛的应用.离散傅里叶变换(Discrete Fourier Transform,DFT)是连续傅里叶变换在离散系统中的表示形式,由于DFT的计算量很大,因此在很长一段时间内其应用受到了很大的限制.20世纪60年代(1965年)由Cooley和Tukey提出了快速傅里叶变换(Fast Fourier Transform,F…

__syncthreads()是cuda的内建函数,用于块内线程通信. __syncthreads() is you garden variety thread barrier. Any thread reaching the barrier waits until all of the other threads in that block also reach it. It is designed for avoiding race conditions when loading share…

__syncthreads()是cuda的内建函数,用于块内线程通信. __syncthreads() is you garden variety thread barrier. Any thread reaching the barrier waits until all of the other threads in that block also reach it. It is designed for avoiding race conditions when loading share…

问题:对于使用GPU计算时,都想知道kernel函数运行所耗费的时间,使用CUDA内置的API可以方便准确的获得kernel运行时间. 在CPU上,可以使用clock()函数和GetTickCount()函数计时. clock_t start, end; start = clock(); //执行步骤; ...... end = clock(); printf(" time (CPU) : %f ms(毫秒) \n", end - start); int startTime, endT…

以下面例子说明下面的源码:main 线程 和 A线程,A线程是main线程创建并且启动的,main线程优先级比较高,正在执行:这个时候main线程调用A.join()之后,main线程一直等待,直到A线程运行完毕,main线程才运行. join方法的源码: * Waits at most {@code millis} milliseconds for this thread to * die. A timeout of {@code 0} means to wait forever. * * <…

在https://www.cnblogs.com/xiaoxiaoyibu/p/11402607.html中介绍了使用一个包含N个线程的线程块和共享内存进行数组归约求和, 基本思路: 定义M个包含N个线程的线程块时(NThreadX = ((NX + ThreadX - 1) / ThreadX)),全局线程索引需使用tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x,而在每个线程块中局部线程索引是i = threadIdx.x, 每个线程块只计算一部分求和,…

共享内存(shared memory)是位于SM上的on-chip(片上)一块内存,每个SM都有,就是内存比较小,早期的GPU只有16K(16384),现在生产的GPU一般都是48K(49152). 共享内存由于是片上内存,因而带宽高,延迟小(较全局内存而言),合理使用共享内存对程序效率具有很大提升. 下面是使用共享内存对一个数组进行求和,使用全局内存进行归约求和可以浏览https://www.cnblogs.com/xiaoxiaoyibu/p/11397205.html #pragma on…

Pytorch学习之源码理解:pytorch/examples/mnists from __future__ import print_function import argparse import torch import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torchvision import datasets, transforms from torch.optim.…

实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否…

​编者按:在深度学习"红透"半边天的同时,当前很多深度学习框架却面临着共同的性能问题:被频繁调用的代数运算符严重影响模型的执行效率. 本文中,微软亚洲研究院研究员薛继龙将为大家介绍能够轻松玩转计算性能的"加速神器"--内核融合,探讨内核融合在加速深度学习上的主要方法以及当前面临的主要挑战. 如今,较为常见的深度学习框架(如CNTK.TensorFlow和Caffe2等)都会将一个深度学习的模型抽象成为一个由一些基本运算符(Operator)组成的有向无环的数据流图(…

随着网络越来约复杂,训练难度越来越大,有条件的可以采用GPU进行学习.本文介绍如何在GPU环境下使用TensorFlow.NET. TensorFlow.NET使用GPU非常的简单,代码不用做任何修改,更换一个依赖库即可,程序是否能运行成功主要看环境是否安装正确,这篇文章重点介绍的也就是环境的安装了. CUDA和cuDNN的安装都比较容易,重点是要装对版本. 1.确认安装版本 首先电脑得有一块NVIDIA的显卡! 在桌面右键选择NVIDIA控制面板,在程序左下角点击 :系统信息. 首先要确认显卡…

内容列表: 启用MVC Java config 或 MVC XML namespace 修改已提供的配置 类型转换和格式化 校验 拦截器 内容协商 View Controllers View Resolvers 服务于资源 回滚到默认的Servlet Path Matching - 路径匹配 Message Converters - 消息转换器 MVC Java config中的高级定制 MVC namespace中的高级定制 在前面的文档中讲解了Spring MVC的特殊beans,以及Dis…