ps:这是英伟达二面面的一道相关CUDA的题目.<NVIDIA CUDA编程指南>第57页开始          在合并访问这里,不要跟shared memory的bank conflict搞混淆了,这里很重要.          global memory没有被缓存(面试答错了!),因此,使用正确的存取模式来获得最大的内存带宽,更为重要,尤其是如何存取昂贵的设备内存device memory.          首先,设备device有能力,在一个单一指令下,从global memory中读…

[CUDA开发]CUDA面内存拷贝用法总结 标签(空格分隔): [CUDA开发] 主要是在调试CUDA硬解码并用D3D9或者D3D11显示的时候遇到了一些代码,如下所示: CUdeviceptr g_pRgba = 0; CUDA_MEMCPY2D memcpy2D = { 0 }; memcpy2D.srcMemoryType = CU_MEMORYTYPE_DEVICE; memcpy2D.srcDevice = g_pRgba; memcpy2D.srcPitch = nWidth * 4…

CUDA SHARED MEMORY shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-chip memory global memory就是一块很大的on…

http://hi.baidu.com/pengkuny/item/c8070b388d75d481b611db7a 以前以为 shared memory 是一个万能的 L1 cache,速度很快,只要数据的 size 够小,能够放到 shared memory,剩下的事情我就不用操心啦.实际上不是这样,bank conflict 是一个绕不过去的问题,否则,性能会降得很低,很低,很低... ----------------------------------------------------…

CUDA存储器模型 除了执行模型以外,CUDA也规定了存储器模型(如图2所示)和一系列用于主控CPU与GPU间通信的不同地址空间.图中红色的区域表示GPU片内的高速存储器,橙色区域表示DRAM中的的地址空间.  图2 CUDA存储器模型         首先,是最底层的寄存器(register,REG).对每个线程来说,寄存器都是私有的--这与CPU中一样.         如果寄存器被消耗完,数据将被存储在本地存储器(local memory).本地存储器对每个线程也是私有的,但是数据时被保存…

Warp 逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质. Warps and Thread Blocks warp是SM的基本执行单元.一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于SMIT模式.也就是说所有thread执行同一条指令,并且每个thread会使用各自的data执行该指令. block可以是一维二维或者三维的,但是,从硬件角度看,所有的thread都被组织成一维…

前面扯了很多,不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西:接下来,虽然Heresy 自己也不熟,不过还是来研究一下硬体的部分吧-毕竟要最佳化的时候,好像还是要大概知道一下相关的东西的.这部分主要参考资料是: [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构 Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前,可能须要先回去看<nVidia CUDA简介>,稍微回顾一下在CUDA中thread.thread block.bl…

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…

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...…

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…

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…

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…

今天买了本新书<高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践>,今天读了第一章有点出获,分享给大家. 程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和 1. CPU串行运行的代码: //seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() {  const int N=50000; //任务1:创建数组  vector<int> a(…

## 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…

1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间…

说明:想要让Theano在Windows8.1下能利用GPU并行运算,必须有支持GPU并行运算的Nvidia显卡,且要安装CUDA,千万不要电脑上是Intel或AMD的显卡,却要编写CUDA. 文中用到的所有软件均共享在百度云盘中,方便大家的使用!! 链接:http://pan.baidu.com/s/1dD4APIL 密码:8bk5 一.CUDA的安装 1.查看你的显卡是否支持GPU并行运算 "This PC"/"Manage"/"Device Mana…

关于共享内存(shared memory)和存储体(bank)的事实和疑惑 主要是在研究访问共享内存会产生bank conflict时,自己产生的疑惑.对于这点疑惑,网上都没有相关描述, 不管是国内还是国外的网上资料.貌似大家都是当作一个事实,一个公理,而没有对其仔细研究.还是我自己才学疏浅,不知道某些知识. 比如下面这篇讲解bank conflict的文章. http://cuda-programming.blogspot.com/2013/02/bank-conflicts-in-share…

2017年5月25日 0. 概述 FFmpeg可通过Nvidia的GPU进行加速,其中高层接口是通过Video Codec SDK来实现GPU资源的调用.Video Codec SDK包含完整的的高性能工具.源码及文档,支持,可以运行在Windows和Linux系统之上.从软件上来说,SDK包含两类硬件加速接口,用于编码加速的NVENCODE API和用于解码加速的NVDECODE API(之前被称为NVCUVID API).从硬件上来说,Nvidia GPU有一到多个编解码器(解码器又称硬件加…

1.在用vs运行cuda的一些例子时,在编译阶段会报出很多警告: warning C4819 ...... 解决这个警告的方法是打开出现warning的文件,Ctrl+A全选,然后在文件菜单:file->Advanced save options,在弹出的选项中选择新的编码方式为:UNICODE- codepage 1200 ,点确定后重新编译. 为什么会出现这个警告呢?原因在于NvidIA方面,他们的在编写文件的时候用的字符集不通用. 2.关于warp和half-warp 一个warp包含32…

GPU 的硬体架构   这里我们会简单介绍,NVIDIA 目前支援CUDA 的GPU,其在执行CUDA 程式的部份(基本上就是其shader 单元)的架构.这里的资料是综合NVIDIA 所公布的资讯,以及NVIDIA 在各个研讨会.学校课程等所提供的资料,因此有可能会有不正确的地方.主要的资料来源包括NVIDIA 的CUDA Programming Guide 1.1.NVIDIA 在Supercomputing '07 介绍CUDA 的session,以及UIUC 的CUDA 课程. GPU…

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…

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是NVIDIA的GPU开发工具,眼下在大规模并行计算领域有着广泛应用. windows平台上面的CUDA开发之前.最好去NVIDIA官网查看说明,然后下载对应的driver. ToolKits等等. 假设你下载最新版本号的CUDA7.0.里面事实上已经包括了driver及Tool kits. 特别要注意:目标最高版本号为CUDA7.0.仅支持64位系统(32位没法安装CUDA 7.0 Tool Kits).另外,VS编译平台最低要求是VS2010. So,那些依旧用VC6或者VS2008…

http://blog.csdn.net/tracer9/article/details/50484764 标签: CUDA并行计算NVIDIAlinux 2016-01-08 18:35 637人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: CUDA 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  目录(?)[+] 目录: PRE-INSTALLATION ACTIONS 1 检查GPU 2 检查系统 3 检查gcc PACKAGE MANAGER INSTALLATION Manually…

JetPack(Jetson SDK)是一个按需的一体化软件包,捆绑了NVIDIA®Jetson嵌入式平台的开发人员软件.JetPack 3.0包括对Jetson TX2 , Jetson TX1和Jetson TK1开发套件的最新L4T BSP软件包的支持. 使用最新的BSP( 用于Jetson TX1的L4T 27.1,用于Jetson TX1的 L4T 24.2.1和用于Jetson TK1的L4T 21.5 )自动刷新您的Jetson开发套件,并安装构建和配置Jetson嵌入式平台应用所…

[神经网络与深度学习][CUDA开发]caffe-windows win32下的编译尝试 标签:[神经网络与深度学习] [CUDA开发] 主要是在开发Qt的应用程序时,需要的是有一个使用的库文件也只是win32,死活找不到x64的库,对是gnuwin32,没有找到gnuwin64,也是哭了,于是想着是不是能够将Caffe按照win32的配置进行重新编译一番.结果可想而知,遇到了一堆的问题,很伤心,最后也没有解决,不,最后是完全将cuDNN和CUDA全部去掉后才成功的,因为cuDNN没有找到所谓的…

[神经网络与深度学习][CUDA开发][VS开发]Caffe+VS2013+CUDA7.5+cuDNN配置过程说明 标签:[Qt开发] 说明:这个工具在Windows上的配置真的是让我纠结万分,大部分都是基于Linux下进行的部署,但是Linux只是跑在虚拟机中,只为了开发ARM-Linux的人,你不会想着去在虚拟机里配置Caffe的.所以,迫不得已必须在Windows上部署,于是从BVLC下载,试着用CMAKE生成本地的VS2010工程,当然之前已经部署过CUDA7.5 toolkit了,但是…

主机端内存(host memory) 主机端叶锁定内存(pinned memory) 显存 寄存器(register) 局部存储器(local memory) 共享存储器(shared memory) 全局存储器(global memory) 常数存储器(constant memory) 纹理存储器(texture memory)…

本文转载自:http://www.cnblogs.com/mikewolf2002/archive/2011/12/17/2291239.html 这篇日志是学习AMD OpenCL文档时候的总结. OpenCL用memory object在host和device之间传输数据,memory object由runtime(运行库,driver的一部分)来管理. OpenCL中的内存对象包括buffer以及image,buffer是一维数据元素的集合.image主要用来存储一维.二维.三维图像.纹理…

title: [CUDA 基础]5.4 合并的全局内存访问 categories: - CUDA - Freshman tags: - 合并 - 转置 toc: true date: 2018-06-04 21:34:22 Abstract: 本文介绍使用共享内存进行矩阵转置以减少内存的交叉访问 Keywords: 合并,转置 开篇废话 没废话,看以前的废话感觉自己像个傻瓜..就像以后看我正在写的文字一样. 还记得我们矩阵转置的例子么,在全局内存部分介绍的:4.4核函数可达到的带宽 在4.4中我…