cudaEvent_t start,stop; cudaEventCreate(&start);//创建事件 cudaEventCreate(&stop); cudaEventRecord(start,0);//记录当前时间 //要记录时间的事情/工作 cudaEventRecord(stop,0);//记录当前时间 cudaEventSynchronize();//同步 float elapsedTime; cudaEventElapsedTime(&elapsedTime,st…

流:CUDA流很像CPU的线程,一个CUDA流中的操作按顺序进行,粗粒度管理多个处理单元的并发执行. 通俗的讲,流用于并行运算,比如处理同一副图,你用一个流处理左边半张图片,再用第二个流处理右边半张图片,这两个流中的代码同时执行,加快了处理速度. 事件:记录CUDA事件是CUDA流中应用程序跟踪进度的一个方式. 通俗的讲,事件用来对算法计时,你再算法开始前设置一个事件,在算法结束后设置一个事件,两个事件的时间差就是算法执行时间. SM: 流处理器族…

常量内存: 常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,在变量面前添加  __constant__  修饰符: __constant__  Sphere  s[SPHERES]; cudaMemcpyToSymbol(s, temp_s, sizeof(Sphere)*SPHERES); 这个特殊版本的cudaMemcpy()用于将主机内存复制到GPU上的常量内存. 从常量内存读取相同的数据可以节约内存带宽,主要原因: (1)对常量内存的单次读操作可以广播到其他的“邻近”线程,这将节约1…

__global__ void add( int *a, int *b, int *c) { <span style="white-space:pre"> </span> int tid = threadIdx.x + blockIdx.x *blockDim.x; <span style="white-space:pre"> </span>while (tid < N) { <span style=&qu…

一.CUDA结构 硬件:GPU(Graphics Processing Unit)   SM(Streaming Multiprocessor)     SP(Streaming Processor) 软件:Grid   Blcok   Thread 每个GPU由若干SM组成,每个SM由若干SP加上Register和shared memory组成,SP是真正执行线程的单元,这是GPU的硬件架构. CUDA提供GBT逻辑结构,大致对应GSM 除此之外,GPU的调度单位是warp,基本上是32个Th…

常量内存 用常量内存来替换全局内存可以有效的减少内存带宽 __constant__修饰符标识常量内存,从主机内存复制到GPU上的常量内存时,需要特殊版本的cudaMemcpy(): cudaMemcpyToSymbol(),从而会复制到常量内存,而原来的会复制到全局内存. 1. 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的邻近线程,这将节约15次读取操作(因为这里线程块包含16个线程) 2. 常量内存的数据将缓存起来,因此对相同地址的连续读操作将不会产生额外的内存通信量. 解释邻近线程:CUDA架构中…

▶ 动态并行. ● 动态并行直接从 GPU 上创建工作,可以减少主机和设备间数据传输,在设备线程中调整配置.有数据依赖的并行工作可以在内核运行时生成,并利用 GPU 的硬件调度和负载均衡.动态并行要求算法和程序要提前改进,消除递归.不规则的循环.结构或其他不适合并行的情况. ● 动态并行的经典图 ● 主机中 Runtime API 提供了跟踪运行核.流与事件的函数,对主机进程中的所有线程来说 CUDA 对象都是可共享的,但是主机调用的各核函数之间是相互独立的,CUDA 对象不能共享(重叠读写).…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两矩阵相乘运算code即C= A*B,CUDA中包含了两种核函数的实现方法,第一种方法来自于CUDA Samples\v8.0\0_Simple\matrixMul,第二种采用普通的方法实现,第一种方法较快,但有些复杂,速度上约为第二种的1.3倍,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #incl…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的点积运算code,CUDA包括普通实现和采用零拷贝内存实现两种,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十一章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include &…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的流的使用code,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的计算一维直方图,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第九章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &l…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的模拟热传导生成的图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第七章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成光线跟踪图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第六章,CUDA各实现包括了使用常量内存和不使用常量内存两种方法,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #incl…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成的绿色的球图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第五章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的生成的波纹图像,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第五章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &l…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的绘制Julia集曲线,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第四章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量实现点积操作,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #include<random> template< typename T > static inline int check_Cuda(T result, const char…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两个非常大的向量相加操作,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,各个文件内容如下: common.hpp: #ifndef FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #define FBC_CUDA_TEST_COMMON_HPP_ #include<random> template< typename T > static inline int check_Cuda(T result, const char *…

之前写的CUDA程序,想测量一下性能,网上很多用的是CPU端计时,很不准确.翻了一下书,发现这里应该使用事件来计时. CUDA中的事件本质上是一个GPU时间戳,这个时间戳是在用户指定的时间点上记录的.由于GPU本身支持记录时间戳,因此就避免了当使用CPU定时器来统计GPU执行的时间时可能遇到的诸多问题. 首先创建两个事件,起始时间和结束时间: cudaEvent_t start, stop; cudaEventCreate(&start); cudaEventCreate(&stop);…

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S…

---恢复内容开始--- 1,tcl,tk,gcc-gfortran,libnl-devel依赖包…

from:https://developer.nvidia.com/mvapich MVAPICH2 is an open source implementation of Message Passing Interface (MPI) that delivers the best performance, scalability and fault tolerance for high-end computing systems and servers using InfiniBand, 10…

转载:https://blog.csdn.net/hui12581/article/details/44832651 Chap1:JNI完全手册... 3 Chap2:JNI-百度百科... 11 Chap 3:javah命令帮助信息... 16 Chap 4:用javah产生一个.h文件... 17 Chap5:jni教程(very very good) 19 Chap6: JNI传递返回值... 26 15.2.2.3 传递字符串... 28 15.2.2.4 传递整型数组... 29 15…

title: [CUDA 基础]6.1 流和事件概述 categories: - CUDA - Freshman tags: - 流 - 事件 toc: true date: 2018-06-10 21:45:15 Abstract: 本文介绍CUDA中流和事件的理论描述. Keywords: 流,事件 开篇废话 今天没废话,废话太多影响效率? 前面几章我们一直围绕GPU设备展开,我们的代码除了在核函数的配置的部分研究过主机端执行的代码,其他部分基本都是在设备代码上进行的,这一章我们就从主机端来…

转自:http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529331 cuda 初学大全 1 硬件架构CUDA编程中,习惯称CPU为Host,GPU为Device. 2 并行模型Thread:并行基本单位Block:相互合作的一组线程.可以彼此同步,快速交换数据,最多可以512个线程Grid:一组Block,有共享全局内存Kernel:在GPU上执行的程序,一个Kernel对应一个Grid Block和Thread都有各自的ID,记作blockIdx(…

转自:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38830.html 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th…

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…

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.…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 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開始接触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C…

转载:http://blog.csdn.net/jdhanhua/article/details/4843653 在CUDA中统计运算时间,大致有三种方法: <1>使用cutil.h中的函数unsigned int timer=0;//创建计时器cutCreateTimer(&timer);//开始计时cutStartTimer(timer);{ //************  ………… //************* }//停止计时cutStopTimer(timer);//获得从开…