cuda实现向量相加 博客最后附上整体代码 如果有说的不对的地方还请前辈指出, 因为cuda真的接触没几天 一些总结(建议看) cuda 并不纯GPU在运行程序, 而是 cpu 与 gpu 一起在运行程序, cpu负责调度, gpu 负责运算, cpu称为HOST , gpu 称为 DEVICE 记住三个东西 grid block thread ,关系分别是 grid 包含多个 block , block 包含多个 thread 一个block中thread个数选取一般为32的整数倍, 原因和w…

#include<string.h> #include<math.h> #include<stdlib.h> #include<stdio.h> #define N 100 __global__ void vecAdd(float* A,float* B,float* C){ int i=threadIdx.x; if(i<N) C[i]=A[i]+B[i]; } int main(int argc,int argv){ size_t size=N*s…

import tensorflow as tf x=tf.constant([[1,2],[3,4]]) y=tf.constant([[1],[1]])#列向量 z=tf.constant([1,1])#行向量 u=x+y v=x+z print(u) print(v) tensorflow中矩阵可以和矢量相加, 输出结果:…

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…

这个程序是把两个向量相加 add<<<N,1>>>(dev_a,dev_b,dev_c);//<N,1>,第一个参数N代表block的数量,第二个参数1代表每个block中thread的数量 tid=blockIdx.x;//blockIdx是一个内置变量,blockIdx.x代表这是一个2维索引 下面对这个程序做几个变化,并指出相应的程序应该改变的地方: 1.若启动1个block,每个block中有N个线程.改变: add<<<1,N&g…

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…

由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid,每一个block里面有1个thread存在.那么这种选取有什么用意呢,如何针对自己的计算问题设置计算网络呢? 首先要说明这两个数的选取没有固定的方法,完全是根据自身需求.其实它的完整形式是Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 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…

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 *…

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的两向量相加操作,参考CUDA 8.0中的sample:C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v8.0\0_Simple,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_ #define PRINT_ERROR_INFO…