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>…

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>…

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>…

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前言 本文通过介绍 GPU 编程技术的发展历程,让大家初步地了解 GPU 编程,走进 GPU 编程的世界. 冯诺依曼计算机架构的瓶颈 曾经,几乎所有的处理器都是以冯诺依曼计算机架构为基础的.该系统架构简单来说就是处理器从存储器中不断取指,解码,执行. 但如今这种系统架构遇到了瓶颈:内存的读写速度跟不上 CPU 时钟频率.具有此特征的系统被称为内存受限型系统,目前的绝大多数计算机系统都属于此类型. 为了解决此问题,传统解决方案是使用缓存技术.通过给 CPU 设立多级缓存,能大大地降低存储系统的压力…

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>…

GPU编程和流式多处理器(六) 5. 纹理和表面 读取和写入纹理和表面的指令,所引用的隐式状态,比其他指令要多得多.header中包含诸如基地址,尺寸,格式和纹理内容的解释之类的参数,该header是一种中间数据结构,其软件抽象称为纹理参考或表面参考.当开发人员操纵纹理或表面引用时,CUDA运行时runtime和驱动程序,必须将这些更改转换为header,纹理或表面指令,将其作为索引引用. 在启动在纹理或表面上运行的内核之前,驱动程序必须确保,在硬件上正确设置了所有状态.结果,启动此类内核,可能…