CUDA的软件体系】的更多相关文章

CUDA的软件堆栈由以下三层构成:CUDA Library.CUDA runtime API.CUDA driver API,如图所示,CUDA的核心是CUDA C语言,它包含对C语言的最小扩展集和一个运行时库,使用这些扩展和运行时库的源文件必须通过nvcc编译器进行编译. CUDA C语言编译得到的只是GPU端代码,而要管理分配GPU资源,在GPU上分配显存并启动内核函数,就必须借助CUDA运行时的API(runtime API)或者CUDA驱动API(driver API)来实现.在一个程序…
在作者之前发表的<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的系统架构和应用开发框架分析>.<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的硬件架构和低功耗>.<全球最低功耗蓝牙单芯片DA14580的软件体系-RW内核和消息处理机制>三篇文章分析了DA14580的SDK开发目录结构.硬件架构.低功耗.RW内核和消息处理机制.本篇文章将深入到具体的源码去分析DA14580平台的软件层次架构和具体的BLE消息处理过程,以此佐证前面发表的文章. 一.软件层次架构 1.1 BLE协议栈 从中…
上一篇文章<蓝牙单芯片DA14580的硬件架构和低功耗>阐述了DA14580的硬件架构和低功耗的工作原理.本文文章阐述该平台的软件体系,并着重分析消息事件的处理机制. 一.DA14580SOC硬件组成和软件体系组成 DA14580芯片硬件架构包括三个部分: 1)使用ARM公司的cortex M0作为CPUprocessor处理器. 2)使用RivieraWaves公司的IP核作为BLEcore和基带.射频部分. 3)集成时钟管理CMU.电源管理PMU.memory控制存储和其他外围模块控制器,…
本文将解读标准IEEE Std 1471-2000(密集型软件的体系结构描述推荐实施规程)的概念模型图部分,从中一窥作为软件架构师的进行架构设计的思考角度与策略.如果我们把世界当做一场游戏,现在要玩的就是策略游戏而已. 说明: IEEE 1471是适用于软件密集的系统,其目标在于:便于体系结构的表达与交流,并通过体系结构要素及其实践标准化,奠定质量与成本的基础. 细读这个标准,可以加强策略游戏的装备,全新上战场. 基本概念 IT框架的设计者必须是杰出的问题驱动者,设计往往是一个模糊的,非理性的过…
Atitit 软件体系的进化,是否需要一个处理中心 1.1. 进化树上是没有主干的..1 1.2. ,软件进化的行为1::主要就是给新的应用编写新的程序.1 1.3. ,软件进化的行为2::软件的维护和进化是一个重要的活动.1 2. 软件进化的原则1 2.1. 分散节点与集中节点性软件2 2.2. 进化损失 2 2.3. 有关进化的一个所谓“标准理论”是错误的. 2 1.1. 进化树上是没有主干的.. 1.2. ,软件进化的行为1::主要就是给新的应用编写新的程序. 直到20世纪60年代后期,…
首先我们要了解一下什么是ssh框架? SSH是 struts+spring+hibernate的一个集成框架,是目前比较流行的一种Web应用程序开源框架. ssh框架系统从职责上分为四层:web层 业务层 dao层 持久层. 持久层: 主要是针对数据库的操作. DAO层: 主要是针对具体的问题的操作,也可以理解成在对数据层的操作基础上对数据业务逻辑处理,如果说数据层是积木,那逻辑层就是对这些积木的搭建.无疑是系统架构中体现核心价值的部分.它的关注点 主要集中在业务规则的制定.业务流程的实现等与业…
一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU…
http://www.kuqin.com/hardware/20080830/15726.html 一 在硬件和软件之间选择     “计算机软件和硬件的逻辑等价性”是计算机组成原理中一个非常重要的理论,意思是指计算机硬件能够完成的功能,逻辑上都能通过软件来同样实现.这一理论带来的实际好处是,使得我们今天的使用的计算机日趋小型化,成本和价格不断降低.比如,多年前我们需要用解压卡才能在PC上观看影碟,今天我们只需通过视频播放软件就行,当然这些都得益于伟大的“摩尔定律”在过去一直发挥的神奇功效. 所…
第一部分 调研.评测 1.1评测 1.1.1 第一次上手体验 1.1.2 bug 1.1.2.1 bug定义 1.1.2.2 栗子 1.1.2.2.1 A级 1.1.2.2.2 B级 1.1.2.2.3 C级 1.2 采访 1.2.1 采访对象 1.2.1.1 学生 1.2.1.2 非学生 1.2.2 采访总结 1.2.2.1 功能(优点.不足) 1.2.2.2 改进建议 第二部分 分析 2.1 功能逻辑框图 2.2 模块分析 2.3 多维度评价 2.4 分析总结 2.4.1 项目估计 2.4.…
为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学…