__shared__ float cache[threadPerBlock];//声明共享内存缓冲区,__shared__ __syncthreads();//对线程块中的线程进行同步,只有都完成前面的任务才可以进行后面的 代码: /* ============================================================================ Name : dot.cu Author : can Version : Copyright : Your…

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完…

1. CUDA编程之快速入门:https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html 2. CUDA编程入门极简教程:https://blog.csdn.net/xiaohu2022/article/details/79599947…

/****c code****/ #include<stdio.h> int main() { printf("Hello world!\n); ; } /****CUDA code****/ _global_ void mykernel(void) { } int main() { mykernel<<<,>>>(); printf("Hello world!\n"); ; } 1: _global_ 这个符号代表这个函数是在…

/共有DIM×DIM个像素,每个像素对应一个线程dim3 blocks(DIM/16,DIM/16);//2维dim3 threads(16,16);//2维kernel<<<blocks,threads>>>(d->dev_bitmap,ticks); 代码: /* ============================================================================ Name : ripple.cu Autho…

书上的例子编译会有错误,修改一下行即可. __device__ cuComplex(float a,float b):r(a),i(b){} /* ============================================================================ Name : Julia-CUDA.cu Author : can Version : Copyright : Your copyright notice Description : CUDA co…

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…

cudaMalloc()分配的指针有使用限制,设备指针的使用限制总结如下: 1.可以将其传递给在设备上执行的函数 2.可以在设备代码中使用其进行内存的读写操作 3.可以将其传递给在主机上执行的函数 4.不能在主机代码中使用其进行内存的读写操作 总的来说就是主机指针只能访问主机代码中的内存,设备指针只能访问设备代码中的内存 这是两个数相加的cuda代码: #include<iostream>using namespace std; __global__ void add(int a,int b,…

将c程序最简单的hello world用cuda编写在GPU上执行,以下为代码: #include<iostream>using namespace std;__global__ void kernel(void)//__global__:cpu调用GPU执行{}int main(void){ kernel<<<1,1>>>();//启动1block 1thread cout<<"hello world!"<<en…

第二章 cuda代码写在.cu/.cuh里面 cuda 7.0 / 9.0开始,NVCC就支持c++11 / 14里面绝大部分的语言特性了. Dim3 __host__ __device__ dim3(unsigned int vx = 1, unsigned int vy = 1, unsigned int vz = 1) : x(vx), y(vy), z(vz) {} __host__ __device__ dim3(uint3 v): x(v.x), y(v.y), z(v.z) {}…

利用Block和Thread进行并行加速 _global_ void add(int *a, int *b, int *c) { int index = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; c[index] = a[index] + b[index]; } #define N (2048*2048) #define THREAD_PER_BLOCK 512 int main() { int *a, *b, *c; //host copies of a,…

我们知道一个grid包含多个block,而一个block又包含多个thread,下面将是如何进行下thread中的并行. /**** Splot a block into parallel threads****/ _global_ void add(int *a, int *b, int *c) { c[threadIdx.x] = a[threadIdx.x] + b[threadIdx.x]; } #define N 512 int main() { int *a, *b, *c; //h…

将数据加载到GPU后,如何在grid下的block进行并行计算(一个grid包含多个block) /****How do we run code in parallel on the device****/ /****Use block****/ _global_ void add(int *a, int *b, int *c) { c[blockIdx.x] = a[blockIdx.x] + b[blockIdx.x]; } #define N 512 int main() { int *a…

1.GPU编程模型及基本步骤 cuda程序的基本步骤如下: 在cpu中初始化数据 将输入transfer到GPU中 利用分配好的grid和block启动kernel函数 将计算结果transfer到CPU中 释放申请的内存空间 从上面的步骤可以看出,一个CUDA程序主要包含两部分,第一部分运行在CPU上,称作Host code,主要负责完成复杂的指令:第二部分运行在GPU上,称作Device code,主要负责并行地完成大量的简单指令(如数值计算): 2.基本设施 运行在GPU中地函数称作ker…

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm56.html CUDA的代码分成两部分,一部分在host(CPU)上运行,是普通的C代码:另一部分在device(GPU)上运行,是并行代码,称为kernel,由nvcc进行编译. Kernel产生的所有线程成为Grid.在并行部分结束后,程序回到串行部分即到host上运行. 在CUDA中,host和device有不同的内存空间.所以在device上执行kernel时,程序员需要把host memo…

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论…

这个月6号开始,着手解决一个具有实际意义的计算任务.任务数据有9879896条,每条包含30个整数,任务是计算每两条数据之间的斯皮尔相关系数及其P值.原始数据只有500+MB,因此我并不认为这是个多么大的计算任务.随后稍加计算,我还是很惊呆的,要计算(9879896×9879895)÷2≍4.88亿亿组数据,但此时这还只是个数字概念,我也没意识到时间复杂度和空间复杂度的问题. 1. 计算规模初体验 数据格式:9879896行,30列,每列之间以空格符隔开,例如: 0 2 0 2 0 0 0 0…

CUDA编程(二) CUDA初始化与核函数 CUDA初始化 在上一次中已经说过了,CUDA成功安装之后,新建一个project还是十分简单的,直接在新建项目的时候选择NVIDIA CUDA项目就能够了,我们先新建一个MyCudaTest project.删掉自带的演示样例kernel.cu.然后新建项,新建一个CUDA C/C++ File ,我们首先看一下怎样初始化CUDA,因此我命名为InitCuda.cu 首先我们要使用CUDA的RunTime API 所以 我们须要include cud…

0 引言 由于毕设用到了Marvin,采用的是CUDA框架作为加速器,正好借此学习一下CUDA编程的一些基本知识. 各个版本的cuda的下载链接如下. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 下cuda与cudnn安装 https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ 1 GPU编程 参照了该博客,写得确实是非常之好,从硬件到软件,再到代码实现,由浅…

官方资料:Shell Functions (Bash Reference Manual) 简介 正如我们在<Bash脚本编程学习笔记06:条件结构体>中最后所说的,我们应该把一些可能反复执行的代码块整合起来,避免反复编写使得代码过于臃肿. 函数正是为了解决这个问题而存在的.函数在定义时,可以将常用的代码整合为一个整体,当我们需要执行的时候,只需要调用这个函数即可. Bash是过程式编程语言,从上至下顺序执行代码,因此函数定义必须在函数调用之前完成. 函数属于shell的基础特性,即不仅仅是针对…

本书系列 现代3D图形编程学习 OpenGL是什么 在我们编写openGL程序之前,我们首先需要知道什么是OpenGL. 将OpenGL作为一个API OpenGL 通常被认为是应用程序接口(API).OpenGL API有不同编程语言的实现版本.但是,它们最终使用的都是最底层的C语言的接口. 在C语言的API中,定义了很多typedefs,#define,以及函数.typedefs用于定义openGL里面使用到的基本的数据类型,如GLint,GLfloat等. 复杂的数据结构,如struct,…

2014年暑假JAVA GUI编程学习笔记目录 1.JAVA之GUI编程概述 2.JAVA之GUI编程布局 3.JAVA之GUI编程Frame窗口 4.JAVA之GUI编程事件监听机制 5.JAVA之GUI编程窗体事件 6.JAVA之GUI编程Action事件 7.JAVA之GUI编程鼠标事件 8.JAVA之GUI编程键盘码查询器 9.JAVA之GUI编程列出指定目录内容 10.JAVA之GUI编程弹出对话框Dialog 11.JAVA之GUI编程菜单 12.JAVA之GUI编程打开与保存文件…

本书系列 现代3D图形编程学习 基础简介(2) 图形和渲染 接下去的内容对渲染的过程进行粗略介绍.遇到的部分内容不是很明白也没有关系,在接下去的章节中,会被具体阐述. 你在电脑屏幕上看到的任何东西,包括你现在阅读的文字是简单的二维像素点的集合.如果你在屏幕上截图,并放很大,就会看到一个个的方格. Figure8. An Image 没一个格子就是一个像素.pixel单词,是从Picture Element中提取出来的.你屏幕上的没一个像素都有一个独立的颜色.二维的像素数组就组成了 图像 因此,任…

本书系列 现代3D图形编程学习 基础简介 并不像本书的其他章节,这章内容没有相关的源代码或是项目.本章,我们将讨论向量,图形渲染理论,以及OpenGL. 向量 在阅读这本书的时候,你需要熟悉代数和几何知识,但对于向量的理解并不是必要的.因为,在接下去的内容中,会对向量的基本概念作出介绍. 在面对几何或是数值相关的内容时,向量可以有很多不同的解释.在任何一种情况,向量是具有维度的.二维的向量限制在一个平面上,然而三维的向量可以在任何的物理空间.向量还可以有更高的维度,但是通常情况下,我们处理的向量…

本书系列 现代3D图形编程学习 环境设置 由于本书中的例子,均是基于OpenGL实现的,因此你的工作环境需要能够运行OpenGL,为了读者能够更好的运行原文中的示例,此处简单地介绍了linux和windows下OpenGL环境的配置.需要配置的是除了OpenGL基础环境外,还需要freeglut和glew.具体的配置见下面的内容. linux 由于译者使用的linux版本为mint 18 sarah,此处就以mint系统为例进行linux下的环境配置. sudo apt-get install…

本书系列 现代3D图形编程学习 关于这本书 三维图像处理硬件很快成为了必不可少的组件.很多操作系统能够直接使用三维图像硬件,有些甚至要求需要有3D渲染能力的硬件.同时对于日益增加的手机系统,3D图像硬件,也成为了它们的必备特征. 对于大多数刚刚接触图像以及渲染的人,想要深入理解图像硬件是一件有挑战的事情. 为什么阅读这本书 现在已经有很多教授图形学相关的实体书.网络上关于图形学的介绍将更多,常见的形式有,wikis,博客,入门类型的,以及论坛.那么这本书提供了哪些其他书籍所没有提供的内容呢? 从…

最近偶尔发现一个算法编程学习的论坛,刚开始有点好奇,也只是注册了一下.最近有时间好好研究了一下,的确非常赞,所以推荐给大家.功能和介绍看下面介绍吧.首页的标题很给劲,很纯粹的Coding社区....虽然目前人气可能一般,但这里面题目和资源还是比较丰富的,希望给初学者一个帮助. 本文原文地址:[推荐]一个算法编程学习中文社区-51NOD[算法分级,支持多语言,可在线编译] 1.51NOD论坛介绍 该论坛网址:http://www.51nod.com/index.html 论坛主要是进行算法学习和交…

1 无法装上CUDA的toolkit 卸载所有的NVIDIA相关的app,包括NVIDIA的显卡驱动,然后重装. 2之前的文件打不开,one or more projects in the solution were not loaded correctly. please see the output window for details. 要先配置和用cuda编程在vs中需要的设置,并且要注意包括cuda的很多头文件. 可以新建一个项目,然后将xx.cu里头的内容拷贝进去. 新建一个项目需要…

转自: http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12529247 CUDA编程模型 CUDA编程模型将CPU作为主机,GPU作为协处理器(co-processor)或设备.在这个模型中,CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU则专注于高度线程化的并行处理任务.CPU.GPU各自拥有相互独立的存储器地址空间. 一旦确定了程序中的并行部分,就可以考虑把这部分计算工作交给GPU. kernel:运行在GPU上的C函数称为kernel.一个kern…

直接附上原文链接:windows 网络编程学习-面向连接的编程方式…