CUDA刷新器:CUDA编程模型】的更多相关文章

CUDA刷新器:CUDA编程模型 CUDA Refresher: The CUDA Programming Model CUDA,CUDA刷新器,并行编程 这是CUDA更新系列的第四篇文章,它的目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和初级或中级开发人员的优化. CUDA编程模型提供了GPU体系结构的抽象,它充当了应用程序与其在GPU硬件上的可能实现之间的桥梁.这篇文章概述了CUDA编程模型的主要概念,概述了它如何在通用编程语言如C/C++中暴露出来. 介绍一下CUDA编程模型中常用的两个关键词:主…
1. 典型的CUDA编程包括五个步骤: 分配GPU内存 从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中 调用CUDA内核函数来完成指定的任务 将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中 释放GPU内存 *2. 数据局部性:(是指数据重用,以降低对于内存访问的延迟) 时间局部性:指在较短的时间内实现对数据或资源的重用 空间局部性:指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用 CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化 (不是很懂)3.CUDA中有内存层次和线程层次的概念 内存层次结构 线程层次结构 CUDA…
CUDA编程模型假设系统是由一个主机和一个设备组成的,而且各自拥有独立的内存. 主机:CPU及其内存(主机内存),主机内存中的变量名以h_为前缀,主机代码按照ANSI C标准进行编写 设备:GPU及其内存(设备内存),设备内存中的变量名以d_为前缀,设备代码使用CUDA C标准进行编写 一个典型的CUDA程序实现流程: 1.把数据从CPU内存拷贝到GPU内存 在CPU上申请内存:float *h_A; h_A=(float*)malloc(nBytes); 在GPU上申请内存:float *d_…
CUDA刷新:GPU计算生态系统 CUDA Refresher: The GPU Computing Ecosystem 这是CUDA Refresher系列的第三篇文章,其目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和优化,以供初级或中级开发人员使用. 易于编程和性能的巨大飞跃是CUDA平台被广泛采用的关键原因之一.CUDA平台成功的第二大原因是拥有广泛而丰富的生态系统. 与任何新平台一样,CUDA的成功依赖于CUDA生态系统可用的工具.库.应用程序和合作伙伴.任何新的计算平台都需要开发人员将应用程序…
CUDA存储器模型 除了执行模型以外,CUDA也规定了存储器模型(如图2所示)和一系列用于主控CPU与GPU间通信的不同地址空间.图中红色的区域表示GPU片内的高速存储器,橙色区域表示DRAM中的的地址空间.  图2 CUDA存储器模型         首先,是最底层的寄存器(register,REG).对每个线程来说,寄存器都是私有的--这与CPU中一样.         如果寄存器被消耗完,数据将被存储在本地存储器(local memory).本地存储器对每个线程也是私有的,但是数据时被保存…
CUDA 8混合精度编程 Mixed-Precision Programming with CUDA 8 论文地址:https://devblogs.nvidia.com/mixed-precision-programming-cuda-8/ 更新,2019年3月25日:最新的Volta和Turing GPU现在加入了张量核,加速了某些类型的FP16矩阵数学.这使得在流行的人工智能框架中进行更快.更容易的混合精度计算成为可能.使用张量磁芯需要使用CUDA9或更高版本.NVIDIA还为Tensor…
第3章窗口与消息 3.1 Windows_编程模型 (1)窗口程序的运行过程   ①设计窗口   ②注册窗口类(RegisterClassEx).在注册之前,要先填写RegisterClassEx的参数WNDCLASSEX结构.   ③建立窗口(CreateWindowEx).   ④显示窗口(ShowWindows).   ⑤刷新窗口客户区(UpdateWindow).   ⑥进入无限的消息获取和处理的循环.首先获取消息(GetMessage),如果有消息到达,则将消息分派到回调函数处理(Di…
在当前计算机应用中,对快速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学project计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型.适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中.处理…
2.并行编程模型和工具 – MPI – MPI(Message Passing Interface)是一种消息传递编程模型,服务于进程通信.它不特指某一个对它的实现,而是一种标准和规范的代表,它是一种库描述,而不是一种语言,易于使用且具有高可移植性.说白了就是一些编程接口. – OpenMP – Open Multi-Processing是适用于共享内存多处理器体系结构的可移植并行编程模型,接口由SGI公司发起.包含编译指导.运行函数库和环境变量三部分,具有串行等价性(无论使用一个还是多个线程运…
在当前计算机应用中,对高速并行计算的需求是广泛的,归纳起来,主要有三种类型的应用需求: 计算密集(Computer-Intensive)型应用,如大型科学工程计算与数值模拟: 数据密集(Data-Intensive)型应用,如数字图书馆.数据仓库.数据挖掘和计算可视化等: 网络密集(Network-Intensive)型应用,如协同工作.遥控和远程医疗诊断等. 并行编程模型主要有三种:适用于共享内存的多线程编程模型,适用于分布内存的消息传递编程模型,混合编程模型. 在计算机系统中,处理器永远都是…