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…

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编…

GPU编程与CPU编程最大的不同可以概括为以下两点: "The same program is executed on many data elements in parallel" "Data-parallel processing maps data elements to parallel processing threads" 也就是 同一份程序在很多"数据单位"上并行执行 "数据单位"被影射到并行线程上执行 例如,我…