CUDA thread index: int blockId = blockIdx.z * (gridDim.x*gridDim.y)                    + blockIdx.y * gridDim.x                    + blockIdx.x; int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)                      + threadIdx.z * (blo…

网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)的组织关系 CUDA的软件架构由网格(Grid).线程块(Block)和线程(Thread)组成,相当于把GPU上的计算单元分为若干(2~3)个网格,每个网格内包含若干(65535)个线程块,每个线程块包含若干(512)个线程,三者的关系如下图: Thread,block,grid是CUDA编程上的概念,为了方便程序员软件设计,组织线程. thread:一个CUDA的并行程序会被以许多个threads来执行. block:数个threa…

gpu的架构分为streaming multiprocessors 每个streaming multiprocessors(SM)又能分步骤执行很多threads,单个SM内部能同时执行的threads叫做warp.一个warp能同时操作16个单精度浮点数/8个双精度(tesla),或者32个单精度浮点数/16个双精度浮点数(feimi). 单个SM内部有local memory和16kb大小的share memory,后者是在做计算的时候要尽量利用好的东西. 根据gpu的架构,做cuda计算的…

目录 一.理论分析 二.实际应用 为了加快程序处理速度,我们会将问题分解成若干个并发执行的任务.并且创建线程池,将任务委派给线程池中的线程,以便使它们可以并发地执行.在高并发的情况下采用线程池,可以有效降低线程创建释放的时间花销及资源开销,如不使用线程池,有可能造成系统创建大量线程而导致消耗完系统内存以及“过度切换”(在JVM中采用的处理机制为时间片轮转,减少了线程间的相互切换) . 但是有一个很大的问题摆在我们面前,即我们希望尽可能多地创建任务,但由于资源所限我们又不能创建过多的线程.那么在高…

文章目录 前言 CUDA线程模型(如何组织线程) CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题.通过使用CUDA,开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备,大大提高了GPU算法或程序的开发效率.CUDA平台可以通过CUDA加速库.编译器指令.应用编…

计算两点之间的角度公式是: 假设点一(X1,Y1),点二(X2,Y2) double angleOfLine = Math.Atan2((Y2 - Y1), (X2 - X2)) * 180 / Math.PI 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(1,0)则这两点之间的连线角度是:0: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(1,1)则这两点之间的连线角度是:45: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(0,1)则这两点之间的连线角度是:90: 假设点一是坐标原点(0,0)点二是(-1,1)则这两点之…

-- 计算MySQL的内存峰值公式,计算所有的连接满了的情况下: select (@@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@tmp_table_size     + @@innodb_buffer_pool_size + @@innodb_additional_mem_pool_size     + @@innodb_log_buffer_size     + @@max_connections * (         @@read_buffer_si…

  -- 计算MySQL的内存峰值公式,计算所有的连接满了的情况下:select (@@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@tmp_table_size    + @@innodb_buffer_pool_size + @@innodb_additional_mem_pool_size    + @@innodb_log_buffer_size    + @@max_connections * (        @@read_buffer_size…

-- 计算MySQL的内存峰值公式,计算所有的连接满了的情况下: select (@@key_buffer_size + @@query_cache_size + @@tmp_table_size     + @@innodb_buffer_pool_size + @@innodb_additional_mem_pool_size     + @@innodb_log_buffer_size     + @@max_connections * (         @@read_buffer_si…

通过简单的程序设计熟练CUDA的使用步骤 下面是cuda代码及相关注释 #include <stdio.h> #include <iostream> #include <time.h> //#include <cutil_inline.h> using namespace std; //*****************************************// //以下两部分将在设备上编译 由__global__标识: template<t…

1.最简单的 kernel 函数 __global__ void MatrixMulKernel( float* Md, float* Nd, float* Pd, int Width) { int tx = threadIdx.x; // cloumn int ty = threadIdx.y; // row float Pvalue = 0; for (int k = 0; k<Width; k++) { float Mdele = Md[ty*Width + k]; float Ndele…

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这…

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这…

CUDA入门 鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的C…

原文链接 第二节:第一个内核 Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在该系列文章的第一节,我展示了第一个简单的CUDA(Compute Unified DeviceArchitecture,计算统一设备架构之首字母缩写)程序——moveArrays.cu,…

最近在学cuda ,找了好久入门的教程,感觉入门这个教程比较好,网上买的书基本都是在掌握基础后才能看懂,所以在这里记录一下.百度文库下载,所以不知道原作者是谁,向其致敬! 文章目录 1. CUDA是什么 2. 64位Ubuntu12.04安装CUDA5.5 3. 对CUDA C的个人懵懂感觉 4. 主要概念与名称 4.1. 主机 4.2. 设备 4.3. 线程(Thread) 4.4. 线程块(Block) 4.5. 线程格(Grid) 4.6. 线程束 4.7. 核函数(Kernel) 4.8…

鉴于自己的毕设需要使用GPU CUDA这项技术,想找一本入门的教材,选择了Jason Sanders等所著的书<CUDA By Example an Introduction to General Purpose GPU Programming>.这本书作为入门教材,写的很不错.自己觉得从理解与记忆的角度的出发,书中很多内容都可以被省略掉,于是就有了这篇博文.此博文记录与总结此书的笔记和理解.注意本文并没有按照书中章节的顺序来写.书中第8章图像互操作性和第11章多GPU系统上的CUDA C,这…

引用 出自Bookc的博客,链接在此http://bookc.github.io/2014/05/08/my-summery-the-book-cuda-by-example-an-introduction-to-general-purpose-gpu-programming/ PS:这篇博客出自我的一个同学的手中,写的很好,是CUDA入门的好博客,因此才从他的博客中复制过来(复制改版也是个力气活~),大家也可以查看他博客中其它的文章,涉猎很广,从语言到开源包.此外,他是做推荐系统的,如果有关于…

线程本地存储 · 语雀 (yuque.com) 线程本地存储提供了线程内存储变量的能力,这些变量是线程私有的. 线程本地存储一般用在跨类.跨方法的传递一些值. 线程本地存储也是解决特定场景下线程安全问题的思路之一(每个线程都访问本线程自己的变量). Java 语言提供了线程本地存储,ThreadLocal 类. ThreadLocal 的使用及注意事项 public class TestClass { public static ThreadLocal<Integer> threadLocal…

概述 传统多线程方案会使用"即时创建, 即时销毁"的策略.尽管与创建进程相比,创建线程的时间已经大大的缩短,但是如果提交给线程的任务是执行时间较短,而且执行次数极其频繁,那么服务器将处于不停的创建线程,销毁线程的状态. 一个线程的运行时间可以分为3部分:线程的启动时间.线程体的运行时间和线程的销毁时间.在多线程处理的情景中,如果线程不能被重用,就意味着每次创建都需要经过启动.销毁和运行3个过程.这必然会增加系统相应的时间,降低了效率. 使用线程池:由于线程预先被创建并放入线程池中,同时…

首先先放下github地址:https://github.com/acm5656/ssd_pytorch 然后放上参考的代码的github地址:https://github.com/amdegroot/ssd.pytorch 为什么要使用pytorch复现呢,因为好多大佬的代码对于萌新真的不友好,看半天看不懂,所以笔者本着学习和练手的目的,尝试复现下,并分享出来帮助其他萌新学习,大佬有兴趣看了后可以提些建议~ 然后对ssd原理感兴趣的同学可以参考我的这篇博客https://www.cnblogs…

Date: 2019-06-04 Author: Sun Python多线程原理与实战 目的: (1)了解python线程执行原理 (2)掌握多线程编程与线程同步 (3)了解线程池的使用 1 线程基本概念 1.1 线程是什么? 线程是指进程内的一个执行单元,也是进程内的可调度实体. 与进程的区别: (1) 地址空间:进程内的一个执行单元;进程至少有一个线程;它们共享进程的地址空间;而进程有自己独立的地址空间; (2) 资源拥有:进程是资源分配和拥有的单位,同一个进程内的线程共享进程的资源 (3)…

当使用一个包含一维块的二维网格时,每个线程都只关注一个数据元素并且网格的第二个维数等于ny,如下图所示: 这可以看作是含有二维块的二维网格的特殊情况,其中块儿的第二个维数是1.因此,从块儿和线程索引到矩阵坐标的映射就变成: ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; iy = blockIdx.y; 从矩阵坐标到全局线性内存偏移量的映射保持不变.核函数如下: __global__ void sumMatrixOnGPUMix(float *MatA,f…

建议先看看前言中关于存储器的介绍:点击打开链接 线程 首先介绍进程,进程是程序的一次执行,线程是进程内的一个相对独立的可执行的单元.若把进程称为任务的话,那么线程则是应用中的一个子任务的执行.举个简单的例子:一个人要做饭,食谱就是程序代码,做的过程就是执行程序,做好的饭就是程序运行的结果,而在这期间,需要炒菜,放盐,放油等等就是线程.   线程同步 调用__syncthreads 创建一个 barrier 栅栏 每个线程在调用点等待块内所有线程执行到这个地方,然后所有线程继续执行后续命令 Mds…

title: [CUDA 基础]5.6 线程束洗牌指令 categories: - CUDA - Freshman tags: - 线程束洗牌指令 toc: true date: 2018-06-06 19:53:12 Abstract: 本文介绍线程束洗牌指令的用法 Keywords: 线程束洗牌指令 开篇废话 赶紧写博客,少说废话. 前面介绍了共享内存,常量内存,只读内存的使用,今天我们来研究一个比较特殊的机制,名字也很特殊,叫做线程束洗牌指令. 支持线程束洗牌指令的设备最低也要3.0以上,…

title: [CUDA 基础]2.3 组织并行线程 categories: CUDA Freshman tags: Thread Block Grid toc: true date: 2018-03-09 21:00:38 Abstract: 本文介绍CUDA模型中的线程组织模式 Keywords: Thread,Block,Grid 开篇废话 一天写两段废话也是有点累了,天天写废话,后面可以开个系列叫做废话.写一句吧,做研究别有民科精神就好,用自己的理论A证明自己的理论B,在用理论B证明理论…

前言 线程的组织形式对程序的性能影响是至关重要的,本篇博文主要以下面一种情况来介绍线程组织形式: 2D grid 2D block 线程索引 矩阵在memory中是row-major线性存储的: 在kernel里,线程的唯一索引非常有用,为了确定一个线程的索引,我们以2D为例: 线程和block索引 矩阵中元素坐标 线性global memory 的偏移 首先可以将thread和block索引映射到矩阵坐标: ix = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x…

在https://www.cnblogs.com/xiaoxiaoyibu/p/11402607.html中介绍了使用一个包含N个线程的线程块和共享内存进行数组归约求和, 基本思路: 定义M个包含N个线程的线程块时(NThreadX = ((NX + ThreadX - 1) / ThreadX)),全局线程索引需使用tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x,而在每个线程块中局部线程索引是i = threadIdx.x, 每个线程块只计算一部分求和,…

作业需求: 开发一个简单的python计算器 1.实现加减乘除及拓号优先级解析 2.用户输入 1 - 2 * ( (60-30 +(-40/5) * (9-2*5/3 + 7 /3*99/4*2998 +10 * 568/14 )) - (-4*3)/ (16-3*2) )等类似公式后,必须自己解析里面的(),+,-,*,/符号和公式(不能调用eval等类似功能偷懒实现),运算后得出结果,结果必须与真实的计算器所得出的结果一致 上图是实现的逻辑思路图,下面是对上图的分析: 整体的思想就是先匹配最…

原文地址:http://www.cnblogs.com/1024incn/p/4605502.html shared memory在之前的博文有些介绍,这部分会专门讲解其内容.在global Memory部分,数据对齐和连续是很重要的话题,当使用L1的时候,对齐问题可以忽略,但是非连续的获取内存依然会降低性能.依赖于算法本质,某些情况下,非连续访问是不可避免的.使用shared memory是另一种提高性能的方式. GPU上的memory有两种: · On-board memory · On-c…