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…

下面简单介绍一些cuda中的共享存储器和全局存储器 共享存储器,shared memory,可以被同一块中的所有线程访问的可读写存储器,生存期是块的生命期. Tesla的每个SM拥有16KB共享存储器. 在编程过程中,有静态的shared memory 动态的shared memory 静态的shared memory 在程序中定义 __shared__ type shared[SIZE]; 动态的shared memory 通过内核函数的每三个参数设置大小 extern __shared__…

在GPU并行编程中,一般情况下,各个处理器都需要了解其他处理器的执行状态,在各个并行副本之间进行通信和协作,这涉及到不同线程间的通信机制和并行执行线程的同步机制. 共享内存"__share__" CUDA中的线程协作主要是通过共享内存实现的.使用关键字"__share__"声明共享变量,将使这个变量驻留在共享内存中,该变量具有以下特征: 位于线程块的共享存储器空间中 与线程块具有相同的生命周期 仅可通过块内的所有线程访问 对于GPU上启动的每个线程块,CUDA C编…

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N…

转自:http://blog.csdn.net/smsmn/article/details/6336060 其实这两天一直不知道什么叫bank conflict冲突,这两天因为要看那个矩阵转置优化的问题,里面有讲到这些问题,但是没办法,为了要看懂那个bank conflict冲突,我不得不去找资料,说句实话我现在不是完全弄明白,但是应该说有点眉目了,现在我就把网上找的整理一下,放在这边,等哪天完全弄明白了我就在修改里面的错误. Tesla 的每个 SM 拥有 16KB 共享存储器,用于同一个线程…

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…

目录: 1.什么是CUDA 2.为什么要用到CUDA 3.CUDA环境搭建 4.第一个CUDA程序 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 5.2. 线程层次结构 5.3. 存储器层次结构 5.4. 运行时API 5.4.1. 初始化 5.4.2. 设备管理 5.4.3. 存储器管理 5.4.3.1. 共享存储器 5.4.3.2. 常量存储器 5.4.3.3. 线性存储器 5.4.3.4. CUDA数组 5.4.4. 流管理 5.4.5. 事件管理 5.4.6. 纹理参考管理 5.4.6.1.…

GPU线程以网格(grid)的方式组织,而每个网格中又包含若干个线程块,在G80/GT200系列中,每一个线程块最多可包含512个线程,Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程.同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址,不仅能够并行执行,而且能够通过共享存储器(Shared memory)和栅栏(barrier)实现块内通信.这样,同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行,而一个块内的线程之间又形成了允许通信的细粒度并行.这些就是CUDA的关键特性:线程按照粗粒度的线程块和细粒度…

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C…

和许多多线程并行问题一样,CUDA也存在互斥访问的问题,即当一个线程改变变量X,而另外一个线程在读取变量X的值,执行原子操作类似于有一个自旋锁,只有等X的变量在改变完成之后,才能执行读操作,这样可以保证每一次读取的都是最新的值. 在kernel 程序中,做统计累加,都需要使用原子操作:atomicAdd(); 原子操作很明显的会影响程序性能,所以可以的话,尽可能避免原子操作． CUDA原子操作API: C.1.1  atomicAdd()int atomicAdd(int* address, i…