最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进.笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力.而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器. 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用作并行计算,他还有很多很有益的作

OpenCL OpenCL(全称Open Computing Language,开放运算语言)是第一个面向异构系统通用目的并行编程的开放式.免费标准,也是一个统一的编程环境,便于软件开发人员为高性能计算服务器.桌面计算系统.手持设备编写高效轻便的代码,而且广泛适用于多核心处理器(CPU).图形处理器(GPU).Cell类型架构以及数字信号处理器(DSP)等其他并行处理器,在游戏.娱乐.科研.医疗等各种领域都有广阔的发展前景. OpenCL是一个为异构平台编写程序的框架,此异构平台可由CPU,GP

浅谈多核CPU.多线程.多进程 1.CPU发展趋势 核心数目依旧会越来越多,依据摩尔定律,由于单个核心性能提升有着严重的瓶颈问题,普通的桌面PC有望在2017年末2018年初达到24核心(或者16核32线程),我们如何来面对这突如其来的核心数目的增加?编程也要与时俱进.笔者斗胆预测,CPU各个核心之间的片内总线将会采用4路组相连:),因为全相连太过复杂,单总线又不够给力.而且应该是非对称多核处理器,可能其中会混杂几个DSP处理器或流处理器. 2.多线程与并行计算的区别 (1)多线程的作用不只是用

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函

paip.提升性能--多核cpu中的java/.net/php/c++编程 作者Attilax  艾龙,  EMAIL:1466519819@qq.com  来源:attilax的专栏 地址:http://blog.csdn.net/attilax ////////////////目前情况 需要一个处理50w行的文件,按行进行分词..需要50s才能完成.. 经过调试,瓶颈在这个代码上... TokenStream ts = Analyzer.tokenStream("", reader

个人认为CPU和GPU各有自己的适应领域.CPU(Central Processing Unit)计算核心较少,通常是双核.四核.八核,但是拥有大量的共享缓存.预测.乱序执行等优化,可以做逻辑非常复杂的计算任务.这一点就当前的GPU来说,仍然难以做到.会牺牲大量的性能.造成大量的能耗开销,而且增加了程序员开发GPU程序的难度. GPU(Graphice Processing Unit),天生拥有大量的处理单元,但是代价是较少的控制单元,就如同它的名字一样,适合图形图像相关的计算,图形图像中每一个

详见:http://blog.yemou.net/article/query/info/tytfjhfascvhzxcyt317 首先需要解释CPU和GPU这两个缩写分别代表什么.CPU即中央处理器,GPU即图形处理器.其次,要解释两者的区别,要先明白两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元.一句话,两者都为了完成计算任务而设计. 两者的区别在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存

一.传统的提高计算速度的方法 faster clocks (设置更快的时钟) more work over per clock cycle(每个时钟周期做更多的工作) more processors(更多处理器) 二.CPU & GPU CPU更加侧重执行时间,做到延时小 GPU则侧重吞吐量,能够执行大量的计算 更形象的理解就是假如我们载一群人去北京,CPU就像那种敞篷跑车一样速度贼快,但是一次只能坐两个人,而GPU就像是大巴车一样,虽然可能速度不如跑车,但是一次能载超多人. 总结起来相比于CP

引言 在这篇文章中我会主要介绍CPU相关的一些重要概念和技术.如果你想更好地了解操作系统,那就从本文开始吧. 中央处理器(Central processing unit) 在我们了解其它概念之前,我们应该首先了解一下什么是CPU,它是做什么的,它的主要组件以及相应的作用都是什么? 简单点说,CPU其实就是计算机内部的一个电子电路.根据一些具体的指令它可以执行基本的运算,逻辑,控制和IO操作等.CPU的主要组件包括: 算术逻辑单元(ALU is short for 'arithmetic logi

CPU擅长逻辑处理控制,GPU适合高强度的并行计算任务,为什么会存在这种差别?今天搜集了些相关资料,摘抄总结如下. 一.什么是GPU GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的.GPU是显卡上的一块芯片,就像CPU是主板上的一块芯片.那么1999年之前显卡上就没有GPU吗?当然有,只不过那时候没有人给它命名,也没有引起人们足够的重视,发展比较慢. 自Nvidia提出GPU这个概念后,GPU就进入了快速发展时期.简单来说,其经过了以下几个阶段的发展: 1)仅用于图形渲染,此功能是GPU的

转自 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论 a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢) 多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了………….. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑一点点就换到其它线程继续跑 效率不会有提高的 切换线程反倒会增加开销 a3: #3楼

此文中的大部分资料来自于网络上,我只是觉得把有道理的整理一下,方便以后查阅. 1.多线程在单核和多核CPU上的执行效率问题的讨论a1: 多线程在单cpu中其实也是顺序执行的,不过系统可以帮你切换那个执行而已,其实并没有快(反而慢)多个cpu的话就可以在两个cpu中同时执行了.............. a2: 单核CPU上运行的多线程程序, 同一时间只能一个线程在跑, 系统帮你切换线程而已, 系统给每个线程分配时间片来执行, 每个时间片大概10ms左右, 看起来像是同时跑, 但实际上是每个线程跑

CPU与GPU,我们应该使用哪个? CPU与GPU CPU即中央处理器,GPU即图形处理器. 两者的相同之处:两者都有总线和外界联系,有自己的缓存体系,以及数字和逻辑运算单元 两者的区别之处:在于存在于片内的缓存体系和数字逻辑运算单元的结构差异:CPU虽然有多核,但总数没有超过两位数,每个核都有足够大的缓存和足够多的数字和逻辑运算单元,并辅助有很多加速分支判断甚至更复杂的逻辑判断的硬件:GPU的核数远超CPU,被称为众核(NVIDIA Fermi有512个核).每个核拥有的缓存大小相对小,数字逻

IC (integrated circuit) 集成电路:微电路.微芯片.芯片:集成电路又分成:模拟集成电路(线性电路).数字集成电路.数/模混合集成电路: 模拟集成电路:产生.放大.处理各种模拟信号(幅度随时间变化的信号): 数字集成电路:产生.放大.处理各种数字信号(时间和幅度上离散取值的信号): 集成电路按用途分成:专用集成电路(ASIC).通用集成电路: ASIC(Application Specific Integrated Circuit) 专用集成电路:是指应特定用户要求和特定电子

转自:http://book.51cto.com/art/201004/197196.htm SISD.MIMD.SIMD.MISD计算机的体系结构 1. 计算平台介绍 Flynn于1972年提出了计算平台的Flynn分类法,主要根据指令流和数据流来分类,共分为四种类型的计算平台,如下图所示: 单指令流单数据流机器(SISD) SISD机器是一种传统的串行计算机,它的硬件不支持任何形式的并行计算,所有的指令都是串行执行.并且在某个时钟周期内,CPU只能处理一个数据流.因此这种机器被称作单指令流单

TensorFlow指定CPU和GPU方法 TensorFlow 支持 CPU 和 GPU.它也支持分布式计算.可以在一个或多个计算机系统的多个设备上使用 TensorFlow. TensorFlow 将支持的 CPU 设备命名为"/device:CPU:0"(或"/cpu:0"),第 i 个 GPU 设备命名为"/device:GPU:I"(或"/gpu:I"). 如前所述,GPU 比 CPU 要快得多,因为它们有许多小的内

CPU,GPU,GPGPU 1．基本概念 1.1  GPU 图形处理器(bai英语:Graphics Processing Unit,缩写:GPU),又称显示核心.视觉du处理器.zhi显示芯片,是一种专门在个人电脑.工dao作站.游戏机和一些移动设备(如平板电脑.智能手机等)上图像运算工作的微处理器. 1.2  CPU 中央处理器(CPU,Central Processing Unit)是一块超大规模的集成电路,是一台计算机的运算核心(Core)和控制核心( Control Unit).它的功

首先来看 CPU 和 GPU 的百科解释: CPU(Central ProcessingUnit,中央处理器):功能主要是解释计算机指令以及处理计算机软件中的数据 GPU(Graphics ProcessingUnit,图形处理器:又称显示核心.显卡.视觉处理器.显示芯片或绘图芯片):GPU 不同于传统的 CPU,如Intel i5 或 i7 处理器,其内核数量较少,专为通用计算而设计.相反,GPU是一种特殊类型的处理器,具有数百或数千个内核,经过优化,可并行运行大量计算.虽然 GPU 在游戏中

导读: CPU和GPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景.CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,而GPU面对的则是类型高度统一的.相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境. “为什么现在更多需要用的是 GPU 而不是 CPU,比如挖矿甚至破解密码? ” 以下是比较准确靠谱的回答: 1.现在更多被需要的依然是CPU,只是GPU在大规模并发计算中体现出其一技之长所以应用范围逐渐变得广泛,并成为近些年的热点话题之一. 为什么二者会有如此的不同

查看多核CPU命令 mpstat -P ALL  和  sar -P ALL 说明:sar -P ALL > aaa.txt   重定向输出内容到文件 aaa.txt top命令 经常用来监控linux的系统状况,比如cpu.内存的使用,程序员基本都知道这个命令,但比较奇怪的是能用好它的人却很少,例如top监控视图中内存数值的含义就有不少的曲解.本文通过一个运行中的WEB服务器的top监控截图,讲述top视图中的各种数据的含义,还包括视图中各进程(任务)的字段的排序. top进入视图 第一行: