1. 使用 Thrust Thrust 是一个开源的 C++ 库,用于开发高性能并行应用程序,以 C++ 标准模板库为蓝本实现. 官方文档见这里:CUDA Thrust /* ... */ float *fMatrix_Device; // 指向设备显存 int iMatrixSize = iRow * iCol; // 矩阵元素个数 cudaMalloc((void**)&fMatrix_Device, iMatrixSize * sizeof(float)); // 在显存中为矩阵开辟空间

问题:使用CUDA进行数组元素归约求和,归约求和的思想是每次循环取半. 详细过程如下: 假设有一个包含8个元素的数组,索引下标从0到7,现通过3次循环相加得到这8个元素的和,使用一个间隔变量,该间隔变量随循环次数改变(累乘). 第一次循环,间隔变量stride等于1,将0与1号元素.2与3号元素.4与5号元素.6与7号元素相加并将结果分别保存在0.2.4.6号元素中(图中红色框所示). 第二次循环,间隔变量stride等于2,将0与2号元素.4与6号元素相加并将结果分别保存在0.4号元素中(图中

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,

共享内存(shared memory)是位于SM上的on-chip(片上)一块内存,每个SM都有,就是内存比较小,早期的GPU只有16K(16384),现在生产的GPU一般都是48K(49152). 共享内存由于是片上内存,因而带宽高,延迟小(较全局内存而言),合理使用共享内存对程序效率具有很大提升. 下面是使用共享内存对一个数组进行求和,使用全局内存进行归约求和可以浏览https://www.cnblogs.com/xiaoxiaoyibu/p/11397205.html #pragma on

lazy context initialisation. stackoverflow

目录 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 gpu cpu下时间计算 加法的归约 矩阵乘法 矩阵转置 统计数目 平方和求和 分块处理 线程相邻 多block计算 cuda编程并行归约 AtomicAdd调用出错 在cuda中调用atomicAdd函数,但总显示未定义标识符,在网上送了一下,于是做了如下修改, 右键解决方案属性->配置属性->CUDA C/C++->Device->Code Generation,加入compute_20,sm_20,并且把下面的"

今天买了本新书<高性能CUDA应用设计与开发方法与最佳实践>,今天读了第一章有点出获,分享给大家. 程序功能:给向量填充数据并计算各元素之和 1. CPU串行运行的代码: //seqSerial.cpp:串行执行数组的填充及求和 #include<iostream> #include<vector> using namespace std; int main() {  const int N=50000; //任务1:创建数组  vector<int> a(

问题:对于使用GPU计算时,都想知道kernel函数运行所耗费的时间,使用CUDA内置的API可以方便准确的获得kernel运行时间. 在CPU上,可以使用clock()函数和GetTickCount()函数计时. clock_t start, end; start = clock(); //执行步骤; ...... end = clock(); printf(" time (CPU) : %f ms(毫秒) \n", end - start); int startTime, endT

Java 8 函数式编程风格 Java 迄今为止最令人激动的特征.这些新的语言特征允许采用函数式风格来进行编码,我们可以用这些特性完成许多有趣的功能.这些特性如此有趣以至于被认为是不合理的.他们说会影响计算速度,但是虽然是真的,但是存在皆合理. 所以我们摒弃缺点,研究优点. 演练 今天的新闻联播播出的主要内容有:list转map,list使用lambda求和,等聚合运算,映射分类,分组,排序,归约等算法示例 你们就静鸡鸡的看吧 ------还演练了parallelStream并行流 [林凌你个鸭

实际工作当中,经常维护好几个项目的代码,不同项目依赖的TF版本不一致问题.网上找了好多资料,但是每次遇到的问题都不一样,每次都要去查(就是是一样的问题,解决办法也可能会不一样)每次踩坑无数,今天痛定思痛,下决心总结一下. 基本概念 CUDA:用于GPU编程的语言,跑TF的时候用了GPU,TF里面很多函数(或者依赖库)是CUDA语言编写的.不同TF版本需要不同的CUDA. cuDNN:NVIDIA为深度学习,矩阵运算写的一个加速库.CUDA版本必须和cuDNN版本匹配.cuDNN和TF版本匹配与否

Ubuntu安装CUDA.CUDNN比较有用的网址总结 1.tensorflow各个版本所对应的的系统要求和CUDA\CUDNN适配版本 https://tensorflow.google.cn/install/source_windows 2.手动安装CUDA/CUDNN https://blog.csdn.net/wanzhen4330/article/details/81699769 注意:该博文中设置CUDA环境变量的代码写错了,应该改为: export LD_LIBRARY_PATH=

流(Stream) 流是java 8 中新引入的特性,用来处理集合中的数据,Stream 是一个来自数据源的元素队列并支持聚合操作. Java 中 Stream 不会存储元素. 数据源 流的来源. 可以是集合,数组,I/O channel, 产生器generator 等. 聚合操作 类似SQL语句一样的操作, 比如filter, map, reduce, find, match, sorted等. Stream操作还有几个特征: 只遍历一次.我们可以把流想象成一条流水线,流水线的源头是我们的数据

一.MapReduce概述 二.MapReduce编程模型简述 三.combiner & partitioner 四.MapReduce词频统计案例         4.1 项目简介         4.2 项目依赖         4.3 WordCountMapper         4.4 WordCountReducer         4.4 WordCountApp         4.5 提交到服务器运行 五.词频统计案例进阶之Combiner 六.词频统计案例进阶之Partiti

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到Hadoop集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由map以并行的方式处理,框架对map的输出进行排序,然后输入到reduce中.MapReduce框架专门用于<key,value>键值对处理,它将作业的输入视为一组<key,value>对,并生成一组<key,value>对作为输出.

一.MapReduce概述 Hadoop MapReduce 是一个分布式计算框架,用于编写批处理应用程序.编写好的程序可以提交到 Hadoop 集群上用于并行处理大规模的数据集. MapReduce 作业通过将输入的数据集拆分为独立的块,这些块由 map 以并行的方式处理,框架对 map 的输出进行排序,然后输入到 reduce 中.MapReduce 框架专门用于 <key,value> 键值对处理,它将作业的输入视为一组 <key,value> 对,并生成一组 <key

Broadcast 看名字就很好理解了,其实就是把同一份数据分发广播给所有人,示意图如下: Scatter 不同于Broadcast, scatter可以将不同数据分发给不同的进程. Gather 这个也很好理解,就是把多个进程的数据拼凑在一起. Reduce reduce就是将多个进程中的数据按照指定的映射函数进行运算得到最后的结果存在一个进程中,例如下面两个图中的归约操作都是求和,将4个不同进程的数据归约求和后存在了第一个进程中 All-reduce All-reduce与reduce的区别

以一个题目来说明 (define (square x) (* x x)) (define (sum-squares x y) (+ (square x) (square y))) (define (f a) (sum-squares (+ a 1) (* a 2))) 列如求 (f 5) 应用序 应用序则是先一步步替换子组合求值再去应用的为应用序("evaluate the arguments and then apply"翻译为"先求参数值再应用") `(f 5)

CUDA编程实战书中的乘方和解决办法: 对一个数组执行某种计算,然后产生一个更小的结果数组. 由一个线程在共享内存上进行迭代并计算出总和值.而如果用并行,所花时间就与数组长度的对数成正比. 代码的思想是,每个线程将cache[]中的两个值加和,然后结果保存回cache[].由于每个线程都将两个值合并为一个值,那么在完成这个步骤后,得到的结果数量就是计算开始时数值数量的一半.在下一个步骤中,我们对这一半数值执行相同的操作.在将这种操作执行log2(threadsPerBlock)个步骤后,就能得到

Thrust库从C++的STL中得到灵感,将最简单的类似于STL的结构放在Thrust库中,比如STL中的vector.此外,Thrust库还包含STL中的算法和迭代器.        Thrust函数库提供了两个向量容器,分别为主机和设备提供了向量类并且分别驻留在主机和设备的全局内存中.向量可以使用数组下标进行读取或者修改.然而,如果向量在设备上,那么对于每个这样的访问,Thrust通过PCI-E总线在后台执行单独的传输,因此,将这样一个结构放在循环里不是一个好的主意.        Thru

技术背景 在前面的几篇博客中我们介绍了在Python中使用Numba来写CUDA程序的一些基本操作和方法,并且展示了GPU加速的实际效果.在可并行化的算法中,比如计算两个矢量的加和,或者是在分子动力学模拟领域中的查找近邻表等等,都是可以直接并行的算法,而且实现起来难度不大.而有一种情况是,如果我们要计算的内容的线程之间互相存在依赖,比方说最常见的,计算一个矩阵所有元素的和. CUDA的atomic运算 正如前面所提到的问题,如何去计算一个矩阵所有元素之和呢?具体问题可以表述为: \[S=\sum