__syncthreads()是cuda的内建函数,用于块内线程通信. __syncthreads() is you garden variety thread barrier. Any thread reaching the barrier waits until all of the other threads in that block also reach it. It is designed for avoiding race conditions when loading share

转自: http://hackecho.com/2013/04/cuda-parallel-reduction/ Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子,也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法.在这个算法的优化中,Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本,将Bandwidth几乎提高到了峰值.相信我们通过仔细研读这个过程,一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识.下面我们来一一细看这几种优化方案,数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明

转载:http://blog.csdn.net/jdhanhua/article/details/4843653 在CUDA中统计运算时间,大致有三种方法: <1>使用cutil.h中的函数unsigned int timer=0;//创建计时器cutCreateTimer(&timer);//开始计时cutStartTimer(timer);{ //************  ………… //************* }//停止计时cutStopTimer(timer);//获得从开

CUDA用于并行计算非常方便,但是GPU与CPU之间的交互,比如传递参数等相对麻烦一些.在写CUDA核函数的时候形参往往会有很多个,动辄达到10-20个,如果能够在CPU中提前把数据组织好,比如使用二维数组,这样能够省去很多参数,在核函数中可以使用二维数组那样去取数据简化代码结构.当然使用二维数据会增加GPU内存的访问次数,不可避免会影响效率,这个不是今天讨论的重点了. 举两个代码栗子来说明二维数组在CUDA中的使用(亲测可用): 1. 普通二维数组示例: 输入:二维数组A(8行4列) 输出:二

模板是C++的一个重要特征,它可以让我们简化代码,同时使代码更整洁.CUDA中也支持模板,这给我们编写cuda程序带来了方便.不过cuda4.0之前和之后使用模板的方法不一样,这给我们带来了少许困难.在cuda4.0之前,模板的使用和C++中无区别,使用非常方便,在此不做过多介绍.不过在cuda4.0之后,由于编译器的升级,导致之前的模板使用方法不再有效,我们需要重新设计代码. 如果按照之前的方式编写代码,如下面简单示例: template <type T> __global__ void f

使用背景 通常,在做高性能计算时,我们需要随机的连接某些点.这些点都具有自己的度量值,显然,度量值越大的值随机到的概率就会越大.因此,采用加权值得方法: void getdegreeSum(DG *g){ memset(degreeSum,,sizeof(uint)*MAXSIZE); ; ;i<(g->n);i++){ degreeSum[i] = g->v[i].desum+last; last = degreeSum[i]; } } 这样degreeSum[]数组中存储的即是一个有

纹理存储器(texture memory)是一种只读存储器,由GPU用于纹理渲染的图形专用单元发展而来,因此也提供了一些特殊功能.纹理存储器中的数据位于显存,但可以通过纹理缓存加速读取.在纹理存储器中可以绑定的数据比在常量存储器可以声明的64K大很多,并且支持一维.二维或者三维纹理.在通用计算中,纹理存储器十分适合用于实现图像处理或查找表,并且对数据量较大时的随机数据访问或者非对齐访问也有良好的加速效果. 纹理存储器在硬件中并不对应一块专门的存储器,而实际上是牵涉到显存.两级纹理缓存.纹理抓取单

CUDA中确定你显卡的thread和block数 在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面总结 首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute 1.x)的只是支持 512 threads. 如果是非常早期的一些显卡的话可以参阅这个Web

今天想起一个问题,看到的绝大多数CUDA代码都是使用的一维数组,是否可以在CUDA中使用一维数组,这是一个问题,想了各种问题,各种被77的错误状态码和段错误折磨,最后发现有一个cudaMallocManaged函数,这个函数可以很好的组织多维数组的多重指针的形式 ,后来发现,这个问题之前在Stack Overflow中就有很好的解决.先贴一下我自己的代码实现: #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_paramete

CUDA中关于C++特性的限制 CUDA官方文档中对C++语言的支持和限制,懒得每次看英文文档,自己尝试翻译一下(没有放lambda表达式的相关内容,太过于复杂,我选择不用).官方文档https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#c-cplusplus-language-support __CUDA_ARCH__ 在如下3种情况下,开发者不应该依赖于__CUDA_ARCH__宏是否定义或__CUDA_ARCH__

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

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Copyright 1993-2015 NVIDIA Corporation. All rights reserved. // // Please refer to the NVIDIA end user license agreement (EULA) associated // with this source code for

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

流:CUDA流很像CPU的线程,一个CUDA流中的操作按顺序进行,粗粒度管理多个处理单元的并发执行. 通俗的讲,流用于并行运算,比如处理同一副图,你用一个流处理左边半张图片,再用第二个流处理右边半张图片,这两个流中的代码同时执行,加快了处理速度. 事件:记录CUDA事件是CUDA流中应用程序跟踪进度的一个方式. 通俗的讲,事件用来对算法计时,你再算法开始前设置一个事件,在算法结束后设置一个事件,两个事件的时间差就是算法执行时间. SM: 流处理器族

threadIdx是一个uint3类型,表示一个线程的索引. blockIdx是一个uint3类型,表示一个线程块的索引,一个线程块中通常有多个线程. blockDim是一个dim3类型,表示线程块的大小. gridDim是一个dim3类型,表示网格的大小,一个网格中通常有多个线程块. 下面这张图比较清晰的表示的几个概念的关系: cuda 通过<<< >>>符号来分配索引线程的方式,我知道的一共有15种索引方式. 下面程序展示了这15种索引方式: #include &q

问题描述:一般利用CUDA进行加速处理时,都需要测试CUDA程序的运行时间,来对比得到的加速效果. 解决方法: 1).GPU端计时,即设备端计时. 2).CPU端计时,即主机端计时. 设备端计时有两种不同的方不地,分别是调用clock()函数和使用CUDA API的事件管理功能. clock函数计时: 1).在内核函数中要测量的一段代码的开始和结束的位置分别调用一次clock函数,并将结果记录下来. 2).根据这两次clock函数返回值,作差计算,然后除以GPU的运行频率(SP的频率)即可以得到

每次为了减少初始化的工作量,可以写入下面的宏. #define CUT_DEVICE_INIT(ARGC,ARGV){ \ int deviceCount; \ CUDA_SAFE_CALL_NO_SYNC(cudaGetDeviceCount(&deviceCount)); \ ){ \ fprintf(stderr,"cutil error:no devices supporting CUDA.\n") \ exit(EXIT_FAILURE); \ } \ ; \ cut

事件eventcudaEvent_t start,stop;cudaEventCreate(&start);cudaEventCreate(&stop);cudaEventRecord(start,0);{ //统计的代码段 …………}cudaEventRecord(stop,0);float costtime;cudaEventElapsedTime(&costtime,start,stop); cudaError_t cudaEventCreate( cudaEvent_t*

GPU包含数百个数学计算单元,具有强大的处理运算能力,可以强大到计算速率高于输入数据的速率,即充分利用带宽,满负荷向GPU传输数据还不够它计算的.CUDA C除全局内存和共享内存外,还支持常量内存,常量内存用于保存在核函数执行期间不会发生变化的数据,使用常量内存在一些情况下,能有效减少内存带宽,降低GPU运算单元的空闲等待. 使用常量内存提升性能 使用常量内存可以提升运算性能的原因如下: 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的"邻近(nearby)"线程,这将节约15次读取操作: 高速

CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作,创建N个线程分别执行执行,每个网格(Grid)可以最多创建65535个线程块,每个线程块(Block)一般最多可以创建512个并行线程,在第一个CUDA程序中对核函数的调用是: addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b); 这里的<<<>>>运算符内是核函数的执行参数,告诉编译器运行时如何启动核函数,用于说明内核函数中的线

CUDA Toolkit是什么? 对于使用 C 语言和 C++ 来开发 GPU 加速应用程序的开发者来说,NVIDIA CUDA Toolkit 可提供一个综合的开发环境.CUDA Toolkit 包含一个针对英伟达 GPU 的编译程序.诸多数学库以及可用于调试和优化应用程序性能的各种工具.你还将找到编程指南.用户手册.API 参考.以及能够帮助你快速着手开发 GPU 加速应用程序的其它文档.