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

eXosip2 event API General purpose API. Data Structures struct   eXosip_event Enumerations enum   eXosip_event_type { EXOSIP_REGISTRATION_SUCCESS, EXOSIP_REGISTRATION_FAILURE, EXOSIP_CALL_INVITE, EXOSIP_CALL_REINVITE, EXOSIP_CALL_NOANSWER, EXOSIP_CALL

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(

GPGPU是众核设备,包含大量的计算单元,实现超高速的并行. 使用CUDA在nvidia显卡上面编程时,可以使用CUDA提供的Event进行程序计时. 当然,每种编程语言基本都提供了获取系统时间的函数,如C/C++/Java 程序计时功能函数 Event可以统计GPU上面某一个任务或者代码段的精确运行时间. 如下面的程序实例(CalTime.cu): #include<stdio.h> #include<cuda_runtime.h> //__global__声明的函数,告诉编译器

             CUDA 眼下有两种不同的 API:Runtime API 和 Driver API,两种 API 各有其适用的范围. 高级API(cuda_runtime.h)是一种C++风格的接口,构建于低级API之上.因为 runtime API 较easy使用,一開始我们会以 runetime API 为主:

Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level 到目前为止,我们讨论的一直是kernel level的,也就是一个kernel或者一个task由许多thread并行的执行在GPU上.Stream的概念是相对于后者来说的,Grid level是指多个kernel在一个device上同时执行. Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上.Strea

在查询CUDA运行时API的时候,我用360极速浏览器的时候搜索结果一直不出来,但是用火狐的话就很流畅,所以建议大家在开发时还是用火狐浏览器.

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

0. APOD过程 ● 评估.分析代码运行时间的组成,对瓶颈进行并行化设计.了解需求和约束条件,确定应用程序的加速性能改善的上限. ● 并行化.根据原来的代码,采用一些手段进行并行化,例如使用现有库,或加入一些预处理指令等.同时需要代码重构来暴露它们固有的并行性. ● 优化.并行化完成后,需要通过优化来提高性能.优化可以应用于各个级别,从数据传输到计算到浮点操作序列的微调.分析工具对这一过程非常有用,可以建议开发人员优化工作的下一个策略. ● 部署.将结果与原始期望进行比较.回想一下,初始评估步

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET 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开始接触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

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开始接触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CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S

Cuda Stream流分析 Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上. 典型的cuda编程模式我们已经熟知了: 将输入数据从host转移到device 在device上执行kernel 将结果从device上转移回host Cuda Streams 所有的cuda操作(包括kernel执行和数

source url: https://flowplayer.org/docs/api.html Global API access Use the flowplayer function to get a global handle on the API: flowplayer(function (api, root) { api.bind("load", function () { // do something when a new video is about to be lo

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.

General purpose API. general purpose API in libeXosip2-4.0.0. More... Modules eXosip2 configuration API eXosip2 network API eXosip2 event API Detailed Description general purpose API in libeXosip2-4.0.0.

转自(http://sls.weco.net/node/10773) 一.Facebook API 基礎概念 Facebook API 概論 : API 最大的好處在於可以讓程式開發人員只需要根據 API 定義的方式呼叫相對應的功能,無須瞭解該功能底層的原始碼為何或理解其內部運作機制的細節.Facebook API 正是 Facebook 所推出的應用程式介面,我們可以透過這個應用程式介面存取 Facebook 中使用者.群組.個人檔案.相片等資料. 使用 Facebook API,須先下載 A

Event 模块是 Zepto 必备的模块之一,由于对 Event Api 不太熟,Event 对象也比较复杂,所以乍一看 Event 模块的源码,有点懵,细看下去,其实也不太复杂. 读Zepto源码系列文章已经放到了github上,欢迎star: reading-zepto 源码版本 本文阅读的源码为 zepto1.2.0 准备知识 focus/blur 的事件模拟 为什么要对 focus 和 blur 事件进行模拟呢?从 MDN 中可以看到, focus 事件和 blur 事件并不支持事件冒

GPU架构 SM(Streaming Multiprocessors)是GPU架构中非常重要的部分,GPU硬件的并行性就是由SM决定的. 以Fermi架构为例,其包含以下主要组成部分: CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Scheduler GPU中每个SM都设计成支持数以百计的线程并行执行,并且每个GPU都包含了很多的SM,所以GPU支持成百上千的

Memory kernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的.比如之前博文涉及到的,将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低,这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释.根本原因是获取global memory的方式很差劲. 众所周知,memory的操作在讲求效率的语言中占有极重的地位.low-latency和high-bandwidth是高性能的理想情况.但是购买拥有大容量,高性能的memory是不现实的,或者不经济的.因此,我们就要尽量