来源:http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html 编程语言的特点是要实践,实践多了才有经验.很多东西书本上讲得不慎清楚,不妨自己用代码实现一下. 作为例子,我参考了书本上的矩阵相乘的例子,这样开始写代码,然后很自然地出现了各种问题. 以下的内容供大家学习参考,有问题可以留言与我反馈. 开始学着使用 CUDA,实现一个矩阵乘法运算. 首先我们要定义一个矩阵的结构体,话说CUDA是否支持结构体作为设备端的函数的参数呢? 不妨都一股脑试验一下

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

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学

Copyright © 1900-2016, NORYES, All Rights Reserved. http://www.cnblogs.com/noryes/ 欢迎转载,请保留此版权声明. ----------------------------------------------------------------------------------------- 转载自http://blog.csdn.net/abcjennifer/article/details/42436727 本

什么是Histogramming Histogramming是一种从大的数据集中提取典型特征和模式的方式. 在统计学中,直方图(英语:Histogram)是一种对数据分布情况的图形表示,是一种二维统计图表,它的两个坐标分别是统计样本和该样本对应的某个属性的度量. 图像直方图(英语:Image Histogram)是用以表示数字图像中亮度分布的直方图,标绘了图像中每个亮度值的像素数.可以借助观察该直方图了解需要如何调整亮度分布.这种直方图中,横坐标的左侧为纯黑.较暗的区域,而右侧为较亮.纯白的区域

程序代码及图解析: #include <iostream> #include "book.h" __global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b; } int main( void ) { int c; int *dev_c; HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) ); add<<<1,1>>>

纹理绑定的一般步骤: size_t fea_pitch; texture<unsigned char, 2> features2D; cudaMallocPitch((void**)(&dev_features), &fea_pitch, sizeof(unsigned char) * sfeaturesw, sfeaturesh); cudaChannelFormatDesc feaDesc = cudaCreateChannelDesc<unsigned char&g

cuda作为gpu计算中的代表,拥有着超级高的计算效率,其原因是gpu实际相当与一台超级并行机组,使用过MPI做并行计算的人们可能知道,所谓的并行计算,简单讲就是用多个U(计算单元)来完成一个U的计算任务,MPI中将其叫做核,我们知道一个cpu有一个或2,4,8个核,超级厉害的也就16个吧,原来人们为了做大规模的并行计算,将一大堆cpu装在柜子里,组成计算集群,但是那种设备大的吓人,而且又有多少人会用呢.gpu则不同,一个小小的芯片上就存在着成千上万的线程,是由分为grid,block,thre

由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid,每一个block里面有1个thread存在.那么这种选取有什么用意呢,如何针对自己的计算问题设置计算网络呢? 首先要说明这两个数的选取没有固定的方法,完全是根据自身需求.其实它的完整形式是Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(

1 )CUDA的程序,经常犯,但是很难发现的一个错误就是同步问题. 描述下实例 for (k = 0; k < N; k+=BS) { sda[tx] = gda[tx+index]; __syncthreads(); for (j = 0; j < BS; j++) { tp += sda[j] } out[index+tx] = tp; } 看看上面的代码,好像没问题. 其实当N < BS的时候上面的代码是没有问题的.但是当N大于BS的时候,每个线程会至少循环两次,这样问题就来了.

原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 现在需要代理才能访问,所以就转载了. [论文笔记] CUDA Cuts: Fast Graph Cuts on the GPU Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 问

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型

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. 最新补充:我需要一台DIY的Deep learning workstation. “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

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"

Create by Jane/Santaizi 03:57:00 3/14/2016 All right reserved. 速查手册基于 CUDA 7.0 toolkit documentation 并对原文进行了精简. 手册专注于CUDA的GPU计算方面,不涉及图形显示.如需完整档请查原文http://docs.nvidia.com/cuda/index.html#axzz42oaojUNj 3.2.4 Page-Locked Host Memory 在Host CPU程序中划出的内存区域供

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>

作者:Asixa 链接:https://zhuanlan.zhihu.com/p/55855479 来源:知乎 著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.     替STL. 4. 显存层级 GPU上的显存共分为三个层级,Global Memory, Shared Memory, Local Memory. 读取耗时方面,L存 < S存 <<G存 << 内存. local memory是最快的,但是需要注意一个问题,每个Kernel的local me

原文链接 概述:线性存储器可以通过cudaMalloc().cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配 1.1D线性内存分配 1 cudaMalloc(void**,int) //在设备端分配内存 2 cudaMemcpy(void* dest,void* source,int size,enum direction) //数据拷贝 3 cudaMemcpyToSymbol //将数据复制到__constant__变量中,或者__device__变量中 4 cudaMe

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.

Paper:V. Vineet, P. J. Narayanan. CUDA cuts: Fast graph cuts on the GPU. In Proc. CVPR Workshop, 2008. 原文出处: http://lincccc.blogspot.tw/2011/03/cuda-cuts-fast-graph-cuts-on-gpu_03.html 问题概述:Graph cut是一种十分有用和流行的能量优化算法,在计算机视觉领域普遍应用于前背景分割(Image segmenta