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

0 引言 cuda线程模型涉及grid的块划分和线程配置,直接影响到全局运算速度.根据文档<CUDA_C_Programming_Guide>,性能优化有三个方面的基本策略. (1)最大化并行执行以实现最大的利用率. (2)优化内存使用,以实现最大的内存吞吐量. (3)优化指令使用,以实现最大的指令吞吐量. 对于应用程序的特定部分,哪些策略将产生最佳性能收益取决于该部分的性能受哪方面的限制;例如,优化主要受内存访问限制的内核的指令使用不会产生任何显著的性能提升.因此,应该不断地通过测量和监视性

Exposing Parallelism 这部分主要介绍并行分析,涉及掌握nvprof的几个metric参数,具体的这些调节为什么会影响性能会在后续博文解释. 代码准备 下面是我们的kernel函数sumMatrixOnGPUD: __global__ void sumMatrixOnGPU2D(float *A, float *B, float *C, int NX, int NY) { unsigned int ix = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx

项目打包下载链接 顺便批判下CSDN上传坑爹现象,好多次都是到了95%或者99%就不动了.我……

<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>>

一.CUDA结构 硬件:GPU(Graphics Processing Unit)   SM(Streaming Multiprocessor)     SP(Streaming Processor) 软件:Grid   Blcok   Thread 每个GPU由若干SM组成,每个SM由若干SP加上Register和shared memory组成,SP是真正执行线程的单元,这是GPU的硬件架构. CUDA提供GBT逻辑结构,大致对应GSM 除此之外,GPU的调度单位是warp,基本上是32个Th

原文链接 第五节:了解和使用共享内存(2) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在CUDA系列文章的第四节里,我探讨了执行模型和内核启动执行配置是如何影响寄存器的数量和本地多处理器资源如共享内存的数量的.在本小节,我会继续探讨内存性能,和在reverse

http://www.kuqin.com/hardware/20080830/15726.html 一 在硬件和软件之间选择     “计算机软件和硬件的逻辑等价性”是计算机组成原理中一个非常重要的理论,意思是指计算机硬件能够完成的功能,逻辑上都能通过软件来同样实现.这一理论带来的实际好处是,使得我们今天的使用的计算机日趋小型化,成本和价格不断降低.比如,多年前我们需要用解压卡才能在PC上观看影碟,今天我们只需通过视频播放软件就行,当然这些都得益于伟大的“摩尔定律”在过去一直发挥的神奇功效. 所

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.

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr

最近需要实现一下图像配准的功能, 参考了一下opencv中的实现,发现几个问题, SurfFeaturesFinderGpu在找特征点的过程中会抛出异常,改了一下代码,可以运行了. void SurfFeaturesFinderGpu::find(InputArray image, ImageFeatures &features) { CV_Assert(image.depth() == CV_8U); Mat imageGray; /*## xie debug*/ #if 1 ensureSi

摘要 一种基于混沌Logistic加密算法的图片加密与还原的方法,并利用Lena图和Baboon图来验证这种加密算法的加密效果.为了能够体现该算法在图片信息加密的效果,本文还采用了普通行列置乱加密算法和像素点的RGB的值的缩放算法这两种算法对相同的图片的图片进行处理,利用matlab通过显示加密过后的图片以及直方图分析可以很直观的发现混沌Logistic加密算法对图片信息加密的效果更好,并且很好地隐藏了原始图像的统计特性,能够有效地抵御基于图像像素值的统计攻击,达到了图像加密的效果. 混沌Log

GPU核心技术开发 由于上一节主要阐述GPU内部的工作流程和机制,为了简洁性,省略了很多知识点和过程,本节将对它们做进一步补充说明. 1.  CUDA技术 1)NVIDIA CUDA 是什么? NVIDIA CUDA 是 NVIDIA 并行计算架构在 GPU 中的名称.NVIDIA 提供了 NVIDIA CUDA 架构编程的全套工具包,其中包括编译器.调试器.分析器.库以及开发者交付运用 CUDA 架构的生产质量产品所需的其它信息.NVIDIA CUDA 架构也支持 C 和 Fortran 等标

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5h.html 四.CUDA性能 CUDA中的block被划分成一个个的warp,在GeForce8800GTX上,一个warp有32个线程.若不够32个线程,则padding相应数目的线程.Warp中的线程ID是连续且递增的.对于二维组织的线程来说,先把threadIdx.y为0的线程按照threadIdx.x从小到大排,然后把threadIdx.y为1的线程按照threadIdx.x从小到大的顺序

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa

CUDA Pro:通过向量化内存访问提高性能 许多CUDA内核受带宽限制,而新硬件中触发器与带宽的比率不断提高,导致带宽受限制的内核更多.这使得采取措施减轻代码中的带宽瓶颈非常重要.本文将展示如何在CUDA C / C ++中使用向量加载和存储,以帮助提高带宽利用率,同时减少已执行指令的数量. 从以下简单的内存复制内核开始. __global__ void device_copy_scalar_kernel(int* d_in, int* d_out, int N) { int idx = bl

#include "../common/book.h" #include< stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <assert.h> #include <stdlib.h> int main( void ) { cudaDeviceProp prop; int count; HANDL

算法设计:直方图统计 直方图频数统计,也可以看成一个字典Hash计数.用处不是很多,但是涉及CUDA核心操作:全局内存.共享内存.原子函数. 1.1  基本串行算法 这只是一个C语言练习题. #define MAXN 1005 #define u32 unsigned int __host__ void count(char *hist_data, u32 *bin_data) { ; i < MAXN; i++) bin_data[hist_data[i]]++; } 1.2 基于数据分解的并

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

复杂SQL拆分优化 拆分SQL是性能优化一种非常有效的方法之一, 具体就是将复杂的SQL按照一定的逻辑逐步分解成简单的SQL,借助临时表,最后执行一个等价的逻辑,已达到高效执行的目的 一直想写一遍通过拆分SQL来优化的博文,最近刚好遇到一个实际案例,比较有代表性,现分享出来, 我们来通过一个案例来分析,为什么拆分语句可以提高SQL执行效率,更重要的是弄清楚,拆分前为什么慢,拆分后为什么快了? 幼稚的话,各位看官莫笑 先看一下相关表的数据量,大表也有5900多万,小表有160多万 (声明:我从来没