深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

引言:在内核的系统调用函数里,常常遇到函数的參数使用restrict限定词限定的情况,以下就对该关键词做个总结. 1.restrict关键词是C99特性才加入的,因此在编译使用含有该限定词的程序时,一定要在后边加入-std=c99的标志,使得gcc能够支持c99标准. 2.restrict既然是个限定词.那么它限定什么变量呢?它仅仅能限定指针变量.经过它限定的数据对象,表明指针时訪问该数据对象的唯一且初始的方式.注意:这里的唯一表明了,由它限定的指针所指向的数据块.仅仅能由该指针訪问,不能由除它

原文链接 在PGI的官方网站上获得示例代码: http://www.pgroup.com/lit/samples/pgi_accelerator_examples.tar 我们的第一个例子从一个简单的程序开始.这个程序是把一个浮点向量送到GPU上,然后乘以2.再把结果返回.整个程序是: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <assert.h> int main( int argc, char* argv[] )

译注:本文摘编自 Quora 的一个热门问答贴. 请在linux系统下测试本文中出现的代码 Andrew Weimholt 的回复: switch语句中的case 关键词可以放在if-else或者是循环当中 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 switch (a) {     case 1:;       // ...       if (b==2)       {         case 2:;         // .

存储器之于CPU好比仓库之于车间.车间加工过程中的原材料.半成品.成品等均需入出仓库,生产效率再快,如果仓库周转不善,也必然造成生产阻塞.如同仓库需要合理地规划管理一般,数据存储也需要恰当的处理技巧来提升CPU的运算性能. 本文基于TI C6000系列DSP,介绍了与运算性能优化有关的存储器知识.针对具体的数据存储问题,给出相应的代码优化策略,并将容易混淆的概念集中讨论.  名词说明   EMIF: External Memory Interface PMC: Program Memory Co

软件流水循环 1. C6000流水线(Pipeline) 一个指令的处理过程并不是一步完成,它被分为三个阶段:取指(Fetch).译码(Decode).执行(Excute).将每一个阶段放入独立的流程车间处理,形成流水线式的处理过程,可以大大加快指令的处理速度. 如图1所示,流水编排后的3个指令只需5个cycle,相比顺序执行的9个cycle大大减少,当指令数增多,流水线的优势将更加明显. 图1 简单的流水线编排示意 实际上,C6000架构把每一个阶段进一步划分为多个子阶段,每个子阶段消耗1个C

目录 include不同的声明方式有什么不同? if defined 与 #ifdef 有什么区别? undef 是怎么工作的? 如何利用 typedef 来定义数组? 枚举中,如果有个元素被赋予值,也后一个元素怎么办? 如何利用 typedef 来定义指针? typedef 怎么定义结构体? make 可以指定依赖关系,那么他可以指定没有关系的文件相互依赖吗? make 命令会不会重复编译一个没有改动的 c 程序? Printf 函数支持的格式,百分号前的那个字母 %# 字符有什么用?背后接大

1.基于反馈的Optimization Report解决单个Work-item的Kernel相关性 在许多情况下,将OpenCL™应用程序设计为单个工作项内核就足以在不执行其他优化步骤的情况下最大化性能. 建议采用以下优化单个work-item kernel的选项来按照实用性顺序解决单个work-item kernel循环携带的依赖性: removal,relaxation,simplification,transfer to local memory. (1) Removing Loop-Ca

▶ 参考[https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html] ▶ nvcc 预定义的宏 __NVCC__ // 编译 C/C++/CUDA 源文件是有定义 __CUDACC__ // 编译 CUDA 源文件时有定义 __CUDACC_RDC__ // 使用选项 --relocatable-device-code true 时有定义 __CUDACC_DEBUG__ // 使用选项 --device-debug 是有

▶ 按照书上的代码完成了 OpenACC 与CUDA 的相互调用,以及 OpenACC 调用 cuBLAS.便于过程遇到了很多问题,注入 CUDA 版本,代码版本,计算能力指定等,先放在这里,以后填坑. ● 代码,OpenACC 调用 CUDA // kernel.cu __global__ void saxpy_kernel(const int n, const float a, float *x, float *y) { int id = blockIdx.x * blockDim.x +

公司GPU的机器版本本比较低,找了好多不同的镜像都不行, 自己从anaconda开始制作也没有搞定(因为公司机器不可以直接上网), 哎,官网只有使用最新的NVIDIA驱动,安装起来才顺利. 最后,找到一个暂时可用的镜像: https://linux.ctolib.com/anibali-docker-pytorch.html 其间遇到两个问题: 1, 安装全没出错,但torch.cuda.is_available()为False,这表示torch还是不能使用GPU. 2,在跑例程时,显示Runt

cuda实现向量相加 博客最后附上整体代码 如果有说的不对的地方还请前辈指出, 因为cuda真的接触没几天 一些总结(建议看) cuda 并不纯GPU在运行程序, 而是 cpu 与 gpu 一起在运行程序, cpu负责调度, gpu 负责运算, cpu称为HOST , gpu 称为 DEVICE 记住三个东西 grid block thread ,关系分别是 grid 包含多个 block , block 包含多个 thread 一个block中thread个数选取一般为32的整数倍, 原因和w

- title: [CUDA 基础]3.4 避免分支分化 categories: - CUDA - Freshman tags: - 规约问题 - 分支分化 toc: true date: 2018-04-17 23:32:55 Abstract: 介绍规约问题中的分支分化问题 Keywords: 规约问题,分支分化 此篇有些结果和参考书中结果相反,需要更深入的技术才能解决 开篇废话 我坚持写博客是因为我上次最困惑最难过的那段时间通过写博客改变了我的非常不好的情况,所以我认为写些东西梳理自己的思

0 引言 由于毕设用到了Marvin,采用的是CUDA框架作为加速器,正好借此学习一下CUDA编程的一些基本知识. 各个版本的cuda的下载链接如下. https://developer.nvidia.com/cuda-toolkit-archive ubuntu 下cuda与cudnn安装 https://blog.csdn.net/dihuanlai9093/article/details/79253963/ 1 GPU编程 参照了该博客,写得确实是非常之好,从硬件到软件,再到代码实现,由浅

敲代码的时候总是会去CUDA官方文档中找找思路,感觉每次看英文文档都要耗费一点时间来翻译,干脆自己翻译一下便于以后查阅.官方文档:cuda-c-language-extensions 目录 函数修饰符 变量内存修饰符 内置变量 内存屏障函数 同步函数 其它函数 __ldg.clock.__isGlobal 洗牌指令 投票指令 匹配指令 warp矩阵运算 正式性功能 fragment类 load_matrix_sync store_matrix_sync fill_fragment mma_syn

CUDA刷新器:CUDA编程模型 CUDA Refresher: The CUDA Programming Model CUDA,CUDA刷新器,并行编程 这是CUDA更新系列的第四篇文章,它的目标是刷新CUDA中的关键概念.工具和初级或中级开发人员的优化. CUDA编程模型提供了GPU体系结构的抽象,它充当了应用程序与其在GPU硬件上的可能实现之间的桥梁.这篇文章概述了CUDA编程模型的主要概念,概述了它如何在通用编程语言如C/C++中暴露出来. 介绍一下CUDA编程模型中常用的两个关键词:主

去年 11 月的时候,微软开源了 .NET CoreFX,然后是今年 2 月份的 .NET CoreCLR.自那时以来,已经有大约 3500 人在 GitHub 上进行了提交,而且贡献者的人数还在持续增长--他们不仅来自社区.还来自微软内部.今天,微软召开了".Net 社区虚拟大会"(dotnetConf),包括微软的 Scott Hanselman 和 Xamarin 的 Miguel De Icaza 在内的知名人士,都将在 Channel 9 的直播上与大家见面. 下方的信息图展

本文转载自:众成翻译 译者:MinweiShen 链接:http://www.zcfy.cc/article/901 原文:https://rainsoft.io/gentle-explanation-of-this-in-javascript/ 1. this之谜 许多时候,this关键词对我以及许多刚起步的JavaScript程序员来说,都是一个谜.它是一种很强大的特性,但是理解它需要花不少功夫. 对有Java, PHP或者其他常见的编程语言背景的人来说,this仅仅被看成是类方法中当前对象

Section 0:Hello,World 这次我们亲自尝试一下如何用粗(CU)大(DA)写程序 CUDA最新版本是7.5,然而即使是最新版本也不兼容VS2015 ...推荐使用VS2012 进入VS2012,新建工程,选择NVIDIA--CUDA Runtime 我们来写一个简单的向量加法程序:[Reference] #include <stdio.h> __global__ void saxpy(int n, float a, float *x, float *y) //__global_

Section 0 :Induction of CUDA CUDA是啥?CUDA®: A General-Purpose Parallel Computing Platform and Programming Model 为什么用显卡就可以实现比CPU高得多的运算性能呢?这要从GPU的结构讲起: GPU天生是为了图像处理而设计的,讲道理的话它能处理一些简单的运算工作(比如单独的顶点和线段).但是在一个GPU中包含了许多个流处理器(Stream Processor),这些流处理器都可以并行工作.I

在后台替换对应的文件件即可. 注意:如果你的关键字长度超过16个字符的话,需要更改 dede 中 keywords 表中的keyword 字段字符长度 article_keywords_main.php <?php /** * 文档关键词管理 * * @version $Id: article_keywords_main.php 1 14:12 2010年7月12日Z tianya $ * @package DedeCMS.Administrator * @copyright Copyright