课题需要用到GPU加速.目前使用的台式电脑只有核心显卡,而实验室有一台服务器装有NVIDIA GTX980独显.因此,想搭建一个CUDA的开发环境,来实现在台式机上面开发cuda程序,程序在服务器而不必每次都跑去服务器上面. 目前找到的远程调试方案有三个: Windows平台下,通过Nsight Monitor连接 带有NVIDIA显卡的Windows笔记本电脑. Linux平台下,通过Nsight Eclipse Edition 连接Linux服务器 通过Xshell连接到服务器(操作系统为C

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行.目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等.本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法.参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 double

CUDA并行编程思维过程 1)确定应用程序中需要且可以并行化的部分 2)将并行化代码中需要用到的数据分离出来,具体方法是用API函数在并行技术设备上分配内存空间 3)用API函数将数据传输到并行计算设备上 4)在并行化部分开发一个kernel函数,该函数由其中个别线程执行 5)并行线程执行且启动kernel函数 6)最后调用API函数将数据传回主机处理器

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行. 目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等,而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法. 参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 doub

本文内容 并行编程 数据并行 环境 计算 PI 矩阵相乘 把目录中的全部图片复制到另一个目录 列出指定目录中的所有文件,包括其子目录 最近,对多线程编程,并行编程,异步编程,这三个概念有点晕了,之前我研究了异步编程<VS 2013 C# 异步编程 async await>,现在猛然发觉,自己怎么有点不明白这三者之间有什么联系和区别了呢?有点说不清.道不明的感觉~ 因此,回顾了一下个人经历,屡屡思路~我刚接触计算机时,还是学校的 DOS 和 win 3.x,之后,学校换了 Windows 95,

今年运气比较好,学了cuda之后,了解到了gpu的另两种使用语言opencl和openacc,  opencl(Open Computing Language ,开放计算语言)是面向异构系统的并行编程语言的免费标准,支持多种设备,包含CPU(多核多线程CPU),GPU(NVIDIA,AMD),数字信号处理器(居然还支持DSP),但缺点是对源代码进行并行改进的代码量较大:  OpenACC与cudac和opencl不同,不需要学习相对更底层的东西,不需要对代码进行很大的改进,在代码中间加上相应的指

在上文<.Net中的并行编程-2.ConcurrentQueue的实现与分析> 中解释了无锁的相关概念,无独有偶BCL提供的ConcurrentQueue也是基于原子操作实现, 由于ConcurrentQueue的代码较多所以本文主要分析几个常用操作: 入队(EnQueue) .出队(TryDequeue) .是否为空(IsEmpty).获取队列内元素数量(Count). 一.ConcurrentQueue内部结构: 1.实现原理 众所周知,在普通的非线程安全队列有两种实现方式: 1.使用数组

阅读目录: 1.开篇介绍 2.NET并行计算基本介绍 3.并行循环使用模式 3.1并行For循环 3.2并行ForEach循环 3.3并行LINQ(PLINQ) 1]开篇介绍 最近这几天在捣鼓并行计算,发现还是有很多值得分享的意义,因为我们现在很多人对它的理解还是有点不准确,包括我自己也是这么觉得,所以整理一些文章分享给在使用.NET并行计算的朋友和将要使用.NET并行计算的朋友: NET并行编程推出已经有一段时间了,在一些项目代码里也时不时会看见一些眼熟的并行计算代码,作为热爱技术的我们怎能视

实验平台:win7, VS2010 1. 介绍 平行计算机可以简单分为共享内存和分布式内存,共享内存就是多个核心共享一个内存,目前的PC就是这类(不管是只有一个多核CPU还是可以插多个CPU,它们都有多个核心和一个内存),一般的大型计算机结合分布式内存和共享内存结构,即每个计算节点内是共享内存,节点间是分布式内存.想要在这些并行计算机上获得较好的性能,进行并行编程是必要条件.目前流行的并行程序设计方法是,分布式内存结构上使用MPI,共享内存结构上使用Pthreads或OpenMP.我们这里关注的

上文<.Net中的并行编程-3.ConcurrentQueue实现与分析>分析了ConcurrentQueue的实现,本章就基于ConcurrentQueue实现一个高性能的异步队列,该队列主要用于实时数据流的处理并简化多线程编程模型.设计该队列时考虑以下几点需求(需求来自公司的一个实际项目): 1. 支持多线程入队出队,尽量简化多线程编程的复杂度. 2. 支持事件触发机制,数据入队时才进行处理而不是使用定时处理机制, 而且内部能阻塞消费者线程. 3. 出队时数据处理的顺序要保证和入队时是一致

一.基础知识 并行编程:并行编程是指软件开发的代码,它能在同一时间执行多个计算任务,提高执行效率和性能一种编程方式,属于多线程编程范畴.所以我们在设计过程中一般会将很多任务划分成若干个互相独立子任务,这些任务不考虑互相的依赖和顺序.这样我们就可以使用很好的使用并行编程.但是我们都知道多核处理器的并行设计使用共享内存,如果没有考虑并发问题,就会有很多异常和达不到我们预期的效果.不过还好NET Framework4.0引入了Task Parallel Library(TPL)实现了基于任务设计而不用

这个教程主要参考了youtube上的视频 Getting Started in OpenGL with GLFW/GLEW in Xcode 6 ,这个视频有点问题,不能照搬.本人通过自己摸(瞎)索(猫)加(碰)下(死)方(耗)的(子)评论,现在给出一种可能安装成功的方案,至于能不能成功,看各位的造化了. 首先,你的 mac 需要有最新的 Xcode,Command line tool, 这些都是最基础的,估计各位已经具备条件了.其次,下载安装 CMake (https://cmake.org/

前言 在用 CUDA 对 GPU 进行并行编程的过程中,除了需要对线程架构要有深刻的认识外,也需要对存储系统架构有深入的了解. 这两个部分是 GPU 编程中最为基础,也是最为重要的部分,需要花时间去理解吸收,加深内功. 了解 GPU 存储系统架构的意义 CUDA 编程架构的设计思路本身也就是让程序员去使用缓存,而不是让缓存像 CPU 编程结构那样对程序员透明. 通过对所使用存储结构的优化,能够让程序的并行后的效果得到很大提高. 因此,这个问题是需要我们在开发全程中考虑的. 第一层:寄存器 每个流

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别?本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面对 GPU 计算网格中的一些概念做细致分

1 简介 1.1 功能        Operation Queue也是IOS的一种并行编程技术,类似Dispatch Queue可以帮助用户管理多线程.但是Operation Queue将任务封装在NSOperation对象中,从而可以更好的控制任务的执行.并且Dispatch Queue的先入先出的执行方式不同,Operation Queue任务的执行顺序可以控制.其中IOS是将任务交给NSOperation对象进行管理,其中NSOperation是个抽象类,必须被继承,目前系统预定义了两个

前言 GPU 是如何实现并行的?它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别? 本文将做一个较为细致的分析. GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程,一个线程就是程序中的一个单一指令流,一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格,成为了并行的程序,下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格: 二者的区别将在后面探讨. 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构: 该图表示,计算网格由多个流处理器构成,每个流处理器又包含 n 多块. 下面进一步对 GPU 计算网格中的一些概念

-----------------------------Cryking原创------------------------------ -----------------------转载请注明出处,谢谢!------------------------ 并行处理能大大提高数据的处理速度,它依赖于硬件资源.网络资源等环境. 并行处理的硬件资源环境分为5大类: 1.传统的单台计算机.单处理器.单内核的机器.(无法进行并行处理,但是并行程序还是可以运行的,此时就和普通程序一样了) 2.单台计算机.单

C#并行编程中的Parallel.Invoke 一.基础知识 并行编程:并行编程是指软件开发的代码,它能在同一时间执行多个计算任务,提高执行效率和性能一种编程方式,属于多线程编程范畴.所以我们在设计过程中一般会将很多任务划分成若干个互相独立子任务,这些任务不考虑互相的依赖和顺序.这样我们就可以使用很好的使用并行编程.但是我们都知道多核处理器的并行设计使用共享内存,如果没有考虑并发问题,就会有很多异常和达不到我们预期的效果.不过还好NET Framework4.0引入了Task Parallel

本文如果您已经了解一般并行编程知识.了解Java concurrent部分如ExecutorService等相关内容. 虽说是Java的ForkJoin并行框架.但不要太在意Java,当中的思想在其他语言环境也是相同适用的.由于并发编程在本质上是一样的.就好像怎样找到优秀的Ruby程序猿?事实上要找的仅仅是一个优秀的程序猿. 当然,假设语言层面直接支持相关的语义会更好. 引言 Java 语言从一開始就支持线程和并发性语义. Java5添加的并发工具又攻克了一般应用程序的并发需求.Java6.Ja

什么是并行 并行是指两个或者多个事件在同一时刻发生. 在程序运行中,并行指多个CPU核心同时执行不同的任务:对于单核心CPU,严格来说是没有程序并行的.并行是为了提高任务执行效率,更快的获取结果. 与并发的区别: 并发是指两个或者多个事件在同一时段发生. 相对于并行,并发强调的是同一时段,是宏观上的同时发生.实际上,同一时刻只有一个任务在被执行,多个任务是分时地交替执行的.并发是为了更合理地分配资源. 如何实现并行 并行编程中我们只关注应用层面的并行,CPU的指令并行技术(指令流水等)不在我们的

理解线程同步 线程的数据访问 在并行(多线程)环境中,不可避免地会存在多个线程同时访问某个数据的情况.多个线程对共享数据的访问有下面3种情形: 多个线程同时读取数据: 单个线程更新数据,此时其他线程读取数据: 多个线程同时更新数据. 显而易见,多个线程同时读取数据是不会产生任何问题的.仅有一个线程更新数据的时候,貌似也没有问题,但真的没有问题吗?多个线程同时更新数据,很明显,你可能把我的更改覆盖掉了,数据从此不再可信. 什么是线程同步 为了解决多线程同时访问共享数据可能导致数据被破坏的问题,我们