"如何区分不同的数据单位单位呢?" "如何确定程序是在CPU端执行,还是GPU端执行呢?" "如何确定要调用的GPU线程数呢?" 下面举一个真实场景理解一下上述问题:用GPU将一幅图像的每个像素分别减去均值.我们可以将每一个像素影射到一个GPU线程,所有线程并行完成减均值操作.问题来了,"线程"如何区分不同的像素呢?在c语言中又该如何表示这种操作呢? 先代码,后解释 // Kernel definition __global_

Point: 渲染渲染,神奇的渲染!! ———————————————— 只要你走的足够远,你肯定能到达某个地方. 1"GPU编程" History ————————— //由于笔记我是由印象里面转移过来的,排版上请见谅 想要实现自己的光线?想要渲染出自己的正方体!?那么没错了. 我们需要的东西不是C语言,而是英伟达所提出的 Cg 语言了. GPU 概念于20世纪70年代末80年代初被提出,采用单片集成电路作为图形芯片.[具有高并行结构,更多的ALU] 它能够很快的进行几张图片的合成和

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>

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>

虽然所知甚少,但康大的<GPU编程与Cg编程之阳春白雪下里巴人>确实带我入了shader的门,在里面我第一次清晰地知道了“语义”的意思,非常感谢. 入门shader,我觉得可以先读3本书:<GPU编程与Cg编程之阳春白雪下里巴人>=><cg教程>=><Real-Time Rendering 3rd>(在读,最近忙,搁下了),打下理论基础. 下面是<cg教程>的读书笔记. 1.基本cg函数 1)数学函数:abs,acos反余弦,all(

前言 本文通过介绍 GPU 编程技术的发展历程,让大家初步地了解 GPU 编程,走进 GPU 编程的世界. 冯诺依曼计算机架构的瓶颈 曾经,几乎所有的处理器都是以冯诺依曼计算机架构为基础的.该系统架构简单来说就是处理器从存储器中不断取指,解码,执行. 但如今这种系统架构遇到了瓶颈:内存的读写速度跟不上 CPU 时钟频率.具有此特征的系统被称为内存受限型系统,目前的绝大多数计算机系统都属于此类型. 为了解决此问题,传统解决方案是使用缓存技术.通过给 CPU 设立多级缓存,能大大地降低存储系统的压力

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识.鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程. 有志同道合的小伙伴,欢迎一起交流和学习.我的邮箱: caijinping220@gmail.com .使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱,可是对于学习来说.还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂,记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编

GPU编程与CPU编程最大的不同可以概括为以下两点: "The same program is executed on many data elements in parallel" "Data-parallel processing maps data elements to parallel processing threads" 也就是 同一份程序在很多"数据单位"上并行执行 "数据单位"被影射到并行线程上执行 例如,我

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>

<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>>

博主因为工作其中的须要,開始学习 GPU 上面的编程,主要涉及到的是基于 GPU 的深度学习方面的知识,鉴于之前没有接触过 GPU 编程.因此在这里特地学习一下 GPU 上面的编程.有志同道合的小伙伴.欢迎一起交流和学习,我的邮箱: caijinping220@gmail.com . 使用的是自己的老古董笔记本上面的 Geforce 103m 显卡,尽管显卡相对于如今主流的系列已经很的弱.可是对于学习来说,还是能够用的.本系列博文也遵从由简单到复杂.记录自己学习的过程. 0. 文件夹 GPU 编

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>

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上次我们介绍了函数式编程的好处,并使用scala写了一个小小的例子帮助大家理解,从这里开始我将真正开始介绍scala编程的一些内容. 这里会先重点介绍scala的一些语法.当然,这里是假设你有一些java或者python的基础,毕竟大部分人不会将scala当作第一门学习编程的语言. 不过这些语法知识记不住也没关系,本身语法这种东西就应该在使用中被记住.这里写这篇的目的也只是梳理一遍,方便大家对语法有个初步的印象,后面可以随时查询. PS:所使用的版本是scala 2.11.8,那我们开始吧 一.

GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要:异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算.当前的计算模型中,CPU主要用来进行通用计算,其更多的是注重控制,我们可以通过GPU和FPGA等做专用的计算. CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务) 编程框架: C++ AMP:Accelerator Massive Parallel

GPU编程和流式多处理器(六) 5. 纹理和表面 读取和写入纹理和表面的指令,所引用的隐式状态,比其他指令要多得多.header中包含诸如基地址,尺寸,格式和纹理内容的解释之类的参数,该header是一种中间数据结构,其软件抽象称为纹理参考或表面参考.当开发人员操纵纹理或表面引用时,CUDA运行时runtime和驱动程序,必须将这些更改转换为header,纹理或表面指令,将其作为索引引用. 在启动在纹理或表面上运行的内核之前,驱动程序必须确保,在硬件上正确设置了所有状态.结果,启动此类内核,可能

GPU编程和流式多处理器(五) 4. 条件代码 硬件实现了"条件代码"或CC寄存器,其中包含用于整数比较的常用4位状态向量(符号,进位,零,溢出).可以使用比较指令(例如ISET)来设置这些CC寄存器,并且它们可以通过谓词或发散来指导执行流程.预测允许(或禁止)在warp内基于每个线程执行指令,而分歧则是较长指令序列的条件执行.因为SM内的处理器以warp粒度(一次32个线程)以SIMD方式执行指令,所以如果warp内的所有线程都采用相同的代码路径,则差异会导致执行的指令更少. 4.1

GPU编程和流式多处理器(四) 3.2. 单精度(32位) 单精度浮点支持是GPU计算的主力军.GPU已经过优化,可以在此数据类型上原生提供高性能,不仅适用于核心标准IEEE操作(例如加法和乘法),还适用于非标准操作(例如对先验的近似(例如sin()和log())).32位值与整数保存在同一寄存器文件中,因此单精度浮点值和32位整数(使用__float_as_int()和__int_as_float())之间的强制转换是免费的. 加法,乘法和乘加 编译器自动将浮点值的+,–和*运算符转换为加,乘