搭建、线程模型、内存、原子操作、同步、流和多GPU架构等。 本系列目录: 【CUDA并行程序设 ...
CUDA将CPU作为主机 Host ,GPU作为设备 Device 。一个系统中可以有一个主机和多个设备。CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务。它们拥有相互独立的存储器 主机端的内存和显卡端的显存 。 运行在GPU上的函数称为kernel 内核函数 。一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的。CPU串行代码的工作 ...
2014-09-24 16:37 0 2651 推荐指数:
搭建、线程模型、内存、原子操作、同步、流和多GPU架构等。 本系列目录: 【CUDA并行程序设 ...
简介 参考:https://developer.download.nvidia.com/assets/cuda/files/reduction.pdf NVIDIA 官方有一个PPT是介绍reduce sum,就是对数组进行求和。这个在串行程序里面非常简单的程序,在并行里面实现却有很多的技巧 ...
CUDA并行算法系列之规约 前言 规约是一类并行算法,对传入的N个数据,使用一个二元的符合结合律的操作符⊕,生成1个结果。这类操作包括取最小、取最大、求和、平方和、逻辑与/或、向量点积。规约也是其他高级算法中重要的基础算法。 除非操作符⊕的求解代价极高,否则规约倾向于带宽受限型任务 ...
并行程序的开发有其不同于单核程序的特殊性,算法是重中之重。根据不同业务设计出不同的并行算法,直接影响到程序的效率。因此,如何设计并行程序的算法,似乎成为并行编程的最大难点。观其算法,包括cuda sdk的例子和网上的牛人,给出的一些例子,以矩阵和矢量处理为主,深入点的包括fft和julia ...
知道了CUDA编程基础,我们就来个简单的实战:利用CUDA编程实现两个向量的加法。在实现之前,先简单介绍一下CUDA编程中内存管理API。首先是在device上分配内存的cudaMalloc函数。 这个函数和C语言中的malloc类似,但是在device上申请一定字节大小的显存 ...
一:GPU 编程技术的发展历程及现状 1.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 ...
搭建、线程模型、内存、原子操作、同步、流和多GPU架构等。 本系列目录: 【CUDA并行程序设 ...
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 ...