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。 ...
OpenMP并行计算入门 个人理解 OpenMP是一种通过共享内存并行系统的多处理器程序设计的编译处理方案,通过预编译指令告诉编译器哪些代码块需要被并行化,通过拷贝代码块实现并行程序。对于循环的并行化我的理解大概是这样的: 首先,将循环分成线程数个分组,每个分组执行若干个指令,一个分组代表一个线程 其中有一个为主线程,其他的均不是主线程,每个分组分别执行自己组内的代码 当所有组别的代码执行完毕之后 ...
2018-12-06 11:12 0 792 推荐指数:
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。 ...
在上一篇文章中介绍了并行计算的基础概念,也顺便介绍了OpenMP。 OpenMp提供了对于并行描述的高层抽象,降低了并行编程的难度和复杂度,这样程序员可以把更多的精力投入到并行算法本身,而非其具体实现细节。对基于数据分集的多线程程序设计,OpenMP是一个很好的选择。同时,使用 ...
我们目前的计算机都是基于冯偌伊曼结构的,在MIMD作为主要研究对象的系统中,分为两种类型:共享内存系统和分布式内存系统,之前我们介绍的基于MPI方式的并行计算编程是属于分布式内存系统的方式,现在我们研究一种基于OpenMP的共享内存系统的并行编程方法。OpenMP是一个什么东东 ...
https://blog.csdn.net/dengm155/article/details/78836447?utm_medium=distribute.pc_relevant.none-task- ...
最近写水动力的程序,体系太大,必须用并行才能算的动,无奈只好找了并行编程的资料学习了。我想我没有必要在博客里开一个什么并行编程的教程之类,因为网上到处都是,我就随手记点重要的笔记吧。这里主要是openmp的~1 临界与归约 在涉及到openmp的并行时,最需要注意的就是被并行的区域中的公共变量 ...
大数据集群计算利器之MPI/OpenMP ---以连通域标记算法并行化为例 1 背景 图像连通域标记算法是从一幅栅格图像(通常为二值图像)中,将互相邻接(4邻接或8邻接)的具有非背景值的像素集合提取出来,为不同的连通域填入数字标记,并且统计连通域的数目。通过对栅格图像中进 ...
边缘计算是什么? 边缘计算可以理解为是指利用靠近数据源的边缘地带来完成的运算程序。如果用更通用的术语来表示即:邻近计算或者接近计算(Proximity Computing) 边缘计算和云计算之间的区别是什么? 其实如果说云计算是集中式大数据处理,边缘计算则可以理解为边缘式大数据 ...
主要函数:parfor 并行 for 循环 说明: parfor LoopVar = InitVal:EndVal; Statements; end 在生成的 MEX 函数中或在共享内存多核平台上并行运行的 C/C++ 代码中创建一个循环。 parfor 循环对 InitVal ...