cuda GPU 编程之共享内存的使用
原理上来说，共享内存是GPU上可受用户控制的一级缓存。在一个SM中，存在着若干cuda core + DP(双精度计算单元) + SFU（特殊函数计算单元）+共享内存+常量内存+纹理内存。相对于全局内存，共享内存的方寸延迟较低，可以达到惊人的1.5TB/s。而全局内存大约只有150GB/s ...
原文：GPU编程之: GPUvsCPU
由于GPU具有高并行结构,所以GPU在处理图像数据和复杂算法方面拥有比CPU更高的效率.GPU与CPU在结构上存在着差异,CPU大部分面积为控制器和寄存器,与之相比,GPU拥有更多的ALU 逻辑运算单元 用于数据处理,而非数据高速缓存和流控制,这样的结构适合对密集型数据进行并行处理.CPU执行计算任务时,一个时刻只处理一个数据,不存在真正意义的并行,而GPU具有多个处理器核,在一个时刻可以并行处 ...
2019-06-11 18:21 0 897 推荐指数：
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