一.与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm。 sp: 最基本的处理单元,streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm ...
从硬件层面说起: 上图是采纳了Turing架构的TU GPU,它的特点如下: GPC 图形处理簇 TPC 纹理处理簇 SM 流多处理器 每个GPC有 个TPC,每个TPC有 个SM , CUDA核 RT核 Tensor核 纹理单元 x 位 GDDR 内存控制器 共 位 单个SM的结构图如下: 每个SM包含: CUDA核 Tensor核 KB寄存器文件 重要概念: Turing总体架构:TU 为例: ...
2022-03-09 09:57 0 3695 推荐指数:
一.与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm。 sp: 最基本的处理单元,streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加上其他的一些资源组成一个sm ...
内建变量: threadIdx(.x/.y/.z代表几维索引):线程所在block中各个维度上的线程号 blockIdx(.x/.y/.z代表几维索引):块所在grid中各个维度上的块号 blockDim(.x/.y/.z代表各维度上block的大小):block的大小即block中线程 ...
CUDA中确定你显卡的thread和block数 在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面总结 首先你需要知道你的显卡的Compute ...
CUDA程序如何选择最优的grid和block size fantasy5328关注 0.0762020.07.26 00:32:15字数 435阅读 940 疑问 之前一直不太明白的一点 ...
线程概述 线程是一个独立处理的执行路径。每个线程都运行在一个操作系统进程中,这个进程是程序执行的独立环境。在单线程中进程的独立环境内只有一个线程运行,所以该线程具有独立使用进程资源的权利。在多线程程序中,在进程中有多个线程运行,所以它们共享同一个执行环境。 基础线程(thread ...
总结起来一句话:在Thread中调用this其实就是调用Thread私有Runnable类型的target,target是Thread类的一个属性,而Thread.currentThread()是指新New出来的实例Thread类。两个是不同的对象。实例化一个Thread的对象,都会将其赋值 ...
由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid,每一个block里面有1个thread存在。那么这种选取 ...
问题:使用CUDA进行数组元素归约求和,归约求和的思想是每次循环取半。 详细过程如下: 假设有一个包含8个元素的数组,索引下标从0到7,现通过3次循环相加得到这8个元素的和,使用一个间隔变量,该间隔变量随循环次数改变(累乘)。 第一次循环,间隔变量stride等于1,将0与1号元素 ...