傳入兩個數組，在GPU中將兩個數組對應索引位置相加 圖一 （該圖是錯誤的） 圖二 （該圖是正確的） 圖三 （該圖是錯誤的）當在調用核函數時， 使用的索引是 正確的索引是 ...

GPU的硬件結構，也不是具體的硬件結構，就是與CUDA相關的幾個概念：thread，block，grid，warp，sp，sm。 sp: 最基本的處理單元，streaming processor 最后具體的指令和任務都是在sp上處理的。GPU進行並行計算，也就是很多個sp同時做處理 sm ...

public class tset{ public static void main(String[] args)( System.out.println(helloworld); ) } ...

0 序言 學習CUDA已經有個把月了，感覺自己學習一門新技術的第一個階段已經接近尾聲，對於一些基本的東西，學習的收獲應該作一個總結，我是一個喜歡總結的人。 CUDA是異構編程的一個大頭，洋洋灑灑的看了寫資料，但是，感覺這個技術沒有像C++或者Java那樣有自己的權威的《編程思想》來指導系統學習 ...

5 GPU也不允許偏心 並行的事情多了，我們作為GPU的指令分配者，不能偏心了——給甲做的事情多，而乙沒事做，個么甲肯定不爽的來。所以，在GPU中，叫做線程網絡的分配。首先還是來看下GPU的線程網絡吧，圖2： 圖2 線程網絡 我們將具體點的，在主機函數中如果我們分配 ...

6 規約思想和同步概念 擴大點說，並行計算是有一種基本思想的，這個算法能解決很多很常規的問題，而且很實用，比如說累加和累積等——規約思想。對於基礎的、重要的，我想有必要系統的學習。 我覺得有必要重新復制下之前寫的這篇介紹： http://www.cnblogs.com/viviman ...

轉載自CSDN：Never-Giveup 目前市面上介紹GPU編程的博文很多，其中很多都是照章宣科，讓人只能感受到冷冷的技術，而缺乏知識的溫度。所以我希望能寫出一篇可以體現技術脈絡感的文章，讓讀者可以比較容易理解該技術，並可以感悟到cuda編程設計及優化的原理。 談到計算 ...

　　原理上來說，共享內存是GPU上可受用戶控制的一級緩存。在一個SM中，存在着若干cuda core + DP(雙精度計算單元) + SFU（特殊函數計算單元）+共享內存+常量內存+紋理內存。相對於全局內存，共享內存的方寸延遲較低，可以達到驚人的1.5TB/s。而全局內存大約只有150GB/s ...