cuda GPU 編程之共享內存的使用
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 ...
原文：GPU編程之: GPUvsCPU
由於GPU具有高並行結構,所以GPU在處理圖像數據和復雜算法方面擁有比CPU更高的效率.GPU與CPU在結構上存在着差異,CPU大部分面積為控制器和寄存器,與之相比,GPU擁有更多的ALU 邏輯運算單元 用於數據處理,而非數據高速緩存和流控制,這樣的結構適合對密集型數據進行並行處理.CPU執行計算任務時,一個時刻只處理一個數據,不存在真正意義的並行,而GPU具有多個處理器核,在一個時刻可以並行處 ...
2019-06-11 18:21 0 897 推薦指數：
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