提升。 下面是使用共享內存對一個數組進行求和,使用全局內存進行歸約求和可以瀏覽https://www ...
問題:使用CUDA進行數組元素歸約求和,歸約求和的思想是每次循環取半。 詳細過程如下: 假設有一個包含 個元素的數組,索引下標從 到 ,現通過 次循環相加得到這 個元素的和,使用一個間隔變量,該間隔變量隨循環次數改變 累乘 。 第一次循環,間隔變量stride等於 ,將 與 號元素 與 號元素 與 號元素 與 號元素相加並將結果分別保存在 號元素中 圖中紅色框所示 。 第二次循環,間隔變量stri ...
2019-08-23 20:19 0 425 推薦指數:
提升。 下面是使用共享內存對一個數組進行求和,使用全局內存進行歸約求和可以瀏覽https://www ...
全局內存 GPU全局內存,CPU和GPU都可以進行讀寫操作。任何設備都可以通過PCI-E總線對其進行訪問,GPU之間不通過CPU,直接將數據從一塊GPU卡上的數據傳輸到另一塊GPU上。 點對點的特性實在DUDA4.x SDK中引入。只對特定平台進行支持(特斯拉硬件通過TCC驅動模型能夠支持 ...
內建變量: threadIdx(.x/.y/.z代表幾維索引):線程所在block中各個維度上的線程號 blockIdx(.x/.y/.z代表幾維索引):塊所在grid中各個維度上的塊號 blockDim(.x/.y/.z代表各維度上block的大小):block的大小即block中線程 ...
歸約算法的基本思想是,對一個輸入數組執行某種計算,然后產生一個更小的結果數組。當大量的數進行加和計算時,可以利用歸約算法,多線程同時進行求和計算,使得時間復雜度下降。 算法思想如下: 設數據總數為N,輸入數組為a[N]。首先啟用N/2個線程,對於第i個線程,計算 a[i ...
從硬件層面說起: 上圖是采納了Turing架構的TU102 GPU,它的特點如下: 6 GPC(圖形處理簇) 36 TPC(紋理處理簇) 72 SM(流多處理器) 每個GPC有6個TPC,每個TPC有2個SM 4,608 CUDA核 72 ...
GPU線程以網格(grid)的方式組織,而每個網格中又包含若干個線程塊,在G80/GT200系列中,每一個線程塊最多可包含512個線程,Fermi架構中每個線程塊支持高達1536個線程。同一線程塊中的眾多線程擁有相同的指令地址,不僅能夠並行執行,而且能夠通過共享存儲器(Shared memory ...
多線程問題,很重要的一點是代碼和數據分離 看了這篇文章,感覺內部類用的很好玩,略有啟發,對其中錯誤的地方修改了下,並去除了取處理器核數和線程池的代碼,重新寫了一個demo。 Java並發和多線程2:3種方式實現數組求和 其實對這個結果並不滿意,因為這個demo中,為各個線程分配任務的方式 ...
前言 在 MySQL 中,線程獨享內存主要用於各客戶端連接線程存儲各種操作的獨享數據,如線程棧信息,分組排序操作,數據讀寫緩沖,結果集暫存等等,而且大多數可以通過相關參數來控制內存的使用量。 線程棧信息使用內存(thread_stack) 主要用來存放每一個線程自身的標識信息,如線程id ...