本文介绍GPU编程的一些重要概念。...GPU编程 GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同,举皮皮鲁老师的一个例子: 以加法计算为例,CPU就像大学数学教授,GPU就像几千个小学生,现在需要不借助外界,只通过纸笔,对2000个数字进行加法计算...将GPU计算结果拷贝回主机端,得到计算结果 Thread层次结构 在进行GPU并行编程时,需要定义执行配置来告知以怎样的方式去并行执行核函数。...Block大小设置 不同的执行配置会影响GPU程序的速度,一般需要多次调试才能找到较好的执行配置,在实际编程中,执行配置[gridDim, blockDim]应参考下面的方法: Block运行在SM上,...这种方法对编程者来说非常方便,不必对原有的CPU代码做大量改动。 参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/cuda-intro.html
目录 前言 GPU架构 GPU处理单元 概念GPU GPU线程与存储 参考 最后 ---- 前言 之前谈了谈CUDA的环境搭建....这次说一下基本的结构, 如果不了解, 还是没法开始CUDA编程的. ---- GPU架构 GPU处理单元 ?...GPU处理单元 从这张GPU概念内核图开始讲起, 会发现和CPU内核是不同的, 少了三级缓存以及分支预测等等. 但是增加了ALU, 扩大了上下文存储池....这一点在GPU编程上是要特别注意的, 也就是Host与Device. ? HOST-DEVICE 在CUDA架构下, 显示芯片执行时的最小单位是thread....想做GPU编程, 不懂结构也是不行的. 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习的火热,很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算,所以异构计算的位置越来越重要;异构编程,主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备(FPGA等)协同计算。...CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务(大规模计算任务) 编程框架: C++ AMP:Accelerator Massive Parallelism :C++...OpenCL (Open Computing Language):业界第一个跨平台的异构编程框架。...三种异构编程框架,对比来看:CUDA和OPENCL 比 C++ AMP 更接近于硬件底层,所以前两者性能较好,C++ AMP 相对前两者 具有较高的易编程性; 三种框架的选择: 看重易用性:C++ AMP...编程语言越接近底层硬件,运行速度越快。
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中,我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...GPU。...cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰的默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉的规则成为默认的规则,可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。 ...cuda是一个GPU编程环境,所以它对__device__修饰的函数进行了比较多的优化。比如它会根据它的规则,让某个__device__修饰函数成为内联函数(inline)。...这个ID和我们在linux或windows系统上CPU相关的线程ID有着不同的表达方式。比如在Linux系统上可以使用gettid方法获取一个pid_t值,比如3075。
GPU ?...image.png CPU是被设计用来处理复杂任务的,而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务(原来是被用来生成3D图形中的三角形),而且GPU有上千个ALU(算术逻辑单元),而CPU通常只有8个。...而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了,所以GPU加速程序很有必要。...CUDA编程有越来越复杂的趋势,但pyCUDA则大大简化了这个过程,并且拥有GPU加速的享受,所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图: ?
前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级...结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq....其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
GPU的硬件架构 GPU的整体架构图 GPU实际上是一个流处理器簇 Streaming Multiprocessors(SM)的阵列。如下图所示: ?...GPU(G80/GT200)卡的组成模块图 需要指出,每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同,Fermi架构GF100是32个,GF10X是48个,Kepler架构都是192个,Maxwell都是128...相同架构的GPU包含的SM数量则根据GPU的中高低端来决定。...SM基本架构 GPU中的每个SM都支持数百个线程的并发执行,通常是每个GPU有多个SM,所以有可能有数千个线程并发执行。...参考 CUDA编程指南3.0 [【CUDA】学习记录(3)-硬件结构]https://www.jianshu.com/p/2fbd02311266
查看显卡的硬件状况 nvidia-smi 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图所示, 如下图...
CPU vs GPU ? CPU vs GPU CPU ?...CPU+GPU异构 GPU使用CUDA、OpenCL等,CPU使用C/C++等(主机与设备模型) CPU 顺序执行、控制GPU、多核及SSE/AVX技术(CPU主机端——主要用于控制与调度) GPU 执行数据并行代码...(GPU设备端——主要用于并行的计算) ?...GPU异构编程模型 主流的GPU异构编程: AMD (OpenCL) 不支持CUDA,主要通过OpenCL开发 NVDIA (CUDA/OpenCL) 相比于OpenCL,CUDA更容易使用,效率也更高...参考 CUDA编程指南3.0 [【CUDA】学习记录(3)-硬件结构]https://www.jianshu.com/p/2fbd02311266
在上一篇文章中:CUDA8.0+VS2015+Win10开发环境搭建教程中已经介绍了CUDA工程的配置与安装。本篇文章是对CUDA工程的配置作进一步介绍与补充说...
前言 之前第三篇也看到了, 并行方面GPU真的是无往不利, 现在再看下第二个例子, 并行规约....通过这次的例子会发现, 需要了解GPU架构, 然后写出与之对应的算法的, 两者结合才能得到令人惊叹的结果....但是没有依照GPU架构进行设计. ?...warp: GPU执行程序时的调度单位, 目前cuda的warp的大小为32, 同在一个warp的线程, 以不同数据资源执行相同的指令, 这就是所谓SIMT....不过GPU确实算力太猛, 这样看还不太明显, 有意放大数据量会更加明显. ?
前言 之前在第三章对比过CPU和GPU, 差距非常大. 这一次来看看GPU自身的优化, 主要是shared memory的用法. ---- CPU矩阵转置 矩阵转置不是什么复杂的事情....printf( "\n" ); logM( out ); #endif free( in ); free( out ); return(0); } ---- GPU...实现 简单移植 如果什么都不考虑, 只是把代码移植到GPU: #include #include #include #define...GPU参数 之前的最短耗时是0.001681s. 数据量是1024*1024*4(Byte)*2(读写). 所以是4.65GB/s. 利用率就是32%....GPU存储架构 ---- 最后 但是44%也就是达到了及格线, 也就是说, 还有更深层次的优化工作需要做. 这些内容也就放在后续文章中了, 有意见或者建议评论区见~ ----
GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下: ?...图中绿色的为ALU(运算逻辑单元,Arithmetic Logic Unit), 可以看出GPU相比CPU,多了很多ALU,而且ALU占据了内部空间的绝大部分,所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。...下图是一个GPU核的结构,图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文,所以,只是一种SIMD结构。 ?
CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一:缓存管理方式的不同 •GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。...区别二:指令模型的不同 • GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU:采用 MIMD - 多指令多数据类型。...用通俗易懂的话来说,GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟,而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。 区别三:硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大,倾向于进行数据并发型优化;而 CPU 则倾向于任务并发型优化。
Linux越来越容易上手和使用,其用户越来越多,如何在Linux下测试CPU/GPU等性能呢?...Hardinfo是Linux的图形实用程序,可显示有关PC中各种硬件组件的信息,例如处理器,RAM模块,传感器,硬盘驱动器等。...Linux并非以其游戏能力和可能性而闻名,自然而然,没有太多可供用户用来测试其图形硬件的GPU基准测试工具。但是,有些基准测试套件可以帮助精确确定GPU性能的各个方面。...从技术上讲,Linux中所有可用的GPU基准测试工具当然只能在OpenGL渲染器下进行测试。尽管GPU可能与某些版本的Direct3D兼容,但无法在Linux下测试此渲染器。...2020-06-16 16-40-50 的屏幕截图.png 最小的Sanctuary,2007年推出,Linux包只有28MB; 最大的Superposition,2017年推出,Linux包已经达到1564MB
在前面的文件中,我们介绍了linux网络编程中与IP相关的知识和常用的函数总结,本文针对具体的UDP通信,来详细的介绍UDP通信的使用,包括UDP通信中的点对点通信,多播,广播等。...一、UDP通信中服务端和客户端的基本编程框架 与TCP相比较,UDP是面向无连接的通信方式,不需要connect、listen、accept等函数操作,不用维护TCP的连接、断开等状态。...3.2、组播的使用 组播在基本UDP编程框架的基础上,使用setsockopt()函数和getsockopt()函数来实现,需要设置IP层的相关参数(第二个参数为 IPPROTO_IP),其原型如下:...设置组播的默认默认网络接口,会从给定的网络接口发送,另一个网络接口会忽略此数据 选项IP_ADD_MEMBERSHIP和IP_DROP_MEMBERSHIP:加入或者退出一个组播组其参数为一个结构体 使用组播的一个基本编程流程如下
Linux中查看GPU的信息与使用情况 1.查看显卡信息 由于测试环境使用的是NVIDIA的显卡,这里直接通过lspci命令即可查询具体显卡信息 lspci | grep -i nvidia lspci...总线的相关信息; Disp.A:是Display Active的意思,表示GPU的显示是否初始化; Memory Usage:显存的使用率; Volatile GPU-Util:浮动的GPU利用率; Compute...常用管理命令 1.列出所有可用的Nvidia设备 nvidia-smi -L image.png 2.列出每个GPU卡的详细信息 nvidia-smi --query-gpu=index,name,...uuid,serial --format=csv image.png 3.查询某个GPU卡的详细信息(指定GPU卡的id,只截图一部分) nvidia-smi -i 0 -q image.png 4...加上-r参数可以重启某个GPU卡(0是GPU卡的序号) nvidia-smi -r -i 0
文章目录 前言 一、UDP是什么 二、UDP 数据报服务特点 二、UDP 编程流程 1.服务器 2.客户端 3.输出结果 总结 前言 浅谈UDP。...二、UDP 编程流程 1.服务器 代码如下(示例): int main() { int sockfd = socket(AF_INET,SOCK_DGRAM,0); assert( sockfd
函数声明 在GPU编程中,有三种函数的声明: Executed on Only callable from __global__ void KernelFunc() device host __device...__ float DeviceFunc() device device __host__ float HostFunt() host host 这里的host端就是指CPU,device端就是指GPU...;使用__global__声明的核函数是在CPU端调用,在GPU里执行;__device__声明的函数调用和执行都在GPU中;__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。...并行优化定理 在讲GPU并行计算之前,我们先讲一下使用GPU后能提高性能的理论值,即Amdahld定理,也就是相对串行程序而言,并行程序的加速率。 ...GPU Hello World Hello World程序是我们学习任何编程语言时,第一个要完成的,虽然cuda c并不是一门新的语言,但我们还是从Hello World开始Cuda编程。
技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术,这得益于GPU计算的高度并行化。...在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案,包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda,都是GPU加速的标志性Python库。...因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案,只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器,就可以在Python中用最Python的编程语法,实现GPU的加速效果。...加速场景 我们需要先了解的是,GPU在什么样的计算场景下能够实现加速的效果,很显然的是,并不是所有的计算过程都能在GPU上表现出加速的效果。...基于Numba的GPU加速 对于上述的近邻表计算的场景,我们很容易的想到这个neighbor_list函数可以用GPU的函数来进行改造。
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