炼数成金 CUDA知识详解
CUDA知识详解
CUDA入门
什么是CUDA
什么是CUDA
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。 CUDA™是一种由NVIDIA推出的通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。 它包含了CUDA指令集架构(ISA)以及GPU内 ...
关于高性能计算的知识记录汇总
关于高性能计算的知识记录汇总
MPI和openMPI的区别,或者CUDA和OpenCL的区别,这篇文章就是为了总结下高性能计算的相关知识。目前高性能计算有两大趋势,并行计算集群和CPU处理器GPU显卡的异构混合计算。
入门 —— 并行计算
无论你想要移植现有的应用程序、设计全新的应用程序,还是只想要利用现有的应用程序更快速地完成工作,这些资源都能够让你实现入门。现有应用程序的 GPU 加速众多科学家、工程师以及专业人士只要将正在使用的现有应 ...
美国禁向中国出口与超级计算机有关技术
据美国《华尔街日报》4月9日报道,美国政府禁止企业向与世界上运算速度最快的超级计算机有关的中国设施出口技术,这对英特尔和其他硬件供应商来说是一个打击,给中美两国之间的一系列科技争端再添一项。美国禁向中国 ...
CUDA编程
cuda环境搭建
cuda环境搭建
NVIDIA CUDA开发工具由三大组件组成:1. 最新的CUDA驱动程序2. 完整的CUDA工具包3. CUDA软件开发包代码实例CUDA驱动程序是专为运行CUDA程序的显卡驱动;CUDA工具包是为支持CUDA的GPU(图形处理器)而设计的C语言开发 ...
CPU与GPU之间数据传输
CPU与GPU之间数据传输
一般的数据复制到的显卡内存的部份,称为 global memoryint* gpudata, *result; cudaMalloc((void**) gpudata, sizeof(int) * DATA_SIZE); cudaMalloc((void**) result, sizeof(int)); cudaMemcpy(gpudata, data, ...
NVIDIA正式宣布CUDA 6.0:支持统一寻址!
NVIDIA正式宣布CUDA 6.0:支持统一寻址!
NVIDIA于2013-12-27正式宣布了最新版并行计算开发工具CUDA 6,相比此前的CUDA 5.5有着革命性的巨大进步。NVIDIA表示,CUDA 6可以让并行编程前所未有的轻松,能够显著节省开发人员的时间和精力,而通过GPU加速可带来 ...
PGI高性能计算编译器登陆IBM POWER系统
PGI高性能计算编译器登陆IBM POWER系统
PGI 优化编译器被开发界广泛使用。NVIDIA 今天宣布,该公司正在开发该编译器的一个增强版本。该版本将让开发者只需投入最少的精力即可在 IBM POWER CPU 系统上快速开发全新的应用或者运行基于 Linux x86 的 GPU 加速 ...
NVIDIA CUDA 正式支持 Python 语言
NVIDIA CUDA 正式支持 Python 语言
NVIDIA今天宣布,CUDA并行编程架构已经正式提供对开源编程语言Python的支持。这是C、C++、Fortran(PGI)之后,CUDA支持的第四种语言。Python,吉多·范罗苏姆(Guido van Ross) 1989年创立,一种面向对象、直译式的编 ...
CUDA加深对设备的认识
CUDA加深对设备的认识
首先,初学者应该对自己使用的设备有较为扎实的理解和掌握,这样对后面学习并行程序优化很有帮助,了解硬件详细参数可以通过上节介绍的几本书和官方资料获得,但如果仍然觉得不够直观,那么我们可以自己动手获得这些 ...
CUDA线程并行
CUDA线程并行
多线程我们应该都不陌生,在操作系统中,进程是资源分配的基本单元,而线程是CPU时间调度的基本单元(这里假设只有1个CPU)。将线程的概念引申到CUDA程序设计中,我们可以认为线程就是执行CUDA程序的最小单元,前面 ...
CUDA块并行
CUDA块并行
块并行相当于操作系统中多进程的情况,上节说到,CUDA有线程组(线程块)的概念,将一组线程组织到一起,共同分配一部分资源,然后内部调度执行。线程块与线程块之间,毫无瓜葛。这有利于做更粗粒度的并行。我们将上 ...
CUDA流并行
CUDA流并行
CUDA程序文件后缀为.cu,有些编译器可能不认识这个后缀的文件,我们可以在VS2008的Tools-Options-Text Editor-File Extension里添加cu后缀到VC++中,如下图:一个.cu文件内既包含CPU程序(称为主机程序),也包含GPU ...
CUDA线程通信
CUDA线程通信
我们前面几节主要介绍了三种利用GPU实现并行处理的方式:线程并行,块并行和流并行。在这些方法中,我们一再强调,各个线程所进行的处理是互不相关的,即两个线程不回产生交集,每个线程都只关注自己的一亩三分地, ...
CUDA性能剖析和Visual Profiler
view plaincopyprint? view plaincopyprint? 入门后的进一步学习的内容,就是如何优化自己的代码。我们前面的例子没有考虑任何性能方面优化,是为了更好地学习基本知识点,而不是其他细节问题。从本节开
CUDA并行计算框架
从这部分开始 结合虫子的demo程序给大家分析下cuda的性能与可行性。一、先概述下实现流程。CUDA在执行的时候是让host里面的一个一个的kernel按照线程网格(Grid)的概念在显卡硬件(GPU)上执行。每一个线
从图形处理到通用并行计算
市场对实时、高清晰度的三维图形具有无法满足的需求,由于这种需求的推动,可编程图形处理器(GPU)已经演化成高并行度,多线程,拥有强大计算能力和极高存储器带宽的多核处理器,如图1-1所示:图1-1. GPU
通用并行计算架构和编程模型
2006年11月,英伟达推出了CUDA,一种基于新的并行编程模型和指令集架构的通用计算架构,CUDA 能够利用英伟达GPU的并行计算引擎比CPU更高效的解决许多复杂计算任务。CUDA包含一个让开发者能够使用C作为高级
KNN算法的CUDA实现
1. 算法思路KNN算法的基础是对给定的query点集,对应查找在参考空间中距离最近的K个紧邻点。KNN的应用方面非常广泛,在ICP配准问题,Spin-image旋转图像配准法,SIFT点提取,数据挖掘,机器学习等多个方面
辐射度算法的CUDA实现
1. 简介辐射度算法是一种经典的全局光照算法,它可以解决光线跟踪等直接照明方法中所不能表现的真实世界中的照明现象问题。虽然渲染的结果表现力强,但是问题之一就是算法的耗费较大,由于其原理就是对各
CUDA学习之主机运行时组件
只有主机函数才能使用主机运行时组件。它提供了具有以下功能的函数:n 设备管理;n 上下文管理;n 存储器管理;n 代码模块管理;n 执行控制;n 纹理参考管理;n 与 OpenGL 和
CUDA存储器模型
GPU片内:register,shared memory; 板载显存:local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory; host 内存: host memory, pinned memory.CUDA存储器模型:GPU片内:regis
CUDA编程接口:虚拟地址空间与错误检查
本文将CUDA编程接口三方面的内容:同意虚拟地址空间、错误检查和调用栈。统一虚拟地址空间对于计算能力2.0或以上的设备,当应用以64位进程运行时,以TCC模式在win7/Vista(只支持Tesla系列设备)、在win XP
CUDA编程接口:纹理存储器的参考属性
本文将讲述CUDA编程接口中关于纹理存储器的基础知识,包括以下内容:纹理参考属性的相关概念、纹理参考的声明和运行时纹理参考属性。CUDA支持纹理硬件的一个子集,GPU为图形使用这个子集访问纹理存储器和
GPU技术
什么是 GPU 加速的计算?
什么是 GPU 加速的计算?
GPU 加速的计算是利用一颗图形处理器 (GPU) 以及一颗 CPU 来加速科学、工程以及企业级应用程序。 NVIDIA® 于 2007 年在这方面率先迈出了第一步,GPU 现已成就了世界各地政府实验室、大学、企业以及中小企业内的
基于GPU并行计算的K-Means聚类算法
基于GPU并行计算的K-Means聚类算法
聚类是信息检索、数据挖掘中的一类重要技术,是分析数据并从中发现有用信息的一种有效手段。它将数据对象分组成为多个类或簇,使得在同一个簇中的对象之间具有较高的相似度,而不同簇中的对象差别很大。作为统计学的
GPU异构计算模式渐入佳境 落地指日可待
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GPU技术大会2011亚洲站(GTC Asia 2011)于2011年12月14-15日在北京国家会议中心隆重召开,这也是GPU技术大会首次登陆中国。作为业界最大的技术盛会,GPU技术大会旨在分享GPU给科学和计算带来的变革性的影响。在GPU技
Cuda实现Kmeans算法,cuda并行kmeans算法
Cuda实现Kmeans算法,cuda并行kmeans算法
本文主要介绍如何使用CUDA并行计算框架编程实现机器学习中的Kmeans算法,Kmeans算法的详细介绍在这里,本文重点在并行实现的过程。当然还是简单的回顾一下kmeans算法的串行过程:伪代码:创建k个点作为起始质心(经常
GPU加速带来便利:处理速度翻倍只需四周
GPU加速带来便利:处理速度翻倍只需四周
常常从软件开发人员处听说,他们虽然已经对GPU那令人惊叹的处理能力有所耳闻,却仍迟迟不敢跨入并行编程领域。但现实情况比想象的要简单得多。为了帮助开发人员缓解紧张情绪,Portland集团(简称PGI)已经启动了一项名
基于GPU技术的化学跨规模超级计算
GPU技术大会亚洲站(GTC Asia)于2011年12月14-15日在北京国家会议中心隆重召开,这也是GPU技术大会首次登陆中国。作为业界最大的技术盛会,GPU技术大会旨在分享GPU给科学和计算带来的变革性的影响。在GPU
NVIDIA可视化性能分析器:computeprof
NVIDIA为UNIX、Windows和Mac系统提供了可视化性能分析器computeprof(又称Visual Profiler),用来为用户收集并分析底层GPU性能分析器的输出结果。利用底层性能分析器,程序不需要使用任何额外的编译器
CUDA引领GPU并行计算新时代
1、前言显卡的发展可以说是非常的快,人们对于视觉化上的要求也越来越高,随着用户对于图像处理上面的要求不断超出处理器的计算能力。另一方面CPU处理能力也不断强大,但在进入3D时代后,人们发现庞大的
在游戏设计中充分利用可编程的GPU
充分意识到GPU海量的吞吐和强悍的浮点计算能力,将极高提高程序性能,也能让充分发挥显卡的价值,GPU作为电脑上2个可编程的高性能芯片之一,长期以来都没得到普通程序员应有的重视,主要因为其编程麻烦
GPU加速的离线渲染技术
NVIDIA Gelato、Tesla、CUDA是一股对传统基于CPU的渲染器挑战的力量。GPU在诸多方面具有软件实现无可比拟的优势比如光栅化部分,遮挡剔除,以及潜在的并行计算能力,但是编程性实在缺少基于CPU的自由度
经典案例
详细解释CUDA以及CUDA应用实例演示
详细解释CUDA以及CUDA应用实例演示
1、前言自nVIDIA于GeForce 256提出GPU这个概念以来,显示核心就作为一个单独的单元从传统处理器中分离开来,主要负责视觉方面的处理工作。而发展至今日,GPU的性能已经远比当初强大,昔日停留在“视频卡”的概念也逐
华大基因利用GPU解决DNA海量数据问题
华大基因利用GPU解决DNA海量数据问题
华大基因是全球最大的基因组研究机构,该研究机构利用基于英伟达Tesla GPU的服务器群大幅缩短了工作时间,使分析大批DNA序列数据的时间从将近四天缩短至短短六个小时。(相关推荐:GTC现场报道:华大基因应用GPU加速
基于CUDA的光线跟踪算法
基于CUDA的光线跟踪算法
光线跟踪是目前常用的主流绘制技术之一,由于它能方便地模拟生成复杂的光照效果,生成高质量的图像,在很多领域得到了广泛的应用,如真实感绘制,虚拟现实,可视化,计算机动画等。但光线跟踪算法的计算开销较大,妨
上汽使用GPU加速汽车设计
2011 年亚洲GPU 技术大会 (GTC Asia2011)于2011年12月14号在中国北京的国家会议中心如期举行。GPU 技术大会让全世界的人们不仅能够更加深入地了解GPU 计算与可视化,而且可以认识到它们在未来科学以及技术
GPU在流体力学方面的应用研究
如今对3D的模拟,对动作场景的捕捉并分析,这些对计算的精确度和速度要求越来越高,而GPU技术的应用也就随之变得越来越普遍。来自美国斯坦福大学的Patrice Castonguay给大家分享了具有可扩展性和高效的高
如何用GPU模拟大规模并行逻辑
2011 年亚洲 GPU 技术大会 (GTC Asia2011)于2011年12月14号在中国北京的国家会议中心如期举行。GPU 技术大会让全世界的人们不仅能够更加深入地了解 GPU 计算与可视化,而且可以认识到它们在未来科学以及技
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引用 SanDeGoSa 2017-10-1 07:20
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引用 Curtisgomi 2017-9-12 12:40
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