转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5b.html 一个grid中的所有线程执行相同的内核函数,通过坐标进行区分.这些线程有两级的坐标,blockId和threadId,由CUDA runtime system指定.grimDim.x标识block在x维度上的数目,gridDim.y标识block在y维度上的数目.例如, 在启动内核时指定: dim3 dimBlock(4,2,2); dim3 dimGrid(2,2,1); Kerne

文章目录 前言 CUDA线程模型(如何组织线程) CUDA内存模型(了解不同内存优缺点,合理使用) 前言   CUDA(Compute Unified Device Architecture)是显卡厂商NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂的计算问题.通过使用CUDA,开发人员可以像在CPU上那样直接访问GPU设备的虚拟指令集和存储设备,大大提高了GPU算法或程序的开发效率.CUDA平台可以通过CUDA加速库.编译器指令.应用编

CUDA thread index: int blockId = blockIdx.z * (gridDim.x*gridDim.y)                    + blockIdx.y * gridDim.x                    + blockIdx.x; int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z)                      + threadIdx.z * (blo

命令名称: 1.1 以继承的方式实现Hystrix命令使用类名作为默认的命令名称,我们也可以在构造函数中通过Setter静态类来设置 1.2 为了保存每个命令分配的Setter分配,你也可以像这样缓存Setter 命令分组和线程池划分: 通过设置命令组,Hystrix会根据组来组织和统计命令的告警.仪表盘等信息.一定要设置命令组,因为除了根据组来实现统计外,Hystrix命令默认的线程划分也是根据命令分组来实现的.默认情况下,Hystrix会让相同组名的精灵使用同一个线程池,所以我们需要在创建H

转自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_48b9e1f90100fm5h.html 四.CUDA性能 CUDA中的block被划分成一个个的warp,在GeForce8800GTX上,一个warp有32个线程.若不够32个线程,则padding相应数目的线程.Warp中的线程ID是连续且递增的.对于二维组织的线程来说,先把threadIdx.y为0的线程按照threadIdx.x从小到大排,然后把threadIdx.y为1的线程按照threadIdx.x从小到大的顺序

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.

CUDA学习笔记 GPU架构 GPU围绕流式多处理器(SM)的可扩展阵列搭建,每个GPU有多个SM,每个SM支持数百个线程并发执行.目前Nvidia推出了6种GPU架构(按时间顺序,详见下图):Fermi.Kepler.Maxwell.Pascal.Volta和Turing,每种架构的SM构成不尽相同. 以Fermi架构为例,SM通常包含以下组成部分: 32个CUDA核心,每核心由一整数算术逻辑单元ALU和一浮点运算单元FPU组成 共享内存/L1Cache 寄存器 加载/存储单元 特殊功能单元S

这一部分打算从头记录一下CUDA的编程方法和一些物理架构上的特点:从硬件入手,写一下包括线程束的划分.流水线的调度等等微结构的问题,以及这些物理设备是如何与软件对应的.下一部分会写一下cuda中的几种内存划分,进行数据同步,以及优化cuda运行效率的几种方法. 1 硬件架构 1.1 Tesla : G80 不同厂家.版本的GPU内容差别可能会比较大,因此挑出几款比较经典的GPU,写一些通用的部分. GPU最重要的一点是可以并行的实现数据处理.这一点在数据量大.运算复杂度不高的条件下极为适用.可以

  1GPUs can handle thousands of concurrent threads. 2The pieces of code running on the gpu are called kernels 3A kernel is executed by a set of threads. 4All threads execute the same code (SPMD) 5Each thread has an index that is used to calculate mem

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下.本博主从2012年上高性能计算课程開始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中.使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择. 还有不到一年毕业.怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通.步步为营.顺便分享设计的一些经验教训.希望能给学习C

CUDA计算模型 CUDA中计算分为两部分,串行部分在Host上执行,即CPU,而并行部分在Device上执行,即GPU. 相比传统的C语言,CUDA增加了一些扩展,包括了库和关键字. CUDA代码提交给NVCC编译器,该编译器将代码分为Host代码和Device代码两部分. Host代码即为原本的C语言,交由GCC,ICC或其他的编译器处理: Device代码部分交给一个称为实时(Just in time)编译器的组件,在给代码运行之前编译.Device code编译成类似java的字节码文件

CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大家比较全面地了解CUDA编程最重要的知识点,做到快速入门: GPU架构特点 CUDA线程模型

http://blog.csdn.net/augusdi/article/details/12833235 CUDA从入门到精通 - Augusdi的专栏 - 博客频道 - CSDN.NET CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一

1.基本概念 CUDA,全称是Compute Unified Device Architecture,意即统一计算架构,是NVIDIA推出的一种整合技术,开发者可以利用NVIDIA的GeForce 8 以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算. ——维基百科 利用CUDA这个平台,可以方便地使用GPU来加速程序的数据运算.GPU对于深度学习这类领域非常重要,因为其具有强大的并行计算能力和浮点运算能力. CUDA的编程模型将CPU作为主机(Host),将GPU作为设备(Device),CP

CUDA和OpenGL互操作的实现及分析刘进锋．郭雷(西北工业大学 自动化学院,陕西西安710129) 1 CUDA与OpenGL概述 OpenGL是图形硬件的软件接口,它是在SGI等多家世界著名的计算机公司的倡导下,以SGI的GL三维图形库为基础制定的一个通用.共享的.开放式的.性能卓越的三维图形标准.OpenGL在医学成像.地理信息.石油勘探.气候模拟以及娱乐动画上有着广泛应用,它已经成为高性能图形和交互式视景处理的工业标准. OpenGL不是一种编程语言,而是一种API(应用程序编程接口)

http://www.kuqin.com/hardware/20080830/15726.html 一 在硬件和软件之间选择     “计算机软件和硬件的逻辑等价性”是计算机组成原理中一个非常重要的理论,意思是指计算机硬件能够完成的功能,逻辑上都能通过软件来同样实现.这一理论带来的实际好处是,使得我们今天的使用的计算机日趋小型化,成本和价格不断降低.比如,多年前我们需要用解压卡才能在PC上观看影碟,今天我们只需通过视频播放软件就行,当然这些都得益于伟大的“摩尔定律”在过去一直发挥的神奇功效. 所

线程 与进程相似,但线程是一个比进程更小的执行单位.一个进程在其执行的过程中可以产生多个线程. 与进程不同的是同类的多个线程共享同一块内存空间和一组系统资源,所以系统在产生一个线程,或是在各个线程之间作切换工作时,负担要比进程小得多,也正因为如此,线程也被称为轻量级进程. 程序 是含有指令和数据的文件,被存储在磁盘或其他的数据存储设备中,也就是说程序是静态的代码. 进程 是程序的一次执行过程,是系统运行程序的基本单位,因此进程是动态的. 系统运行一个程序即是一个进程从创建,运行到消亡的过程. 简

https://www.cnblogs.com/skyfsm/p/9673960.html CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构.做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实.CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度不会很大.本文章将通过以下五个方面帮助大

简述 在操作系统中,线程是可以划分优先级的,优先级较高的线程,得到CPU优先执行的几率就较高一些.设置线程的优先级,有助于帮助线程规划期选择下一个哪一个线程优先执行,但是线程优先级高不代表一定会优先执行,这在下文会说明原因 如何设置线程优先级 设置线程优先级的方法是 setPriority,jdk中该方法的代码如下: public final void setPriority(int newPriority) { ThreadGroup g; checkAccess(); if (newPrio

CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择.还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假开辟一个CUDA专栏,从入门到精通,步步为营,顺便分享设计的一些经验教训,希望能给学习CUDA的童鞋提供一定指导.个人能力所及,错误难免,欢迎讨论. PS:申请专栏好像需要先发原创帖超过15篇...

在之前的文章中我们详细介绍过Netty中的NioEventLoop,NioEventLoop从本质上讲是一个事件循环执行器,每个NioEventLoop都会绑定一个对应的线程通过一个for(;;)循环来处理事件消息.今天我们就借鉴NioEventLoop,并加入消息分发策略构建一个基础的Eventloop线程模型. 整个线程模型可以划分为三部分 事件监听及分发(Event):  监听消息事件并通过分发器分发: 分发器(Dispatch):将消息按照分发策略分发到对应的事件循环器中: 事件循环器