深度学习的兴起,使得多线程以及GPU编程逐渐成为算法工程师无法规避的问题.这里主要记录自己的GPU自学历程. 目录 <GPU编程自学1 -- 引言> <GPU编程自学2 -- CUDA环境配置> <GPU编程自学3 -- CUDA程序初探> <GPU编程自学4 -- CUDA核函数运行参数> <GPU编程自学5 -- 线程协作> <GPU编程自学6 -- 函数与变量类型限定符> <GPU编程自学7 -- 常量内存与事件>

http://hpcbbs.it168.com/forum.php?mod=viewthread&tid=1643 根据上面链接的帖子研究了下三维数组,就像他自己说的一样是有问题的,我自己修改了下,结果终于正确了.大家有兴趣的可以对照着看看. 整个过程关键参考了这篇文章http://www.xuebuyuan.com/685353.html #include <stdio.h> //#include <cutil.h> #include <helper_cuda.h&

CUDA编程(二) CUDA初始化与核函数 CUDA初始化 在上一次中已经说过了,CUDA成功安装之后,新建一个project还是十分简单的,直接在新建项目的时候选择NVIDIA CUDA项目就能够了,我们先新建一个MyCudaTest project.删掉自带的演示样例kernel.cu.然后新建项,新建一个CUDA C/C++ File ,我们首先看一下怎样初始化CUDA,因此我命名为InitCuda.cu 首先我们要使用CUDA的RunTime API 所以 我们须要include cud

常量内存 用常量内存来替换全局内存可以有效的减少内存带宽 __constant__修饰符标识常量内存,从主机内存复制到GPU上的常量内存时,需要特殊版本的cudaMemcpy(): cudaMemcpyToSymbol(),从而会复制到常量内存,而原来的会复制到全局内存. 1. 对常量内存的单次读操作可以广播到其他的邻近线程,这将节约15次读取操作(因为这里线程块包含16个线程) 2. 常量内存的数据将缓存起来,因此对相同地址的连续读操作将不会产生额外的内存通信量. 解释邻近线程:CUDA架构中

通过调用CUDA的cudaGetDeviceProperties函数可以获得指定设备的相关信息,此函数会根据GPU显卡和CUDA版本的不同得到的结果也有所差异,下面code列出了经常用到的设备信息: #include "funset.hpp" #include <iostream> #include <cuda_runtime.h> // For the CUDA runtime routines (prefixed with "cuda_"

以下CUDA sample是分别用C++和CUDA实现的流的使用code,并对其中使用到的CUDA函数进行了解说,code参考了<GPU高性能编程CUDA实战>一书的第十章,各个文件内容如下: funset.cpp: #include "funset.hpp" #include <random> #include <iostream> #include <vector> #include <memory> #include &

线程的索引计算 只需要知并行线程的初始索引,以及如何确定递增的量值,我们希望每个并行线程从不同的索引开始,因此就需要对线程索引和线程块索引进行线性化,每个线程的其实索引按照以下公式来计算: int tid = threadIdx.x + blockIdx.x * blockDim.x; 线程块数量限制:65536 线程块中线程数量限制:512 共享内存和同步 共享内存 __share__添加到变量声明,使得声明的变量驻留在共享内存中.cuda c编译器对共享内存中的变量和普通变量采用不同的处理策

结合CUDA范例精解以及CUDA并行编程.由于正在学习CUDA,CUDA用的比较多,因此翻译一些个人认为重点的章节和句子,作为学习,程序将通过NVIDIA K40服务器得出结果.如果想通过本书进行CUDA编程,又不太懂CUDA和GPU的架构,可以将这个博客作为入门博客(但是希望你能有些基础,因为我介绍的并不是特别全面,只是捡了一些我困惑很久后来明白的知识点,如果完全不懂GPU的话,建议通读本书和介绍GPU的架构的书),我尽量在一个月更新完这本书的中文内容(部分)并补充一些自己的认识.欢迎大家评论

CUDA编程模型是一个异构模型,需要CPU和GPU协同工作. host和device host和device是两个重要的概念 host指代CPU及其内存 device指代GPU及其内存 __global__: host调用,device上执行 __device__:device调用,device执行 __host__:host调用, host执行 典型编程流程 分配host内存,并进行数据初始化 分配device内存,并从host将数据拷贝到device上 调用CUDA的核函数在device上完

[源码解析] PyTorch 如何使用GPU 目录 [源码解析] PyTorch 如何使用GPU 0x00 摘要 0x01 问题 0x02 移动模型到GPU 2.1 cuda 操作 2.2 Module 2.3 移动 2.3.1 示例 2.3.2 操作 2.3.3 _apply 方法 2.4 小结 0x03 在GPU之上调用函数 3.1 CUDA编程模型基础 3.1.1 异构模型 3.1.2 并行思想 3.1.3 处理流程 3.2 函数 3.2.1 核函数 3.2.2 PyTorch 样例 3.

今天测试在核函数在GTX 950M上运行的情况,核函数中的pow竟然出不来结果...在网上查了一圈,说是要改成powf,结果确实就好了. 但是,奇怪的是,CUDA版本都是最新的8.0,之前在GT 720上.K80上运行的情况是pow函数都可以,到笔记本上就得换成powf(powf是CUDA的内置函数),因此是绝对没问题的,不过这个情况还是很奇怪...

核函数是GPU每个thread上运行的程序.必须通过__gloabl__函数类型限定符定义.形式如下: __global__ void kernel(param list){  } 核函数只能在主机端调用,调用时必须申明执行参数.调用形式如下: Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(param list); <<<>>>运算符内是核函数的执行参数,告诉编译器运行时如何启动核函数,用于说明内核函数中的线程数量,以及线程是如何

title: [CUDA 基础]4.4 核函数可达到的带宽 categories: - CUDA - Freshman tags: - 带宽 - 吞吐量 - 矩阵转置 toc: true date: 2018-05-13 12:08:02 Abstract: 本文通过矩阵转置这一个例子,调整,优化核函数,使其达到最优的内存带宽 Keywords: 带宽,吞吐量,矩阵转置 开篇废话 下面是废话,与本文知识无关,可以直接跳到下面红字处开始本文知识的学习. 废话继续,这两天没更新博客了,上一篇是转发的

正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数.但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错. 因而C++的类和CUDA结合使用需要进行一层封装,借用两个数组相加的例子说明,主要过程如下: 本项目包括4文件,如上图所示,分别为:add.h.add.cpp.kernel.cuh.kernel.c

调试一个CUDA核函数过程中发现一个奇怪的问题:调用某个核函数,程序耗时33秒,并且主要时间是main()函数结束后的33秒:而注释掉此核函数,程序执行不到1秒. 由此可见,可能是某种栈溢出,导致了程序运行异常.但是,为什么程序的效果看起来是在main函数结束后还继续卡死这么长时间呢?并且没有任何core文件,很神奇! ==================================================== 2019-05-23补充: 1.确实是核函数中有越界,导致程序逻辑执行完

崩溃的信息如下: 1 OpenCV(4.1.0-dev) Error: Gpu API call (invalid configuration argument) in videoDecPostProcessFrame, file /home/admin/opencv/opencv_contrib-master/modules/cudacodec/src/cuda/nv12_to_rgb.cu, line 203 2 terminate called after throwing an inst

以下是找到的代码 1 cv::cuda::Stream stream; 2 cudaStream_t s = cv::cuda::StreamAccessor::getStream(stream); 3 kernel_func<<<16, 64, 0, s>>>();

#include <stdio.h> __global__ void childKernel(int i) { int tid = blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; printf("parent:%d,child:%d\n",i,tid); for(int j=i;j<i+10;j++) { printf(",%d",j); } printf("\n"); } __global__ void

又是一枚祖国的骚年,阅览做做笔记:http://www.cnblogs.com/neopenx/p/4643705.html 这里只是一些基础知识.帮助理解DL tool的实现. “这也是深度学习带来的一个全新领域,它要求研究者不仅要理论强,建模强,程序设计能力也要过硬,不能纸上谈兵.” CUDA的广泛应用造就了GPU计算专用Tesla GPU的崛起. 随着显卡的发展,GPU越来越强大,而且GPU为显示图像做了优化.在计算上已经超越了通用的CPU.如此强大的芯片如果只是作为显卡就太浪费了,因此N

为什么需要GPU 几年前我启动并主导了一个项目,当时还在谷歌,这个项目叫谷歌大脑.该项目利用谷歌的计算基础设施来构建神经网络. 规模大概比之前的神经网络扩大了一百倍,我们的方法是用约一千台电脑.这确实使深度学习取得了相当大的进展.用到相当多的 计算机.不久之后我发现,之前我并没意识到,用一千台电脑是一项非常昂贵的技术.因此,我和我的朋友,意识到,利用一种 不同的技术,仅用三台电脑,而非一千台,就可以做到这点,而秘诀就是利用GPU技术. ---Andrew Ng [The Big Talk:深度学