▶ 本书中用到的公用函数放到了头文件book.h中 #ifndef __BOOK_H__ #define __BOOK_H__ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> // 自己加的 #include "cuda_runtime.h" // 自己加的 static void HandleError( cudaError_t err, const char *file, int line )//定义报错函数,通过传入的返回值和

以下问题的出现及解决都基于"WIN7+CUDA7.5". 问题描述:当我编译运行<GPU高性能编程CUDA实战>中第4章所给Julia实例代码时,出现了显示器闪动的现象,现象很快消失,并在窗口右下角弹出"显示器驱动已停止响应,并且已恢复"的提示,而最终并未得到Julia应有的计算结果,在命令行窗口中显示了相应错误信息. 问题解决:开始 > NVIDIA Corporation > Nsight Visual Studio Edition 4.

▶ 使用CPU和GPU分别实现散列表 ● CPU方法 #include <stdio.h> #include <time.h> #include "cuda_runtime.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (100*1024*1024) #define ELEMENTS (SIZE / sizeof(unsigned int)) #define HASH_E

▶ cpu_bitmap.h #ifndef __CPU_BITMAP_H__ #define __CPU_BITMAP_H__ #include "gl_helper.h" struct CPUBitmap { unsigned char *pixels; int x, y; void *dataBlock; void (*bitmapExit)(void*); CPUBitmap( int width, int height, void *d = NULL ) { pixels =

▶ 本章介绍了手动实现原子操作.重构了第五章向量点积的过程.核心是通过定义结构Lock及其运算,实现锁定,读写,解锁的过程. ● 章节代码 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "cuda.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h&q

▶ 本章介绍了多设备胸膛下的 CUDA 编程,以及一些特殊存储类型对计算速度的影响 ● 显存和零拷贝内存的拷贝与计算对比 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define imin(a,b) (a<b?a:b) #

▶ 本章介绍了线程并行,并给出四个例子.长向量加法.波纹效果.点积和显示位图. ● 长向量加法(线程块并行 + 线程并行) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define N (33 * 1024) __global_

▶ 本章介绍了线程块并行,并给出两个例子:长向量加法和绘制julia集. ● 长向量加法,中规中矩的GPU加法,包含申请内存和显存,赋值,显存传入,计算,显存传出,处理结果,清理内存和显存.用到了 tid += gridDim.x; 使得线程块可以读取多个下标,计算长于线程块数量的向量(例子中向量长度为32768,线程块数量为1024) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_la

▶ OpenGL与DirectX,等待填坑. ● basic_interop #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "cuda.h" #include "cuda_gl_interop.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\

▶ 本章介绍了纹理内存的使用,并给出了热传导的两个个例子.分别使用了一维和二维纹理单元. ● 热传导(使用一维纹理) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #include "D:\Code\CUDA\book\c

▶ 本章介绍了常量内存的使用,并给光线追踪的一个例子.介绍了结构cudaEvent_t及其在计时方面的使用. ● 章节代码,大意是有SPHERES个球分布在原点附近,其球心坐标在每个坐标轴方向上分量绝对值不大于500,其半径介于20到120:观察者(画面平面)位于z正半轴充分远处(z>500),现将所有的球体平行投影到画面平面上,考虑遮挡关系,并考虑球面与画面平面的夹角给球体绘制阴影. #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h&qu

▶ 这章介绍了与CUDA设备相关的参数,并给出了了若干用于查询参数的函数. ● 代码(已合并) #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" int main(void) { cudaDeviceProp prop; //放置设备属

▶ 本章介绍了页锁定内存和流的使用方法,给出了测试内存拷贝.(单 / 双)流控制下的内存拷贝的例子. ● 测试内存拷贝 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (64*1024*1024) #defi

▶ 本章介绍了原子操作,给出了基于原子操作的直方图计算的例子. ● 章节代码 #include <stdio.h> #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include "D:\Code\CUDA\book\common\book.h" #define SIZE (100*1024*1024) #define USE_SHARE_MEMORY

在整个过程中出现了各种问题,我先将我调试好的真个项目打包,提供下载. /* * Copyright 1993-2010 NVIDIA Corporation. All rights reserved. * * NVIDIA Corporation and its licensors retain all intellectual property and * proprietary rights in and to this software and related documentation.

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提示的问题如下: error : argument of type "void *(*)(void *)" is incompatible with parameter of type "CUT_THREADROUTINE" 解决方法是将下面的代码 void* routine(void *pvoidData) 修改为下面的代码 unsigned WINAPI routine(void *pvoidData) 原因是为什么,我也不知道,同求解.

GPGPU OpenCL/CUDA 高性能编程的10大注意事项 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. 循环展开代码例子: #include<iostream> using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;

转载自:http://hc.csdn.net/contents/content_details?type=1&id=341 1.展开循环 如果提前知道了循环的次数,可以进行循环展开,这样省去了循环条件的比较次数.但是同时也不能使得kernel代码太大. #include using namespace std; int main(){ ; ;i<=;i++){ sum+=i; } sum=; ;i<=;i=i+){ sum+=i; sum+=i+; sum+=i+; sum+=i+;

转载自:http://blog.sina.com.cn/s/blog_a43b3cf2010157ph.html 编写利用GPU加速的并行程序有多种方法,归纳起来有三种: 1.      利用现有的GPU函数库. Nvidia 的CUDA工具箱中提高了免费的GPU加速的快速傅里叶变换(FFT).基本线性代数子程序(BLAST).图像与视频处理库(NPP).用户只要把源代码中CPU版本的快速傅里叶变换.快速傅里叶变换和图像与视频处理库替换成相应的GPU版,即可得到性能加速.除了Nvidia提供的函