1. 页锁定主机内存 c库函数malloc()分配标准的,可分页(Pagable)的内存,cudaHostAlloc()分配页锁定的主机内存.页锁定内存也称为固定内存(Pinned Memory)或者不可分页内存,它有个重要属性:操作系统将不会对这块内存分页并交换到磁盘上,从而确保了该内存始终驻留在物理内存中.因此,操作系统能够安全的使某个应用程序访问该内存的物理地址,因为这块内存将不会被破坏或者重新定位. 由于GPU知道内存的物理地址,因此可以通过“直接内存访问(Direct Memory A

Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level 到目前为止,我们讨论的一直是kernel level的,也就是一个kernel或者一个task由许多thread并行的执行在GPU上.Stream的概念是相对于后者来说的,Grid level是指多个kernel在一个device上同时执行. Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上.Strea

Cuda Stream流分析 Stream 一般来说,cuda c并行性表现在下面两个层面上: Kernel level Grid level Stream和event简介 Cuda stream是指一堆异步的cuda操作,他们按照host代码调用的顺序执行在device上. 典型的cuda编程模式我们已经熟知了: 将输入数据从host转移到device 在device上执行kernel 将结果从device上转移回host Cuda Streams 所有的cuda操作(包括kernel执行和数

1.并行与并发的区别 在说到并行的时候,相信很多人都会想到并发的概念.那么并行和并发两者一字之差,有什么区别呢? 并行:多个任务在同一时间点发生,并由不同的cpu进行处理,不互相抢占资源 并行: 并发:多个任务在同一时间点内同时发生了,但由同一个cpu进行处理,互相抢占资源 并发: 当在大量数据处理上,数据并行化可以大量缩短任务的执行时间,将一个数据分解成多个部分,然后并行处理,最 后将多个结果汇总,得到最终结果. 2.并行流原理介绍 对于并行流,其在底层实现中,是沿用了Java7提供的fork

写在前面 在本系列文章的第一篇,我们提到了函数式编程的优点之一是"易于并发编程". Java作为一个多线程的语言,它通过 Stream 来提供了并发编程的便利性. 题外话: 严格来说,并发和并行是两个不同的概念. "并发(Concurrency)"强调的是在同一时间开始执行多个任务,通常会涉及多线程之间的上下文切换: "并行(Parallelism)"强调的是将一个大任务分解为多个小任务后,再同时执行这些小任务,得到多个中间结果后再汇总为一个最终

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>>>();

转自: http://hackecho.com/2013/04/cuda-parallel-reduction/ Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子,也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法.在这个算法的优化中,Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本,将Bandwidth几乎提高到了峰值.相信我们通过仔细研读这个过程,一定能对CUDA程序的优化有更加深刻的认识.下面我们来一一细看这几种优化方案,数据和思想均摘录自官方SDK中Samples的算法说明

利用shared memory计算,并避免bank conflict:通过每个block内部规约,然后再把所有block的计算结果在CPU端累加 代码: #include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <memory> #include <iostream> #

Fork/Join 框架有特定的ExecutorService和线程池构成.ExecutorService可以运行任务,并且这个任务会被分解成较小的任务,它们从线程池中被fork(被不同的线程执行)出来,在join(即它的所有的子任务都完成了)之前会一直等待. Fork/Join 使用了任务窃取来最小化线程的征用和开销.线程池中的每条工作线程都有自己的双端工作队列并且会将新任务放到这个队列中去.它从队列的头部读取任务.如果队列是空的,工作线程就尝试从另外一个队列的末尾获取一个任务.窃取操作不会很

title: [CUDA 基础]3.6 动态并行 categories: - CUDA - Freshman tags: - 动态并行 - 嵌套执行 - 隐式同步 toc: true date: 2018-04-24 20:57:48 Abstract: 本文介绍CUDA动态并行--在设备上运行时的网格启动新的子网格 Keywords: 动态并行,嵌套执行 动态并行 本文作为第三章CUDA执行模型的最后一篇介绍动态并行,书中关于动态并行有一部分嵌套归约的例子,但是我认为,这个例子应该对我们用途不

#include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h" #include <stdio.h> #include <time.h> #include <stdlib.h> #define MAX 120 #define MIN 0 cudaError_t addWithCudaStream(int *c, const int *a, const int *b,

0. APOD过程 ● 评估.分析代码运行时间的组成,对瓶颈进行并行化设计.了解需求和约束条件,确定应用程序的加速性能改善的上限. ● 并行化.根据原来的代码,采用一些手段进行并行化,例如使用现有库,或加入一些预处理指令等.同时需要代码重构来暴露它们固有的并行性. ● 优化.并行化完成后,需要通过优化来提高性能.优化可以应用于各个级别,从数据传输到计算到浮点操作序列的微调.分析工具对这一过程非常有用,可以建议开发人员优化工作的下一个策略. ● 部署.将结果与原始期望进行比较.回想一下,初始评估步

名词解释 SM :Streaming Multiprocessor    而 Block 大致就是对应到 SM     所有的blocks 按照流水线被送到6个SM中进行计算 在 Compute Capability 1.0/1.1 中,每个 SM 最多可以同时管理 768 个 thread(768 active threads)或 8 个 block(8 active blocks);而每一个 warp 的大小,则是 32 个 thread,也就是一个 SM 最多可以有 768 / 32 =

CUDA C++编程手册(总论) CUDA C++ Programming Guide The programming guide to the CUDA model and interface. Changes from Version 10.0 Use CUDA C++ instead of CUDA C to clarify that CUDA C++ is a C++ language extension not a C language. General wording improve

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (3)--切分数据和运行时系统 0x00 摘要 0x01 分割小批次 1.1 使用 1.2 PyTorch 基础 1.2.1 chunk 1.2.2 cat 1.3 分割 & 聚合 1.4 剖析 0x02 运行 2.1 Stream 2.2 Task 2.3 Worker 2.4 生成 worker 2.5 使用 2.5.1 何时生成worker 2.5.2 剖析 2

[源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 目录 [源码解析] PyTorch 流水线并行实现 (6)--并行计算 0x00 摘要 0x01 总体架构 1.1 使用 1.2 前向传播 1.3 Pipeline 类 1.3.1 构建依赖 1.3.2 Queue 1.3.3 计算 0x02 并行拷贝和计算 2.1 GPU并行操作 2.2 PyTorch 2.3 Stream 封装 2.3.1 PyTorch 样例 2.3.2 生成/获取 2.3.3 记录 2.3.4 等待 2.

//////////////////////////////////////////////////////////////////////////// // // Copyright 1993-2015 NVIDIA Corporation. All rights reserved. // // Please refer to the NVIDIA end user license agreement (EULA) associated // with this source code for

已经对Stream API的用法鼓吹够多了,用起简洁直观,但性能到底怎么样呢?会不会有很高的性能损失?本节我们对Stream API的性能一探究竟. 为保证测试结果真实可信,我们将JVM运行在-server模式下,测试数据在GB量级,测试机器采用常见的商用服务器,配置如下: OS CentOS 6.7 x86_64 CPU Intel Xeon X5675, 12M Cache 3.06 GHz, 6 Cores 12 Threads 内存 96GB JDK java version 1.8.0

Java8 Stream基础.深入.测试 1.基本介绍 1.创建方式 1.Array的Stream创建 1.直接创建 // main Stream stream = Stream.of("a", "b", "c"); String [] strArray = new String[] {"a", "b", "c"}; stream = Stream.of(strArray); // St

原创文章,转载请务必将下面这段话置于文章开头处. 本文转发自技术世界,原文链接 http://www.jasongj.com/kafka/kafka_stream/ Kafka Stream背景 Kafka Stream是什么 Kafka Stream是Apache Kafka从0.10版本引入的一个新Feature.它是提供了对存储于Kafka内的数据进行流式处理和分析的功能. Kafka Stream的特点如下: Kafka Stream提供了一个非常简单而轻量的Library,它可以非常方

Stream闪亮登场 一. Stream(流)是什么,干什么 Stream是一类用于替代对集合操作的工具类+Lambda式编程,他可以替代现有的遍历.过滤.求和.求最值.排序.转换等 二. Stream操作方式 并行方式parallelStream 顺序方式Stream 三. Stream优势 Lambda 可有效减少冗余代码,减少开发工作量 内置对集合List.Map的多种操作方式,含基本数据类型处理 并行Stream有效率优势(内置多线程) 四. Stream(流)的基本使用 遍历forEa