针对大数据的计算,很多程序通过搭建mpi集群进行加速,并取得了很好的效果.算法内部的加速,当前的并行化趋势是利用GPU显卡进行算法加速.针对并行性非常好的算法,GPU加速效果将远大于集群带来的加速效果.所以,如果我们面临非常多的数据,针对数据的处理算法有具有很好的内部并行性,则我们可以将mpi和GPU结合,获得更大的加速比. 将mpi和GPU结合的产物就是GPU集群.它可以为我们带来非常高的加速比.虽说NVIDIA的cuda为我们提供了类C语言的编程环境,但是cuda还不是C语言,这就为mpi和

1.问题描述 矩阵乘法问题描述如下: 给定矩阵A和B,其中A是m*p大小矩阵,B是p*n大小的矩阵.求C = A*B. 求解这个问题最简单的算法是遍历A的行和B的列,求得C的相应元素,时间复杂度O(mnp),空间复杂度O(1). // 矩阵乘法的C++实现 ; i<m; i++){ ; j<n; j++){ float temp = 0.0; ; k<p; k++){ temp += A[i*p + k] * B[k*n + j]; } C[i*n + j] = temp; } } 2.

实验内容 N体问题是指找出已知初始位置.速度和质量的多个物体在经典力学情况下的后续运动.在本次实验中,你需要模拟N个物体在二维空间中的运动情况.通过计算每两个物体之间的相互作用力,可以确定下一个时间周期内的物体位置. 在本次实验中,N个小球在均匀分布在一个正方形的二维空间中,小球在运动时没有范围限制.每个小球间会且只会受到其他小球的引力作用.在计算作用力时,两个小球间的距离不会低于其半径之和,在其他的地方小球位置的移动不会受到其他小球的影响(即不会发生碰撞,挡住等情况).你需要计算模拟一定时间后

硬件加速 并行计算 OpenCL OpenCL API VS SDK 英伟达硬件编解码方案 基于 OpenCL 的 API 自己写一个编解码器 使用 SDK 中的编解码接口 使用编码器对于 OpenCL 和 SDK 的封装 硬件加速 硬件加速的学术名称是 GPGPU(General-purpose computing on graphicsprocessing units),中文名称是通用图形处理器.最基本的思想是使用 GPU 的运算能力完成原本需要 CPU 来进行的运算. 并行计算 GPU 是

问题描述:项目中,需要对高清监控视频分析处理,经测试,其解码过程所占CPU资源较多,导致整个系统处理效率不高,解码成为系统的瓶颈. 解决思路: 利用GPU解码高清视频,降低解码所占用CPU资源,加速解码过程. 一.OpenCV中的硬解码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行读取视频,由cv::gpu::VideoReader_GPU完成,其示例程序如下. 1 int main(int argc, const char* argv[]) 2 { 3 if (argc != 2) 4 re

CUDA基本使用方法 在介绍OpenCV中GPU模块使用之前,先回顾下CUDA的一般使用方法,其基本步骤如下: 1.主机代码执行:2.传输数据到GPU:3.确定grid,block大小: 4.调用内核函数,GPU运行程序:5.传输结果到CPU:6.继续主机代码执行. 下图是两个向量相加的简单示例程序和处理流图. 注意的问题:cu,cpp文件的组织 内核函数和其wrapper函数置于cu文件中. 在cpp文件声明wrapper函数,并调用wrapper函数. wrapper函数的声明定义需加ext

目录(?)[-] 私有驱动 编译 FFMPEG 使用 nvenc 这篇文档介绍如何在 ffmpeg 中使用 nvenc 硬件编码器. 私有驱动 nvenc 本身是依赖于 nvidia 底层的私有驱动的,所以想要使用编码器首先需要安装 nvidia 的私有驱动.在 NVIDIA VIDEO CODEC SDK 的介绍中说明,最新版本的 nvenc sdk 5.0 在 Linux 需要 346.22 以上的驱动,在windwos 下则需要 347.07 以上的驱动 The latest NVENC

原文:基于NVIDIA显卡的硬编解码的一点心得 (完结) 1.硬解码软编码方法:大体流程,先用ffmpeg来读取视频文件的包,接着开启两个线程,一个用于硬解码,一个用于软编码,然后将读取的包传给解码器,编码出的frame download到内存,然后做scale处理,将scale后的帧和编码参数一起传给编码函数,最终生成pkt包,将其写入文件.由于CUVID中CuvideoSource不支持rtsp视频流数据,不能由rtsp地址创建VideoSource,所以用ffmpeg来解析rtsp视频流.

前面介绍利用NVIDIA公司提供的CUVID库进行视频硬解码,下面将介绍利用DXVA进行硬解码. 一.DXVA介绍 DXVA是微软公司专门定制的视频加速规范,是一种接口规范.DXVA规范制定硬件加速解码可分四级:VLD,控制BitStream:IDCT,反余弦变换:Mocomp,运动补偿,Pixel Prediction:PostProc,显示后处理.其中,VLD加速等级最高,所以其包含IDCT.MoCoopm和PostProc:IDCT加速次之,包含MoCoopm和PostProc:最后MoC

一.OpenCV中的硬编码 OpenCV2.4.6中,已实现利用GPU进行写视频,编码过程由cv::gpu::VideoWriter_GPU完成,其示例程序如下. 1 int main(int argc, const char* argv[]) 2 { 3 if (argc != 2) 4 { 5 std::cerr << "Usage : video_writer <input video file>" << std::endl; 6 return

通过上一篇关于并行计算准备部分的介绍,我们知道MPI(Message-Passing-Interface 消息传递接口)实现并行是进程级别的,通过通信在进程之间进行消息传递.MPI并不是一种新的开发语言,它是一个定义了可以被C.C++和Fortran程序调用的函数库.这些函数库里面主要涉及的是两个进程之间通信的函数.MPI可以在Windows和linux环境中都有相应的库,本篇以Windows10作为演示开发环境. 1.Windows10+VS 2015上搭建MPI开发环境 下载 mpi for

最近在学一门课,叫做“C++与并行计算”.要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口.联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识. 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data).这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple). 除了SISD,其他几个都算是并行计算方法.这里重点介绍下SPMD. S

环境安装和例程运行 显卡主要有两家,ATI.NVIDIA,简称A卡和N卡.随着GPU计算能力的上升,采用GPU并行计算来加速的应用越来越多. Nvidia创立人之一,黄仁勋(Jen-Hsun Huang),美籍,中国台湾人,现为公司主席兼行政总裁.NVIDIA采用cuda框架实现并行计算,cuda是c语言的拓展集. ATI总部设在加拿大安大略省万锦.06年,被AMD收购.ATI有类似于cuda的框架,streaming,需要用汇编写. 本篇主要讲述 1. Cuda编程环境准备.驱动更新.安装to

几乎所有人的第一个程序是从“hello,world”程序开始学习的 #include "mpi.h" #include <stdio.h> int main(int argc, char* argv[]) { int rank, numproces; int namelen; char processor_name[MPI_MAX_PROCESSOR_NAME]; MPI_Init(&argc, &argv); MPI_Comm_rank(MPI_COMM_

http://blog.csdn.net/tracer9/article/details/50484764 标签: CUDA并行计算NVIDIAlinux 2016-01-08 18:35 637人阅读 评论(0) 收藏 举报  分类: CUDA 版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载.  目录(?)[+] 目录: PRE-INSTALLATION ACTIONS 1 检查GPU 2 检查系统 3 检查gcc PACKAGE MANAGER INSTALLATION Manually

前言 对,这是一个高大上的技术,终于要做老崔当年做过的事情了,生活很传奇. 一.主流 GPU 编程接口 1. CUDA 是英伟达公司推出的,专门针对 N 卡进行 GPU 编程的接口.文档资料很齐全,几乎适用于所有 N 卡. 本专栏讲述的 GPU 编程技术均基于此接口. 2. Open CL 开源的 GPU 编程接口,使用范围最广,几乎适用于所有的显卡. 但相对 CUDA,其掌握较难一些,建议先学 CUDA,在此基础上进行 Open CL 的学习则会非常简单轻松. 3. DirectCompute

* CUDA与cuDNN * 什么是CUDA * CUDA(ComputeUnified 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 * 什么是CUDNN * NVIDIA cuDNN是用于深度神经网络的GPU加速库.它强调性能.易用性和低内存开销.NVIDIA cuDNN可以集成到更高级别的机器学习框架中,如谷歌的Tensorflow.加州大学伯克利分校的流行caff

构建可扩展的GPU加速应用程序(NVIDIA HPC) 研究人员.科学家和开发人员正在通过加速NVIDIA GPU上的高性能计算(HPC)应用来推进科学发展,NVIDIA GPU具有处理当今最具挑战性的科学问题的计算能力.从计算科学到人工智能,GPU加速应用正在带来突破性的科学发现.流行的语言如C.C++.FORTRAN和Python正被用来开发.优化和部署这些应用程序. 面向HPC的GPU程序设计 NVIDIA GPU可以编程得很像CPU.从替换GPU优化的数学库开始.使用标准C++并行算法和

第一章:VMware workstation虚拟化1.1 VMware workstation计算网络存储介绍1.2 VMware workstation其他功能特性介绍1.3 VMware workstation创建各类客户机第二章:总控制台虚拟机console部署2.1 最小化安装console2.2 安全登陆虚拟机console2.3 console安装VMware tools2.4 console部署本地YUM源2.5 console安装必要工具和基础环境2.6 console工具目录部

这篇博文专门讲述 Ambertools15的安装方法,尽管Ambertools16版本已经正是发行了,但两者在安装方式上没有任何区别.比较偏爱Ambertools15的原因主要还是在容量方面(230M),它比Ambertools14改进了不少,但其bz2型压缩容量只增加了27M,而Ambertools16已经有330M了(这个新功能如果在以后应用中涉略较多的话,我在专门开博讨论).网络中对如何安装ambertools较为缺乏,而且介绍非常简单,参考链接[1]和[2]. 在安装时,要了解tools