CUDA中确定你显卡的thread和block数 在进行并行计算时, 你的显卡所支持创建的thread数与block数是有限制的, 因此, 需要自己提前确定够用, 再进行计算, 否则, 你需要改进你的算法, 或者, 更新你的硬件了. 硬件方面总结 首先你需要知道你的显卡的Compute Capability , 在目前市面上绝大多数的都是支持1024 threads , 只有一些非常早期(Compute 1.x)的只是支持 512 threads. 如果是非常早期的一些显卡的话可以参阅这个Web

Total files:    23 Total symlinks:        0 Total blocks (validated):    22 (avg. block size 117723 B) Minimally replicated blocks:    22 (100.0 %) Over-replicated blocks:    0 (0.0 %) Under-replicated blocks:    0 (0.0 %) Mis-replicated blocks:     

由上一节可知,在main函数中,cuda程序的并行能力是在add<<<N,1>>>( dev_a, dev_b, dev_c )函数中体现的,这里面设置的是由N个block的构成的计算网络即grid,每一个block里面有1个thread存在.那么这种选取有什么用意呢,如何针对自己的计算问题设置计算网络呢? 首先要说明这两个数的选取没有固定的方法,完全是根据自身需求.其实它的完整形式是Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(

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最近想测试下Openfire下的最大并发数,需要开大量线程来模拟客户端.对于一个JVM实例到底能开多少个线程一直心存疑惑,所以打算实际测试下,简单google了把,找到影响线程数量的因素有下面几个: -Xms intial java heap size -Xmx maximum java heap size -Xss the stack size for each thread 系统限制 系统最大可开线程数 测试程序如下: import java.util.concurrent.atomic.A

https://en.wikipedia.org/wiki/Thread_control_block Thread Control Block (TCB) is a data structure in the operating system kernel which contains thread-specific information needed to manage it. The TCB is "the manifestation of a thread in an operating

cpu 密集性task,过多的线程反而降低了处理效率,最佳的做法就是保持和cpu core数量大致相同的线程数量: threads = number of CPUs + 1 io密集型,因为会有cpu idel,增加线程数量,可以提高cpu的利用率.具体算法: threads = number of cores * (1 + wait time / service time) 参考 http://baddotrobot.com/blog/2013/06/01/optimum-number-of-

CUDA并行编程的基本思路是把一个很大的任务划分成N个简单重复的操作,创建N个线程分别执行执行,每个网格(Grid)可以最多创建65535个线程块,每个线程块(Block)一般最多可以创建512个并行线程,在第一个CUDA程序中对核函数的调用是: addKernel<<<1, size>>>(dev_c, dev_a, dev_b); 这里的<<<>>>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

程序代码及图解析: #include <iostream> #include "book.h" __global__ void add( int a, int b, int *c ) { *c = a + b; } int main( void ) { int c; int *dev_c; HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) ); add<<<1,1>>>

GPU 的硬件基本概念 Nvidia的版本: 实际上在 nVidia 的 GPU 里,最基本的处理单元是所谓的 SP(Streaming Processor),而一颗 nVidia 的 GPU 里,会有非常多的 SP 可以同时做计算;而数个 SP 会在附加一些其他单元,一起组成一个 SM(Streaming Multiprocessor).几个 SM 则会在组成所谓的 TPC(Texture Processing Clusters). 在 G80/G92 的架构下,总共会有 128 个 SP,以

这个程序是把两个向量相加 add<<<N,1>>>(dev_a,dev_b,dev_c);//<N,1>,第一个参数N代表block的数量,第二个参数1代表每个block中thread的数量 tid=blockIdx.x;//blockIdx是一个内置变量,blockIdx.x代表这是一个2维索引 下面对这个程序做几个变化,并指出相应的程序应该改变的地方: 1.若启动1个block,每个block中有N个线程.改变: add<<<1,N&g

本文转自:http://blog.163.com/wujiaxing009@126/blog/static/71988399201701224540201/ 1.引言 CUDA性能优化----sp, sm, thread, block, grid, warp概念中提到:逻辑上,CUDA中所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将深入学习和了解有关warp的一些本质.   2.Warps and Thread Blocks wa

一.GPU简介 1985年8月20日ATi公司成立,同年10月ATi使用ASIC技术开发出了第一款图形芯片和图形卡,1992年4月ATi发布了Mach32图形卡集成了图形加速功能,1998年4月ATi被IDC评选为图形芯片工业的市场领导者,但那时候这种芯片还没有GPU的称号,很长的一段时间ATi都是把图形处理器称为VPU,直到AMD收购ATi之后其图形芯片才正式采用GPU的名字. NVIDIA公司在1999年发布GeForce 256图形处理芯片时首先提出GPU的概念.GPU使显卡削减了对CPU

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>

cuda实现向量相加 博客最后附上整体代码 如果有说的不对的地方还请前辈指出, 因为cuda真的接触没几天 一些总结(建议看) cuda 并不纯GPU在运行程序, 而是 cpu 与 gpu 一起在运行程序, cpu负责调度, gpu 负责运算, cpu称为HOST , gpu 称为 DEVICE 记住三个东西 grid block thread ,关系分别是 grid 包含多个 block , block 包含多个 thread 一个block中thread个数选取一般为32的整数倍, 原因和w

建议先看看前言中关于存储器的介绍:点击打开链接 线程 首先介绍进程,进程是程序的一次执行,线程是进程内的一个相对独立的可执行的单元.若把进程称为任务的话,那么线程则是应用中的一个子任务的执行.举个简单的例子:一个人要做饭,食谱就是程序代码,做的过程就是执行程序,做好的饭就是程序运行的结果,而在这期间,需要炒菜,放盐,放油等等就是线程.   线程同步 调用__syncthreads 创建一个 barrier 栅栏 每个线程在调用点等待块内所有线程执行到这个地方,然后所有线程继续执行后续命令 Mds

前面扯了很多,不过大多都是在讲CUDA 在软体层面的东西:接下来,虽然Heresy 自己也不熟,不过还是来研究一下硬体的部分吧-毕竟要最佳化的时候,好像还是要大概知道一下相关的东西的.这部分主要参考资料是: [Hotball's Hive]GPU 的硬体架构 Programming Massively Parallel Processors的Lecture 7 在研究硬体架构前,可能须要先回去看<nVidia CUDA简介>,稍微回顾一下在CUDA中thread.thread block.bl

CUDA是一个并行计算框架.用于计算加速.是nvidia家的产品.广泛地应用于现在的深度学习加速. 一句话描述就是:cuda帮助我们把运算从cpu放到gpu上做,gpu多线程同时处理运算,达到加速效果. 从一个简单例子说起: #include <iostream> #include <math.h> // function to add the elements of two arrays void add(int n, float *x, float *y) { for (int

1.GPU编程模型及基本步骤 cuda程序的基本步骤如下: 在cpu中初始化数据 将输入transfer到GPU中 利用分配好的grid和block启动kernel函数 将计算结果transfer到CPU中 释放申请的内存空间 从上面的步骤可以看出,一个CUDA程序主要包含两部分,第一部分运行在CPU上,称作Host code,主要负责完成复杂的指令:第二部分运行在GPU上,称作Device code,主要负责并行地完成大量的简单指令(如数值计算): 2.基本设施 运行在GPU中地函数称作ker

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