#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

函数调用:即调用函数调用被调用函数,调用函数压栈,被调用函数执行,调用函数出栈,调用函数继续执行的一个看似简单的过程,系统底层却做了大量操作. 操作: 1,               调用函数帧指针(函数参数,局部变量,栈帧状态值,函数返回地址)入栈,栈指针自减 2,               保存调用函数的状态数据入寄存器 3,               被调用函数帧指针入栈,执行当前的被调用函数 4,               被调用函数执行结束,退栈,返回到调用函数的帧指针,从寄存

之前用 JS 写项目的时候,项目组用的组件模式,一直感觉很不错.最近用 Python 做新项目,项目结构也延续了组件模式.一直没有对函数调用的性能作了解,今天突发奇想测试了一下,写了一些测试代码 首先定义了几个 class : class A(object): def test(self): pass class B(object): def __init__(self): self.a = A() def test(self): pass class C(object): def __init

0 引言 cuda线程模型涉及grid的块划分和线程配置,直接影响到全局运算速度.根据文档<CUDA_C_Programming_Guide>,性能优化有三个方面的基本策略. (1)最大化并行执行以实现最大的利用率. (2)优化内存使用,以实现最大的内存吞吐量. (3)优化指令使用,以实现最大的指令吞吐量. 对于应用程序的特定部分,哪些策略将产生最佳性能收益取决于该部分的性能受哪方面的限制;例如,优化主要受内存访问限制的内核的指令使用不会产生任何显著的性能提升.因此,应该不断地通过测量和监视性

Exposing Parallelism 这部分主要介绍并行分析,涉及掌握nvprof的几个metric参数,具体的这些调节为什么会影响性能会在后续博文解释. 代码准备 下面是我们的kernel函数sumMatrixOnGPUD: __global__ void sumMatrixOnGPU2D(float *A, float *B, float *C, int NX, int NY) { unsigned int ix = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx

perf record -g -p pid perf record -g -t tid perf report -g fractal,0.2,caller perf report -g fractal,0.2,callee http://blog.csdn.net/zhangskd/article/details/37902159

一.CUDA结构 硬件:GPU(Graphics Processing Unit)   SM(Streaming Multiprocessor)     SP(Streaming Processor) 软件:Grid   Blcok   Thread 每个GPU由若干SM组成,每个SM由若干SP加上Register和shared memory组成,SP是真正执行线程的单元,这是GPU的硬件架构. CUDA提供GBT逻辑结构,大致对应GSM 除此之外,GPU的调度单位是warp,基本上是32个Th

<CUDA并行程序设计:GPU编程指南> 基本信息 原书名:CUDA Programming:A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs 作者: (美)Shane Cook 译者: 苏统华 李东 李松泽 魏通 丛书名: 高性能计算系列丛书 出版社:机械工业出版社 ISBN:9787111448617 上架时间:2014-1-10 出版日期:2014 年1月 开本:16开 页码:1 版次:1-1 所属分类:计算机 更多关于>>

原文链接 第五节:了解和使用共享内存(2) Rob Farber 是西北太平洋国家实验室(Pacific Northwest National Laboratory)的高级科研人员.他在多个国家级的实验室进行大型并行运算的研究,并且是几个新创企业的合伙人.大家可以发邮件到rmfarber@gmail.com与他沟通和交流. 在CUDA系列文章的第四节里,我探讨了执行模型和内核启动执行配置是如何影响寄存器的数量和本地多处理器资源如共享内存的数量的.在本小节,我会继续探讨内存性能,和在reverse

http://www.kuqin.com/hardware/20080830/15726.html 一 在硬件和软件之间选择     “计算机软件和硬件的逻辑等价性”是计算机组成原理中一个非常重要的理论,意思是指计算机硬件能够完成的功能,逻辑上都能通过软件来同样实现.这一理论带来的实际好处是,使得我们今天的使用的计算机日趋小型化,成本和价格不断降低.比如,多年前我们需要用解压卡才能在PC上观看影碟,今天我们只需通过视频播放软件就行,当然这些都得益于伟大的“摩尔定律”在过去一直发挥的神奇功效. 所

CUDA与OpenCL架构 目录 CUDA与OpenCL架构 目录 1 GPU的体系结构 1.1 GPU简介 1.2 GPU与CPU的差异 2 CUDA架构 2.1 硬件架构 2.1.1 GPU困境 2.1.2 芯片结构 2.2 软件架构 2.3 编程模型 2.3.1 线程层次结构 2.3.2 存储器层次结构 2.3.3 主机(Host)和设备(Device) 2.4 CUDA软硬件 2.4.1 CUDA术语 2.4.2 硬件利用率 3 OpenCL架构 3.1 简介 3.2 框架组成 3.2.

C++性能榨汁机之虚函数的开销 来源  http://irootlee.com/juicer_vtable/ 虚函数的实现 虽然C++标准并没有规定编译器实现虚函数的方式,但是大部分编译器均是采用了虚函数表来实现虚函数,即对于每一个包含虚成员函数的类生成一个虚函数表,一个指向虚函数表的指针被放在对象的首地址(不考虑多继承等复杂情况),虚函数表中存储该类所有的虚函数地址.当使用引用或者指针调用虚函数时,首先通过虚函数表指针找到虚函数表,然后通过偏移量找到虚函数地址并调用.关于虚函数表的更多细节,建

掌握部分硬件知识,有助于程序员编写更好的CUDA程序,提升CUDA程序性能,本文目的是理清sp,sm,thread,block,grid,warp之间的关系.由于作者能力有限,难免有疏漏,恳请读者批评指正.  首先我们要明确:SP(streaming Process),SM(streaming multiprocessor)是硬件(GPU hardware)概念.而thread,block,grid,warp是软件上的(CUDA)概念. 从硬件看 SP:最基本的处理单元,streaming pr

最近需要实现一下图像配准的功能, 参考了一下opencv中的实现,发现几个问题, SurfFeaturesFinderGpu在找特征点的过程中会抛出异常,改了一下代码,可以运行了. void SurfFeaturesFinderGpu::find(InputArray image, ImageFeatures &features) { CV_Assert(image.depth() == CV_8U); Mat imageGray; /*## xie debug*/ #if 1 ensureSi

1.为什么需要内存管理 由于计算机的内存由操作系统进行管理,所以普通应用程序是无法直接对内存进行访问的, 应用程序只能向操作系统申请内存,通常的应用也是这么做的,在需要的时候通过类似malloc之类的库函数 向操作系统申请内存,在一些对性能要求较高的应用场景下是需要频繁的使用和释放内存的, 比如Web服务器,编程语言等,由于向操作系统申请内存空间会引发系统调用, 系统调用和普通的应用层函数调用性能差别非常大,因为系统调用会将CPU从用户态切换到内核, 因为涉及到物理内存的操作,只有操作系统才能进

python核心编程第二版笔记由网友提供:open168 python核心编程--笔记(很详细,建议收藏) 解释器options:1.1 –d   提供调试输出1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件)1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪)1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档)1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本1.8 file  

python核心编程--笔记 的解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后

本篇文章给大家带来的内容是关于php中的内存管理的介绍,有一定的参考价值,有需要的朋友可以参考一下,希望对你有所帮助. 一.php内存管理概述——Zend引擎 由于计算机的内存由操作系统进行管理,所以普通应用程序是无法直接对内存进行访问的. 应用程序只能向操作系统申请内存,通常的应用也是这么做的,在需要的时候通过类似malloc之类的库函数 向操作系统申请内存. 在一些对性能要求较高的应用场景下是需要频繁的使用和释放内存的, 比如Web服务器,编程语言等,由于向操作系统申请内存空间会引发系统调用

的解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后一个表达式的值. 3 prin

解释器options: 1.1 –d   提供调试输出 1.2 –O   生成优化的字节码(生成.pyo文件) 1.3 –S   不导入site模块以在启动时查找python路径 1.4 –v   冗余输出(导入语句详细追踪) 1.5 –m mod 将一个模块以脚本形式运行 1.6 –Q opt 除法选项(参阅文档) 1.7 –c cmd 运行以命令行字符串心事提交的python脚本 1.8 file   以给定的文件运行python脚本 2 _在解释器中表示最后一个表达式的值. 3 print

前言 这几天想基于 .NET Core 搞一个自己的博客网站,于是在网上搜刮各种博客引擎,找到了这些候选:Blogifier.Miniblog 以及 edi 写的 Moonglate. Blogifier:这是前端是个 Angular SPA 应用,不利于 SEO,同时首屏加载速度慢,因此排除. Miniblog:顾名思义 Mini,可以完美承载内容但是主题实在是过于简单,没有可自定义性,因此排除. Moonglate:总体感觉不错,界面设计得也很好,功能全面,然而需要 SQL Server 作