最近,需要在kernel函数中调用浮点型的随机数.于是上网搜了下相关资料,一种方式是自己手动写一个随机数的__device__函数,然后在调用的时候调用这个函数.另一种,原来cuda在toolkit中给出了实现方式. 首先要用到三个函数: curandCreateGenerator(&gen,CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT); 指定触发器为gen,随机方式为CURAND_RNG_PSEUDO_DEFAULT curandSetPseudoRandomGeneratorSeed

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>

今天测试在核函数在GTX 950M上运行的情况,核函数中的pow竟然出不来结果...在网上查了一圈,说是要改成powf,结果确实就好了. 但是,奇怪的是,CUDA版本都是最新的8.0,之前在GT 720上.K80上运行的情况是pow函数都可以,到笔记本上就得换成powf(powf是CUDA的内置函数),因此是绝对没问题的,不过这个情况还是很奇怪...

正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数.但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错. 因而C++的类和CUDA结合使用需要进行一层封装,借用两个数组相加的例子说明,主要过程如下: 本项目包括4文件,如上图所示,分别为:add.h.add.cpp.kernel.cuh.kernel.c

调试一个CUDA核函数过程中发现一个奇怪的问题:调用某个核函数,程序耗时33秒,并且主要时间是main()函数结束后的33秒:而注释掉此核函数,程序执行不到1秒. 由此可见,可能是某种栈溢出,导致了程序运行异常.但是,为什么程序的效果看起来是在main函数结束后还继续卡死这么长时间呢?并且没有任何core文件,很神奇! ==================================================== 2019-05-23补充: 1.确实是核函数中有越界,导致程序逻辑执行完

崩溃的信息如下: 1 OpenCV(4.1.0-dev) Error: Gpu API call (invalid configuration argument) in videoDecPostProcessFrame, file /home/admin/opencv/opencv_contrib-master/modules/cudacodec/src/cuda/nv12_to_rgb.cu, line 203 2 terminate called after throwing an inst

1:高斯RBF核函数的定义 k(x) = exp(-x^2/(2×sigma)) 在MATLAB中输入一下代码:ezsurf('exp(-x^2/(2*sigma^2))'); 在GOOGLE中输入“exp(-(x)^2/(2*y^2)), x is from -10 to 10, y is from -10 to 10”,可以得到三维动画绘图. 2.绘制不同sigma下的SVM分离面 load fisheriris; xdata = meas(:end,:); group = species(

python中的随机函数random的用法示例 一.random模块简介 Python标准库中的random函数,可以生成随机浮点数.整数.字符串,甚至帮助你随机选择列表序列中的一个元素,打乱一组数据等. 二.random模块重要函数 1 ).random() 返回0<=n<1之间的随机实数n: 2 ).choice(seq) 从序列seq中返回随机的元素:     import random a = random.choice([1, 2, 3, 4]) print(a) 3 ).getra

CUDA 9中张量核(Tensor Cores)编程 Programming Tensor Cores in CUDA 9 一．概述 新的Volta GPU架构的一个重要特点是它的Tensor核,使Tesla V100加速器的峰值吞吐量是上一代Tesla P100的32位浮点吞吐量的12倍.Tensor内核使人工智能程序员能够使用混合精度来获得更高的吞吐量,而不牺牲精度. Tensor核心已经在许多深度学习框架(包括Tensorflow.PyTorch.MXNet和Caffe2)中支持深度学习训

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>>>();

前言 在并发,多线程环境下,同步是一个很重要的环节.同步即是指进程/线程之间的执行顺序约定. 本文将介绍如何通过共享内存机制实现块内多线程之间的同步. 至于块之间的同步,需要使用到 global memory,代价较为高昂,目前使用的情况也不多,就先不介绍了. 块内同步函数:__syncthreads () 线程调用此函数后,该线程所属块中的所有线程均运行到这个调用点后才会继续往下运行. 代码示例 使用同步思想优化之前一篇博文中提到的数组求和程序.在新的程序中,让每个块中的第一个线程将块中所有线

随机函数:rand()在查询分析器中执行:select rand(),可以看到结果会是类似于这样的随机小数:0.36361513486289558,像这样的小数在实际应用中用得不多,一般要取随机数都会取随机整数.那就看下面的两种随机取整数的方法: 1.A:select  floor(rand()*N)  ---生成的数是这样的:12.0B:select cast( floor(rand()*N) as int)  ---生成的数是这样的:12 2.A:select ceiling(rand()

一.random函数不是ANSI C标准,不能在gcc,vc等编译器下编译通过. 可改用C++下的rand函数来实现.      1.C++标准函数库提供一随机数生成器rand,返回0-RAND_MAX之间均匀分布的伪随机整数. RAND_MAX必须至少为32767.rand()函数不接受參数,默认以1为种子(即起始值). 随机数生成器总是以同样的种子開始,所以形成的伪随机数列也同样,失去了随机意义.(但这样便于程序调试)      2.C++中还有一函数srand(),能够指定不同的数(无符号

原文:http://blog.csdn.net/dreamtl/article/details/68952272 场景:在做接口测试时,比如说要求用户的手机号码不允许重复,那此时可以通过Random 随机函数来解决此问题: 1.在JMeter 工具中,选择{选项-函数助手对话框-} 函数助手中选择 Random ,具体配置如下图所示: 备注: id 为生成随机数变量的名称,可以自行定义 在上图界面中,填写完前置条件后,点击“生成”按钮,会生成一个如红色箭头的函数 2.新增一个Debug Samp

核函数是GPU每个thread上运行的程序.必须通过__gloabl__函数类型限定符定义.形式如下: __global__ void kernel(param list){  } 核函数只能在主机端调用,调用时必须申明执行参数.调用形式如下: Kernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(param list); <<<>>>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数量,以及线程是如何

场景:在做接口测试时,比如说要求用户的手机号码不允许重复,那此时可以通过Random 随机函数来解决此问题: 1.在JMeter 工具中,选择{选项-函数助手对话框-} 函数助手中选择 Random ,具体配置如下图所示: 备注: id 为生成随机数变量的名称,可以自行定义 在上图界面中,填写完前置条件后,点击“生成”按钮,会生成一个如红色箭头的函数 2.新增一个Debug Sampler,如下图: 3.具体使用验证,新增一个Debug Sample ,如下图所示: 4.运行后,可以在“察看结果

     本系列不会对python语法,理论作详细说明:所以不是一个学习教材:详细查考Vamei 大神:通俗易懂:是一个很好(基础-中级-高级)的学习教程.而这里只是我一个学习python的某些专题的总结.   1. random()函数  描述:random() 方法返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内. 语法: import random random.random(); 注意:random()是不能直接访问的,需要导入 random 模块,然后通过 random 静态对象调用该方法

--Oracle中取随机值的函数 .dbms_random包 dbms_random包提供了一系列的随机值获取函数以及相关存储过程.下面详细讲解常用的函数和过程. ()dbms_random.random: --返回[-2^31, 2^31)范围内的整数随机值 ()dbms_random.value: --返回[0,1)精度最多为38 位的数字(返回小数) dbms_random.value (low in number,high in number): 返回为low<=result<high

前期写代码的时候都会困惑这个实际的threadIdx(tid,实际的线程id)到底是多少,自己写出来的对不对,今天经过自己一些小例子的推敲,以及找到官网的相关介绍,总算自己弄清楚了. 在启动kernel的时候,要通过指定gridsize和blocksize才行,举下面的例子说说: dim3 gridsize(2,2); dim3 blocksize(4,4); gridsize相当于是一个2*2的block,gridDim.x,gridDim.y,gridDim.z相当于这个dim3的x,y,z

python--随机函数(random,uniform,randint,randrange,shuffle,sample) 本文转载自:[chamie] random() random()方法:返回随机生成的一个实数,它在[0,1)范围内 运用random()方法的语法: import random #random()方法不能直接访问,需要导入random模块,然后通过random静态对象调用该方法 random.random random.random()方法用于生成一个0到1的随机浮点数:0

  numpy.random.uniform介绍: 1. 函数原型:  numpy.random.uniform(low,high,size)  ==>也即其他函数是对该函数的进一步封装 功能:从一个均匀分布[low,high)中随机采样,注意定义域是左闭右开,即包含low,不包含high. 参数介绍:         low: 采样下界,float类型,默认值为0:    high: 采样上界,float类型,默认值为1:    size: 输出样本数目,为int或元组(tuple)类型,例如