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

<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>>

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行. 目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等,而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法. 参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 doub

CUDA并行存储模型 CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一

CUDA 7流简化并发 异构计算是指有效使用系统中的所有处理器,包括CPU和GPU.为此,应用程序必须在多个处理器上同时执行功能.CUDA应用程序通过在流(按顺序执行的命令序列)中,执行异步命令来管理并发性.不同的流可能同时执行,或彼此相对执行命令. 在不指定流的情况下执行异步CUDA命令时,运行时runtime将使用默认流.在CUDA 7之前,默认流是特殊流,它与设备上的所有其他流隐式同步. CUDA 7引入了大量强大的新功能,其中包括为每个主机线程使用独立默认流的新选项,从而避免了对传统默认

CUDA并行编程思维过程 1)确定应用程序中需要且可以并行化的部分 2)将并行化代码中需要用到的数据分离出来,具体方法是用API函数在并行技术设备上分配内存空间 3)用API函数将数据传输到并行计算设备上 4)在并行化部分开发一个kernel函数,该函数由其中个别线程执行 5)并行线程执行且启动kernel函数 6)最后调用API函数将数据传回主机处理器

http://www.cnblogs.com/5long/p/cuda-parallel-programming-1.html 本系列目录: [CUDA并行程序设计系列(1)]GPU技术简介 [CUDA并行程序设计系列(2)]CUDA简介及CUDA初步编程 [CUDA并行程序设计系列(3)]CUDA线程模型 [CUDA并行程序设计系列(4)]CUDA内存 [CUDA并行程序设计系列(5)]CUDA原子操作与同步 [CUDA并行程序设计系列(6)]CUDA流与多GPU 关于CUDA的一些学习资料

多线程运行程序的目的一般是提高程序运行效率并且能够提高硬件的利用率比如多核CPU,但是如果我们只有单核CPU并发运行程序会怎样呢? 我以两个环境作为对比: 环境A(我本机8c) 环境B(我的云服务器1c) 分别运行并发.串行需要CPU参与的代码 这里需要注意,如果我运行Thread.sleep这种代码,是无法达到效果的,因为sleep时会让出cpu资源,cpu并没有参与工作. 上代码: @Override public void run(ApplicationArguments args) th

前言 并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行.目前有很多种实现并行的手段,如多核处理器,分布式系统等.本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现并行的方法.参考本专题文章前请务必搭建好 CUDA 开发平台,搭建方法可以参考上一篇文章. GPU 并行的优缺点 优点: 1. 显存具有更大的内存带宽 2. GPU 具有更大量的执行单元 3. 价格低廉 缺点: 1. 对于不能高度并行化的工作,能带来帮助不大. 2. 对于绝大多数显卡型号,CUDA 仅支持 float 类型而不支持 double

并行(Parallelism):多任务在同一时刻运行.例如,多个任务在多核处理器上运行. 并发(Concurrency):两个或者两个以上的任务在一段时间内开始.运行.完成,这意味着它们不是在同一时刻运行.由于一个内核在同一时刻只能运行一个线程,通过操作系统的时间片轮转调度算法,在短暂的时间内调度多个线程依次执行,看起来多个线程像是在同一时刻执行,以此来提高CPU的利用率.例如,多任务在一台单核处理器上运行.

1 引言 并发.并行.串行.同步.异步.阻塞.非阻塞.进程.线程.协程是并发编程中的常见概念,相似却也有却不尽相同,令人头痛,这一篇博文中我们来区分一下这些概念. 2 并发与并行 在解释并发与并行之前,我们必须先明确:单个处理器(一个单核CPU)在某一个时刻只能处理一个线程. 并发是指在同一个处理器上通过时间片轮转的方式在多个线程之间频繁切换,由于切换速度极快,所以看似多个线程似乎被同时执行,但实际上每一个时刻都只有一个线程被执行,其他的线程出于阻塞状态. 并行是指多个处理器在同一时刻同时处理了

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

CUDA将CPU作为主机(Host),GPU作为设备(Device).一个系统中可以有一个主机和多个设备.CPU负责逻辑性强的事务处理和串行计算,GPU专注于执行高度线程化的并行处理任务.它们拥有相互独立的存储器(主机端的内存和显卡端的显存). 运行在GPU上的函数称为kernel(内核函数).一个完整的CUDA程序是由一些列的kernel函数和主机端的串行处理步骤共同完成的.CPU串行代码的工作包括在kernel启动前进行的数据准备.设备初始化以及在kernel之间进行一些串行化计算. ker

caffe是一个简洁高效的深度学习框架,具体介绍可以看这里,caffe环境配置过程可以参考这里,我在搭建环境时搜集了许多资料,这里整理了一下,介绍一下caffe在无CUDA的环境下如何配置. 1. 安装build-essentials 安装开发所需要的一些基本包 sudo apt-get install build-essential 如果出现essential包不可用的情况,可以执行下列命令解决: sudo apt-get update 2. 安装ATLAS for Ubuntu 执行命令:

1.主机和设备间异步执行 为了易于使用主机和设备间的异步执行,一些函数是异步的:在设备完全完成任务前,控制已经返回给主机线程了.它们是: 内核发射; 设备间数据拷贝函数; 主机和设备内拷贝小于64KB的存储器块时; 存储器拷贝函数中带有Async后缀的; 设置设备存储器的函数调用. 程序员可通过将CUDA_LAUNCH_BLOCKING环境变量设置为1来全局禁用所有运行在系统上的应用的异步内核发射.提供这个特性只是为了调试,永远不能作为使软件产品运行得可靠的方式. 当应用通过CUDA调试器或CU

转载地址:http://blog.csdn.net/wangzhiyu1980/article/details/45497907 此文为个人学习<C#并行编程高级教程>的笔记,总结并调试了一些文章中的代码示例. 在以后开发过程中可以加以运用. 对于并行任务,与其相关紧密的就是对一些共享资源,数据结构的并行访问.经常要做的就是对一些队列进行加锁-解锁,然后执行类似插入,删除等等互斥操作. .NetFramework 4.0 中提供了一些封装好的支持并行操作数据容器,可以减少并行编程的复杂程度.

在进行图像处理过程中,我们常常会用到梯度迭代求解大型线性方程组.今天在用cuda对神秘矩阵进行求解的时候.出现了缺少dll的情况: 报错例如以下图: watermark/2/text/aHR0cDovL2Jsb2cuY3Nkbi5uZXQvZ2dnZ19nZ2c=/font/5a6L5L2T/fontsize/400/fill/I0JBQkFCMA==/dissolve/70/gravity/Center" alt=""> 缺少cusparse32_60.dll 缺失c

课题需要用到GPU加速.目前使用的台式电脑只有核心显卡,而实验室有一台服务器装有NVIDIA GTX980独显.因此,想搭建一个CUDA的开发环境,来实现在台式机上面开发cuda程序,程序在服务器而不必每次都跑去服务器上面. 目前找到的远程调试方案有三个: Windows平台下,通过Nsight Monitor连接 带有NVIDIA显卡的Windows笔记本电脑. Linux平台下,通过Nsight Eclipse Edition 连接Linux服务器 通过Xshell连接到服务器(操作系统为C

http://stackoverflow.com/questions/1050222/concurrency-vs-parallelism-what-is-the-difference Concurrency is when two or more tasks can start, run, and complete in overlapping time periods. It doesn't necessarily mean they'll ever both be running at t

项目打包下载链接 顺便批判下CSDN上传坑爹现象,好多次都是到了95%或者99%就不动了.我……

python网络编程基础(线程与进程.并行与并发.同步与异步.阻塞与非阻塞.CPU密集型与IO密集型) 目录 线程与进程 并行与并发 同步与异步 阻塞与非阻塞 CPU密集型与IO密集型 线程与进程 进程 前言 进程的出现是为了更好的利用CPU资源使到并发成为可能. 假设有两个任务A和B,当A遇到IO操作,CPU默默的等待任务A读取完操作再去执行任务B,这样无疑是对CPU资源的极大的浪费.聪明的老大们就在想若在任务A读取数据时,让任务B执行,当任务A读取完数据后,再切换到任务A执行.注意关键字切换