GPU编程是利用图形处理器(Graphics Processing Unit)进行计算的一种编程方法。GPU是一种高性能的并行计算设备,主要用于图形渲染和图像处理。由于其强大的并行计算能力,GPU也被广泛应用于科学计算、机器学习、深度学习等领域。在GPU编程中,我们通常使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)等编程模型来实现并行计算。
for (int i = 0; i ≤ circ; i++) {//circ较大时更能体现出GPU的优势 a[idx] ^= b[idx]; b[idx] ^= a[idx]; a[idx] ^= b[idx]; sum[idx] = ((float)((int)a[idx] ^ (int)b[idx]) / sum[idx]) / sum[idx] / a[idx]+ sum[idx]; //这些内容被并行运行,等效于下面的...
GPU:吞吐导向内核,所谓吞吐量指单位时间内处理的指令数量。其适合于计算密集或者数据并行的场合。 二、CUDA 2.1 简介 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是由英伟达公司2007年开始推出,初衷是为GPU增加一个易用的编程接口,让开发者无需学习复杂的着色语言或者图形处理原语。 2.2 并行计算整体流程 highlighter- pg...
C/C++跨平台库允许使用GPU进行浮点计算是指一种软件开发工具,它提供了跨多个操作系统和硬件平台的能力,使开发人员能够利用图形处理单元(GPU)进行浮点计算。 这种跨平台库的主要目的是提高计算性能,特别是在涉及大规模数据处理和复杂计算任务时。通过利用GPU的并行计算能力,可以加速浮点计算,从而提高应用程序的执行速度。
多个GPU 标准 C ++并行编程,第 1 部分 在第1 部分中,我们解释了: C ++并行编程的基础 格子玻尔兹曼方法( LBM ) 采取了第一步来重构 PalabOS 库,以使用标准 C ++高效地运行 GPU 。 在这篇文章中,我们继续优化 ISOC ++算法的性能,然后使用 MPI 来跨多个 GPU 来缩放应用。
1. CUDA C如何实现并行编程 再次提醒,别私我问为什么要并行,什么叫并行,不想回答。 上文我们提到了,通过在函数定义前面加上__global__修饰符,然后通过特殊的尖括号语法来调用它,就可以将一个标准C函数放到GPU设备上运行。 思路很正确,存在的问题是:这种模式是串行的。。。GPU上的计算能力非常强大,如何高效,或者...
适合GPU 的问题: 计算密集:数值计算的比例要远大于内存操作,因此内存访问的延时可以被计算掩盖。 数据并行:大任务可以拆解为执行相同指令的小任务,因此对复杂流程控制的需求较低。 2 CUDA 编程的重要概念 CUDA (Compute Unified Device Architecture),由英伟达公司2007年开始推出,初衷是为 GPU 增加一个易用的编程接口...
GPU 的并行计算能力高于 CPU,所以最近也有很多利用 GPU 的项目出现在我们的视野中,在 InfoQ 上看到这篇介绍Accelerator-V2的文章,它是微软研究院的研究项目,需要注册后才能下载,感觉作为我接触 GPU 通用运算的第一步还不错,于是去下载了回来。 在安装包里,包含了几个例子程序,比如著名的 Life 游戏,不过,Life 游...
1 CPU 和 GPU 的基础知识2 CUDA 编程的重要概念3 并行计算向量相加4 实践4.1 向量相加 CUDA 代码4.2 实践向量相加5 给大家的一点参考资料 1 CPU 和 GPU 的基础知识 提到处理器结构,有2个指标是经常要考虑的:延迟和吞吐量。所谓延迟,是指从发出指令到最终返回结果中间经历的时间间隔。而所谓吞吐量,就是单位之...