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。
/usr/bin/ld: /tmp/tmpxft_00128705_00000000-11_julia_gpu.o: in function `CPUBitmap::display_and_exit(void (*)(void*))': tmpxft_00128705_00000000-6_julia_gpu.cudafe1.cpp:(.text._ZN9CPUBitmap16display_and_exitEPFvPvE[_ZN9CPUBitmap16display_and_exitEPFvPvE]+0x64): undefined ref...
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...
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...
其他的事情,如显存的分配和释放、GPU线程的规划和管理,C AMP会帮我们处理的。 并行计算矩阵之和 上一节我们通过一个简单的示例了解C AMP的使用步骤,接下来我们将会通过另一个示例深入了解array_view、extent和index在二维场景里的用法。 假设我们现在要计算两个100 x 100的矩阵之和,首先定义矩阵的行和列,然后通过...
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...
GPU利用率是衡量应用程序在利用图形处理单元(GPU)的计算能力的一个重要指标,它可以帮助开发者优化程序性能、监控系统资源以及确保应用运行效率。在Windows 7系统上,通过CUDA平台,可以利用其所提供的API来查询GPU的使用情况。使用NVML(NVIDIA Management Library)库可获取NVIDIA GPU的使用率、使用NVAPI(NVIDIA APIs)也能完成...
对于当前编译器, C ++并行算法只针对单个 GPU ,而需要明确的 MPI 并行性来针对多个 GPU 。为此,重用现有并行 CPU 代码的 MPI 后端非常简单,我们将介绍一些实现最先进性能的指导原则。 我们将讨论这些实施规则、指南和最佳实践,并以 Palabos 为例进行说明, Palabos 是一个基于晶格玻尔兹曼方法( LBM )的计算流体力...
一、CPU与GPU的异同 CPU:延迟导向内核,所谓延迟,指指令发出到得到结果中间经历的时间。 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,...
C语言 [C++]基于amp的并行计算GPU编程 Win10 运行环境:vs2019 ; x64;win10 >>图形化(bmpize)源代码如下//不含后来的注释 注意:受米游社格式限制,所有小于、大于号被替换成小于等于、大于等于号。 参考文献:参考了docs.microsoft.com的范例代码。 // cppamp.cpp : 此文件包含 "main" 函数。程序执行将在...