2.2 传统的串行代码 2.3 串行/并行问题 2.4 并发性 2.5 并行处理的类型 2.5.1 基于任务的并行处理 2.5.2 基于数据的并行处理 2.6 弗林分类法 2.7 常用的并行模式 2.7.1 基于循环的模式 2.7.2 派生/汇集模式 2.7.3 分条/分块 2.7.4 分而治之 2.8 本章小结 第3章 CUDA硬件概述 3.1 PC架构 3.2 GPU硬件...
CUDA给编程者提供了这些可以操作的GPU内存层次结构,这对我们进行数据移动和布局提供了更多可控制的支持,方便了我们以更接近底层硬件实现的思路优化程序,以达到更高的性能。这也是CUDA编程不同于CPU编程的特点之一。 小结 线程管理和内存管理,是我个人认为CUDA编程中最基础且重要的两个部分,提前了解有助于更深入地理解C...
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂地计算问题。CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用程序接口以及行业标准程序语言的扩展(包括C、C++、Fortran、Python)来使用。 CUDA提供了两层API来管理GPU设备和组织线程:CUDA驱动API、CUDA运行时API。
💕《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》一书由机械工业出版社于2014年出版,作者是著名的计算机科学家Shane Cook。全书围绕CUDA并行程序设计展开,详细介绍了GPU编程的基本概念、原理、方法和技巧。内容涵盖了CUDA编程模型、内存管理、并行算法设计、优化技巧等多个方面,为读者提供了一站式的GPU编程学习平台。👍二、重点...
CUDA是一种专门为提高并行程序开发效率而设计的计算架构。在构建高性能应用程序时,CUDA架构可充分发挥GPU的强大计算功能,颇受广大开发者拥趸。本书以并行编程实践者视角,展示了全面、快速提升CUDA程序效能的途径。从并行机制到CUDA开发环境搭建,从GPU高性能计算相关硬件知识到并行计算和CUDA编程技巧,从核心概念到多个热点...
CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料,内容大都来源于对《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和CUDA Toolkit Documentation的整理。通过本系列整体介绍CUDA并行程序设计。内容包括GPU简介、CUDA简介、环境搭建、线程模型、内存、原子操作、同步、流和多GPU架构等。
CUDA编程(四)并行化我们的程序 上一篇博客主要讲解了怎么去获取核函数执行的准确时间,以及如何去根据这个时间评估CUDA程序的表现,也就是推算所谓的内存带宽,博客的最后我们计算了在GPU上单线程计算立方和的程序的内存带宽,发现其内存带宽的表现是十分糟糕的,其所使用的内存带宽大概只有 5M/s,而像GeForce 8800GTX这样比...
CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料,内容大都来源于对《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和CUDA Toolkit Documentation的整理。通过本系列整体介绍CUDA并行程序设计。内容包括GPU简介、CUDA简介、环境搭建、线程模型、内存、原子操作、同步、流和多GPU架构等。
计算机软件界大的变迁是从串行编程转向并行编程。其中,CUDA取得了巨大的进展。本书特别针对CUDA学习者而写。在保证程序正确性前提下,侧重于程序性能的调优。对于没有CUDA或者并行编程的任何经验的读者随着本书的深入,将越来越可以胜任CUDA的编程工作,帮助你从不知晓并行编程的程序员成长为能够全方位发掘CUDA潜力的专家。