CUDA编程模型假设系统是由一个主机(CPU)和一个设备(GPU)组成的,而且各自拥有独立的内存。而我们作为程序员,需要做的就是编写运行在主机和设备上的代码,并且根据代码的需要为主机和设备分配内存空间以及拷贝数据。而其中,运行在设备上的代码,我们一般称之为核函数(Kernel),核函数将会由大量硬件线程并行执行。 一个典...
3. 异构编程 为什么说是异构编程 因为CUD假设每个线程在独立的物理设备上执行,设备是主机的协处理器。 假设主机和设备各自维护独立的DRAM存储器空间。 因此实现了主机和设备的异构。 主机:执行C程序(串行代码部分) GPU:执行内核(并行代码部分) 程序通过 调用CUDA 运行时,来管理对内核可见的全局、常量和纹理存储器空间。
7.5.8 考虑在其他GPU上运行 7.5.9 使用多个流 7.5.10 AES总结 7.6 本章小结 第8章 多CPU和多GPU解决方案 8.1 简介 8.2 局部性 8.3 多CPU系统 8.4 多GPU系统 8.5 多GPU算法 8.6 按需选用GPU 8.7 单节点系统 8.8 流 8.9 多节点系统 8.10 本章小结 第9章 应用程序性能优化 9.1 策略1:并行/串行在GPU/C...
《cuda并行程序设计:gpu编程指南》是cuda并行程序设计领域最全面、最详实和最具权威性的著作之一,由cuda开发者社区技术总监亲自撰写,英伟达中国首批cuda官方认证工程师翻译,详实地讲解了cuda并行程序设计的技术知识点(平台、架构、硬件知识、开发工具和热点技术)和编程方法,包含大量实用代码示例,实践性非常强。 全书共分为...
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。
定义数据,img和kernel(卷积核) CPU数据拷贝到GPU计算 GPU计算 (运行核函数 conv) 计算结果GPU拷贝...
需要金币:*** 金币(10金币=人民币1元) 《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》[美] 库克 中文版.pdf 关闭预览 想预览更多内容,点击免费在线预览全文 免费在线预览全文 互联网保险、移动医疗、编程,语言,java,web,程序,软件,C++,C#,互联网,网络,电脑、通讯、通信、计算机、信息、高科技、经济、经济学、职场、无线...
💕《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...
第11章讲解如何设计基于GPU的系统。 第12章总结CUDA应用中易犯错误以及应对建议。 02 编辑推荐 Editor's recommendation 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...