一、配置并使用 环境:Windows10 + CLion + VS2019 cuda的安装,并行的话只需要安装cuda,cuDNN就不必了 编译器设置,windows下建议使用MSVC,因为是官方支持的,记得架构一定要设置amd64 GPU版本架构查询网址 CmakeList.txt编写 cmake
Nvidia架构下GPU编程语言是CUDA,是一种类似C语言的编程语言。CUDA的抽象与现代GPU的能力/性能特征密切相关. OpenCL是CUDA的一个开放标准版本。CUDA只在NVIDIA GPU上运行,OpenCL可以在许多供应商的CPU和GPU上运行;关于CUDA的几乎所有内容也适用于OpenCL;CUDA的文档相比更丰富。 接下来使用CUDA术语来描述CUDA的抽象概念,...
现在GPU形形色色,比如Nvidia、AMD、Intel都推出了自己的GPU,其中最为流行的就是Nvidia的GPU,其还推出了CUDA并行编程库。然而每个GPU生产公司都推出自己的编程库显然让学习成本上升很多,因此苹果公司就推出了标准OpenCL,说各个生产商都支持我的标准,只要有一套OpenCL的编程库就能对各类型的GPU芯片适用。当然了,OpenCL...
2.利用CUDA编程操作GPU 在上一篇文章中我们也有介绍,要想用CUDA操纵GPU,首先要以CPU作为宿主,GPU作为一个能够进行并行计算的设备,最终实现并行计算。 因此利用CUDA操作GPU的整体流程如下,对应的示意图如图: CPU分配空间给GPU(cudaMalloc) CPU复制数据给GPU(cudaMemcpy) CPU加载kernels给GPU作计算 CPU把GPU的运算结果复...
【CUDA系列】第一节-GPU并行计算与CUDA编程-CUDA简介和环境 1.6万 20 29:20 App 【MPI系列】第一节-MPI并行编程技术-基本概念 2459 21 24:41 App 【MPI系列】第四节-MPI并行编程技术-组通信之收集、散发 2925 5 17:19 App 【HPC入门系列】SLURM玩转任务调度 3187 1 10:47 App 【OpenMP系列】第三节...
流:名义上多个流,实际上可能就是kenel(GPU运算)和copy(CPU与GPU间数据传送)两个流。每个流都是一个队列,事件被push入队列中等待执行。 for循环的任务切分的时候,有两种方式划分任务。 1.划分成k段,每段由某个线程执行。 2.按模k同余进行划分,for循环每次的递增量为块大小。
1. GPU架构:GPU由许多计算单元(也被称为流处理器或CUDA核心)组成,在同一时间内可以执行大量相似的计算任务。现代GPU通常由数百甚至数千个计算单元组成。 2. 并行编程模型:GPU并行计算涉及使用并行编程模型来利用GPU的计算能力。最常用的两个并行编程模型是CUDA(Compute Unified Device Architecture)和OpenCL(Open Comp...
《并行编程》系列是学习《Intro to Parallel Programming》过程中所做的笔记记录以及个人一些所思所想。 GPU 与 CPU 衡量一个高性能处理器的时候,采用两个指标。 执行时间(Latency):执行一项任务所花时间,采用时间单位。 吞吐量(Throughput):单位时间完成的任务量。
上面这个程序是学习CUDA最开始接触的程序,就跟刚开始学习任何一门编程语言时,第一个例子是“Hello World”一样,我们在上面的程序中加入计时功能,看下在GPU中执行向量加法需要多长时间,再跟CPU的执行时间做对比。 在addWithCuda函数中加入计时功能: // Helper function for using CUDA to add vectors in parallel....
GPU 程序员眼中的 GPU 程序员在并行编程中所要做的就是,创建内核(C/C++函数)用来处理具体的任务。内核由许多线程(完整执行一段处理程序的通路)组成,图中的线程都采用曲线绘制,其原因是,每个线程的具体通路可能不相同(即每个线程所执行的运算不相同)。