本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。1、GPU总线寻址介绍 假定X是一个指向整数（32位整数）数组的指针，数组的首地址为0x00001232。一个线程要访问元素X[0], int tm
一个常见的编程问题： 遍历同样大小的数组和链表， 哪个比较快？ 如果按照大学教科书上的算法分析方法，你会得出结论，这2者一样快， 因为时间复杂度都是 O(n)。 但是在实践中， 这2者却有极大的差异。 通过下面的分析你会发现， 其实数组比链表要快很多。首先介绍一个概念：memory hierarchy （存储层次结构），电脑中存在多种不同的存储器，如下表CPU 寄存器 –
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2024-04-20 22:01:55
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一、CPU和GPU 的介绍1.1、在屏幕成像的过程中，CPU和GPU起着至关重要的作用
CPU（Central Processing Unit，中央处理器），对象的创建和销毁、对象属性的调整、布局计算、文本的计算和排版、图片的格式转换和解码、图像的绘制（Core Graphics）GPU（Graphics Processing Unit，图形处理器），纹理的渲染，说白了就是界面的展示 &
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2024-05-26 18:41:04
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1、BlocksNum, ThreadsNumPerBlock的设置BlocksNum和ThreadsNumPerBlock是执行kernel function时配置的值。这两个值通常都是经验求解，很难找到最优值。总体上来讲，这两个参数的设计主要通过下面两点进行考虑：
ThreadsNumPerBlock受限于device property的MaxThreadsPerBlock，经验取值为512/
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2024-06-03 11:16:55
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1。pg中性能相关常调参数 参数名称参数意义优化思路shared_buffers数据库服务器将使用的共享内存缓冲区大小，该缓冲区为所有连接共用。从磁盘读入的数据（主要包括表和索引）都缓存在这里。提高该值可以减少数据库的磁盘IO。work_mem声明内部排序和哈希操作可使用的工作内存大小。该内存是在开始使用临时磁盘文件之前使用的内存数目。数值以kB为单位的，缺省是 102
博客结构1.背景2.内存查看方式(1).AS-Profiler(1).运行框-命令行3.内存参数(0)PSS(1)Java heap(2)Native Heap(3)Code(4)Stack(5)Graphics(6)Private Other(7)System(8)其它参数(1)对于AS-Profiler(2)对于运行库的命令行4.异常分析示例5.站在巨人肩膀上 用简单通俗的话来记录自己对架
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2024-09-09 18:48:12
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第四章 机器语言背景知识这里我们集中讨论三个主要的抽象体：处理器(processor)、内存(memory)，以及寄存器(registers)机器机器语言可以被看作是一种约定的形式，它利用处理器和寄存器来操控内存。内存 内存(memory)的概念是指“用来存储数据和指令的硬件设备”。从程序员的观点看，所有的内存具有相同的结构：一个连续的固定宽度的单元序列，也称为字（word）或内存单元，每个内存单
无异常指令(共40条)1.算术指令ADDIUADDUSUBUMULUDIVUMULDIV2.逻辑指令ANDANDINORORORIXORXORILUI3.移位指令SLLVSLLSRAVSRASLTSLTISLTIUSLTUSRLSRLV4.分支跳转指令JJALJRBEQBNEBGEZBGTZBLEZBLTZ5.读写指令LWSW6.数据移动1.MFLO
2.MFHI
3.MTLO
4.MTHI包括的
一、MIG核设置：cloking - 时钟模块配置Memory Device Interface Speed : 芯片的时钟频率 (一般选择默认)1200MHz；Phy to controller clock frequency ratio: 物理层与控制器时钟频率比,即DDR内部时钟和用户时钟的频率比，此处默认为4:1模式,且只有4:1模式；Reference Input
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2024-02-26 10:09:58
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由于GPU目前在各行各业的广泛应用，无论是深度学习、大数据、云计算等都离不开GPU的并行加速，前阵子自学了Cuda-c编程，希望将来的研究工作能够用得上。 Cuda系列总共有4篇，这里主要用于记录本人学习过程中的一些问题的思考和总结，及网上汇总摘录的别人的一些总结、看法等，并不适合新手入门。如有错误，欢迎各位指正。 sm流处理器簇对blocks的调度策略 在cuda中，GPU中的SM
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2024-03-26 14:22:13
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GPU架构内容包括：1.OpenCLspec和多核硬件的对应关系AMD GPU架构Nvdia GPU架构Cell Broadband Engine2.一些关于OpenCL的特殊主题OpenCL编译系统 Installable client driver 首先我们可能有疑问，既然OpenCL具有平台无关性，我们为什么还要去研究不同厂商的特殊硬件设备呢?了解程序中的循环和数据怎样映射到Op
CPU、内存、硬盘、指令以及他们之间的关系最近读完《程序是怎样跑起来的》以及《深入理解计算机系统》的3、6、9章节后对计算机的组成有了更深入细致的了解，现总结一下对CPU、内存、硬盘、指令的理解及他们之间的关系。 1、CPUCPU是英文Central Processing Unit（中央处理器）的缩写，相当于计算机的大脑，它是解释和运行程序的。CPU的内部由寄存器、控制器、运算器和时钟四
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2024-07-18 21:31:15
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言简意赅版本：开启MPLL设置LOCKTIME寄存器 （设置锁定时间）设置MPLLCON寄存器（设置主频与FCLK的关系）设置CLKDIVN寄存器（设置FCLK,HCLK,UCLK的倍数关系） MPLLCON参照官方提供参数配置即可。 详细情况 开发板在没有开启时钟前，整个开发板全靠一个12MHz的晶振提供频率来运行，当
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2024-03-29 12:24:49
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【51CTO独家特稿】SPICE（独立计算环境简单协议）是红帽企业虚拟化桌面版的三大主要技术组件之一，具有自适应能力的远程提交协议，能够提供与物理桌面完全相同的最终用户体验。它包含有3个组件：SPICE Driver ：SPICE驱动器 存在于每个虚拟桌面内的组件；SPICE Device：SPICE设备 存在于红帽企业虚拟化Hypervisor内的组件；SPICE Client：SPICE客户端
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2024-08-30 20:08:37
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1.SGA区的大小 SGA=log_buffer + Large_pool_size + java_pool_size + shared_pool_size + Data buffer SGA--原则：物理RAM的55%-58%；SGA不能太小，Oracle性能会差，但是也不能过大,影响操作系统正常运作。 log_buffer--原则：128K-1M
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2024-03-23 16:04:49
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本文参加2022CUDA on Platform线上训练营学习笔记 矩阵转置的GPU实现一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础二、矩阵转置的CPU端实现三、矩阵转置的GPU端实现(share Memory)1、核函数的编写2、核函数的启动3、核函数性能计数四、代码参考五、实践心得 欢迎各位大犇提意见一、矩阵转置(Matrix Transpose)基础 上图中将m * n的矩阵A通过矩
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2024-03-20 10:27:08
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译者注 本文翻译自 Daniel Vetter（Intel，Linux DRM maintainer） 于 2015 年 8 月 5 日在 LWN 上发表的关于 DRM Atomic Mode Setting 的文章。该文章虽然是在五年前发表的，但是它的核心思想至今仍然没有改变，非常值得一读。通过阅读本文，你将了解以下内容：Atomic mode setting 产生的背景Atomic KMS 与
在OpenCL中，用__local（或local）修饰的变量会被存放在一个计算单元（Compute Unit）的共享存储器区域中。对于nVidia的GPU，一个CU可以被映射为物理上的一块SM（Stream Multiprocessor）；而对于AMD-ATi的GPU可以被映射为物理上的一块SIMD。不管是SM也好，SIMD也罢，它们都有一个在本计算单元中被所有线程（OpenCL中称为Work I
方式1: 通过PWM和TIM输出音频机制音频使用一个预生成的的8bit无符号数组, 采样率为8KHz输出包含两部分, 一部分是TIM2产生连续的PWM, PWM分辨率设置为256, 正好对应8bit PCM采样输出的第二部分是TIM3产生的定时中断, 中断的频率正好是8KHz, 每次中断都修改一次PWM的占空比通过调节PWM频率可以调节输出音质, PWM频率越高音质越好(谐振频率越远离音频)通过调
摘要：本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank conflit（冲突）等等，这样才能针对具体算法做一些优化工作。
本节主要讲述GPU的memory架构。优化基于GPU device的kernel程序时，我们需要了解很多GPU的memory知识，比如内存合并，bank confl
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2024-08-10 16:50:18
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