前言这一篇文章主要是作为我在看完《大规模并行处理器编程实战》这本书之后的一个学习记录。有些内容因为我在上一篇博客已经记录过了，这一篇就不做记录了。第六章 性能优化6.1 更多关于线程执行的问题GPU调度的基本单位为warp，一般由32个thread组成。因为GPU的执行方式为SIMT（单指令多线程），也就是一条指令会被所有线程一起执行，等到这条指令被所有线程执行完，才执行下一条指令。所以如果war
目录在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu；OK，那么GPU有哪些特性呢？OK，那么什么是CUDA呢？那这里为什是异构计算呢？最后让我们用一个CUDA C的hello world来结束这篇blog。在了解什么是cuda之前，需要先知道什么是gpu； GPU这个概念是由Nvidia公司于1999年提出的。GPU是显卡上的一块芯片，就像CPU是主板上的一块芯片。那么1999年之前显
最近在学一门课，叫做“C++与并行计算”。要用到多CPU（进程）并行的原理，实现语言是C++的MPI接口。联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算，就对这两门语言做一个总结，分享下自己关于并行计算的认识。1 并行计算的基本原理并行计算一般有两个维度，一个是指令（Instruction）或程序（Program），另一个是数据（Data）。这样，就可以归纳出各种并行模式（S代表Single，M
并行计算(二)——CUDA一、简介CUDA是NVIDIA提供的一种通用的并行计算平台和编程模型，使用CUDA可以像在CPU上一样使用GPU进行编程。CUDA要介绍的话东西实在太多了，而且GPU的工作原理和CPU尽管是有些相似的，但是实际使用的思路和CPU却可能完全不同，这里也只能简单讲一点。CUDA C编程和普通C语言也没有什么太多的不同，由于CPU和GPU使用的二进制指令不同，因此使用CUDA
摘要：针对像素级图像处理算法并行化程度高的特点，利用GPU的并行流处理特性和可编程性，提出了基于GPU的数字图像并行化处理方法，并对其基本执行流程和其中的关键技术问题：数据加载，结果反馈、保存等进行了详细论述。最后通过图像的卷积运算验证了GPU的并行处理能力。关键词：GPU；片元程序；Cg；并行处理GPU并行化处理GPU）是目前计算机上普遍采用的图形图像处理专用器件，具有单指令流多数据流（SIMD
多进程进程就是正在进行的一个程序或者任务，而负责执行任务的是CPU，执行任务的地方是内存。与程序相比，程序只是一堆代码而已，而程序运行时的过程才是进程；另外同一个程序执行两次就是两个进程了。并发和并行并发和并行都是’同时‘在工作，对于并发而言，是’伪并行‘，即看起来是同时运行，其实是频繁更换CPU执行的程序代码，加之中间延迟很小，从我们的视角来看感觉就像是程序在同时运行；并行计算才是真正的同时计算
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2023-09-15 23:54:38
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本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。
前言 本文从使用 GPU 编程技术的角度来了解计算中并行实现的方法思路。并行计算中需要考虑的三个重要问题 1. 同步问题 在操作系统原理的相关
上篇中我们用DirectX Compute Shader在显卡上编写了一个并行算法来计算好看的曼德勃罗特集迭代数图形。那么使用显卡进行通用计算到底有多少优势呢？我们本次就来比较一番。首先我们在CPU上也实现该算法。为了方便起见我们设计了一个类：class CPUCalc
{
private:
int m_stride;
int m_width;
int m_height;
GIL全称global interpreter lock 全局解释锁gil使得python同一个时刻只有一个线程在一个cpu上执行字节码，并且无法将多个线程映射到多个cpu上，即不能发挥多个cpu的优势。gil会根据执行的字节码行数以及时间片释放gil，也会在遇到IO操作时候主动释放。线程 操作系统能够调动的最小单元就是线程。最开始是进程，因为进程对资源的消耗大，所以演变成了线程。对于IO操作来
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2023-06-16 09:46:00
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Python 多核并行计算Nov 2, 2016 • python以前写点小程序其实根本不在乎并行，单核跑跑也没什么问题，而且我的电脑也只有双核四个超线程（下面就统称核好了），觉得去折腾并行没啥意义（除非在做IO密集型任务）。然后自从用上了32核128GB内存，看到 htop 里面一堆空载的核，很自然地就会想这个并行必须去折腾一下。后面发现，其实 Pytho
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2023-06-12 10:34:18
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随着GPU的可编程性不断增强，GPU的应用能力已经远远超出了图形渲染任务，利用GPU完成通用计算的研究逐渐活跃起来，将GPU用于图形渲染以外领域的计算成为GPGPU（General Purpose computing on graphics processing units，基于GPU的通用计算）。而与此同时CPU则遇到了一些障碍，CPU为了追求通用性，将其中大部分晶体管主要用于构建控制电路（比如
GPU并行计算OpenCL(1)——helloworld随着现在GPU越来越强大，我们看论文的时候经常听到GPU加速的某某某算法，但是到底如何进行加速呢？CUDA可能大家更加熟悉(奈何电脑是MAC)，这里介绍就OpenCL。OpenCL(Open Computing Langugae)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。它是跨平台的。
最近在了解GPU架构这方面的内容，由于资料零零散散，所以准备写两篇博客整理一下。GPU的架构复杂无比，这两篇文章也是从宏观的层面去一窥GPU的工作原理罢了 GPU根据厂商的不同，显卡型号的不同，GPU的架构也有差别，但是大体的设计基本相同，原理的部分也是相通的。下面我们就以NVIDIA的Fermi架构为蓝本，从降低延迟的角度，来讲解一下GPU到底是如何利用数据的并行处理来提升性能的。有关
streaming processor(sp): 最基本的处理单元，streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算，也就是很多个sp同时做处理。现在SP的术语已经有点弱化了，而是直接使用thread来代替。一个SP对应一个thread。Warp：warp是SM调度和执行的基础概念，同时也是一个硬件概念，注意到Warp实际上是一个和硬件相关的概念，
# 教学：GPU并行计算架构实现
## 1. 流程概述
首先我们来看一下实现GPU并行计算架构的整个流程，我们可以用一个表格展示出来：
| 步骤 | 内容 |
| --- | --- |
| 1 | 安装CUDA工具包 |
| 2 | 编写CUDA代码 |
| 3 | 编译CUDA代码 |
| 4 | 运行CUDA程序 |
## 2. 详细教学
### 步骤1：安装CUDA工具包
首先，你需
CUDA全局内存的合并访问（个人理解）每个warp去访问全局内存，会有400-600个时钟周期的内存延迟，这个代价很昂贵，所以为了减少访问全局内存的指令次数，我们将满足字节大小和对齐要求的warp合并起来访问全局内存，从而减少对全局内存的访问次数，提高GPU性能。关于warp指令基础知识1）什么是warp?一个线程warp包括32条线程（我的电脑是1个warp包括32条线程）。它位于多处理器中。2
考察GPU计算的前景，与推广思路。我们来思考一下高性能计算的商业化应用。也就是哪里需要用到高性能计算。即我们的市场究竟多大。 科研工作——院校、企业，再有就是计算密集型服务。院校上讲，由于CUDA的学习周期较长，相对于其他并行方法如MPI，openMP。因为它的cache小，存储和调用方式对其优化效果有决定性影响。学生需要熟悉更多内容才可进行实
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2023-07-24 06:53:39
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文章目录1. 进程和线程2.线程对象3.线程同步1. 线程冲突2. 同步语句4 .线程死锁5.线程协调6.高级并发对象锁对象线程池 1. 进程和线程串行并行串行是指多个任务完成时，各个任务按顺序执行，完成最后一个才能进行下一个并行指的是多个任务可以同时执行并行并发同时进行两个操作，作用于不同对象同时进行两个操作，作用于同一个对象进程线程具有独立的执行环境，每个进程都有完整的存储空间相当于进程的子
1 GPU是什么 如图1所示，这台PC机与普通PC机不同的是这里插了7张显卡，左下角是显卡，在中间的就是GPU芯片。显卡的处理器称为图形处理器（GPU），它是显卡的“心脏”，与CPU类似，只不过...
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2016-10-13 11:06:00
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1、进程和线程的概念1、进程：进程是操作系统的基础，是一次程序的执行，是一个程序及其数据在处理机上顺序执行时所发生的活动，是程序在一个数据集合上运行的过程，他是系统进行资源分配和调度的一个独立单位。2、线程：线程可以理解为进程中独立运行的子任务，线程只能归属于一个进程并且它只能访问该进程所拥有的资源。2、实现多线程编程的方式1、继承Thread类，该类在源码实现上，也是实现了Runnable接口，
