在当今移动应用开发领域，Android GPU 编程扮演着日益重要的角色。随着手机硬件的飞速发展和图形应用需求的增加，研究如何利用 GPU 加速图形渲染和计算成为了开发者关注的焦点。本文旨在深度剖析 Android GPU 编程的演进历程、架构设计和实际应用，以提供一个系统性的解决路径。
### 初始技术痛点
在我们深入探讨 Android GPU 编程之前，要理解的一个关键点在于初始技术痛点
这一节主要复习Android里的Paint使用，先了解一些绘制相关的背景知识。硬件加速 GPU 的英文全称为 Graphic Processing Unit，中文翻译为“图形处理器”。 与 CPU 不同 ，GPU 是专门为处理图形任务而产生的芯片 。在 GPU 出现之前， CPU 一直负责所有的运算工作。 CPU 的架构是有利于 X
转载
2024-01-21 01:51:00
31阅读
OpenGL中的GPU编程（1）- - &
转载
2023-11-15 19:39:17
42阅读
2.1 CUDA编程模型概述CUDA编程模型提供了一个计算机架构抽象作为应用程序和硬件之间的桥梁。通信抽象是程序与编程模型实现之间的分界线，它通过专业的硬件原语和操作系统的编译器或库来实现。利用编程模型所编写的程序指定了程序的各组成部分是如何共享信息及相互协作的。编程模型从逻辑上提供了一个特定的计算机架构，通常它体现在编程语言或编程环境中。CUDA另外利用GPU架构的计算能力提供了以下几个特有功能
转载
2024-06-29 09:04:06
49阅读
一、并行编程模型介绍共享内存模型： 并行程序中的进程或线程可以通过对共享内存区的读写操作来实现互相间的通信。该模型关注并行任务的划分以及映射到进程或线程的指派分配。适用于共享存储多处理器。该类型主要有OpenMP、基于POSIX线程库的多线程程序等。消息传递模型： 各个并行任务之间不能通过程序地址的访问获得另一任务的数据，必须显式提出数据通信请求才能在任务间交互信息。该模型关注数据的分布情况。
转载
2024-04-24 10:53:20
300阅读
简介这是这个系列的第一篇入门文章，这个系列的博客不会讲解太多的东西，毕竟官方文档就是最好的教程，这个系列的博客主要是写一些 cuda 代码跑起来试试，记录下自己的学习收获。 官方文档就是最好最权威的学习资源CUDA Toolkit Documentation v11.7.0运行本文的cuda代码，需要搭建GPU环境，参考博客 环境搭建此外作为入门，个人觉得这篇文章是很不错的 ，强烈建议先看完下面这
转载
2024-05-23 11:31:00
50阅读
本文主要讨论：解释型语言中的GPU编程ThrustRTC 项目, 以及如何在Python中使用CUDA模板库可以看作是ThrustRTC这个项目： fynv/ThrustRTCgithub.com
的一个引言。解释型语言与GPU编程众所周知，C++ 是CUDA的默认语言。在解释型语言（在以人工智能为代表的领域）如此流行的今天，我们发现，以CUDA为代表的GPU并行编程依然
转载
2024-06-29 16:29:28
88阅读
一、介绍segmap利用试点和局部结构变化实现大规模3D数据的实时处理，并且通过基于TensorFlow框架的神经网络模型识别环境地标语义，实现更高的定位精度与回环检测。本文主要功能为复现segmap，具体代码解析并不涉及。本次复现设备配置为： Ubuntu 16.04 CPU：AMD R7 3700x GPU：RTX 2070super 内存：16G segmap具体文献与代码如下： segma
转载
2024-01-10 14:50:26
85阅读
GPU和CPU之间的构架：
转载
2021-07-21 10:02:51
260阅读
参考自《GPU高性能运算之CUDA》主编：张舒。1、主机与设备 CUDA编程模型将CPU作为主机（Host），GPU作为协处理器（co-processor）或者设备（Device）。在一个系统中可以存在一个主机或若干个设备。 CPU和GPU各司其职。CPU负责逻辑性较强的事物处理和串行计算，GP
转载
2024-04-22 23:04:06
24阅读
一，关于编程模型首先要了解什么是异构架构计算：即GPU和CPU协同工作，CPU端称为主机端用host表示，GPU端称为设备端用device表示。GPU和CPU连接一般协议是PCI-E，最新的协议有NVme，延迟更小。程序执行流程主要分为六个大的部分：在host端分配内存，进行数据初始化。在device端分配内存。将数据从host拷贝到device。用CUDA核函数在device端完成指定的运算。将
转载
2024-04-15 12:50:35
71阅读
近几年比较火的一个东西就是大规模、大数据等概念了。用到的工具除了hadoop等分布式平台外，还有一种是gpu，前者更多是用来做真正大规模的数据吧，比如大规模的网络数据的，但是如果数据是图像数据的话，可以用gpu来做。gpu卡是由很多个处理单位组成，每个处理单元就像cpu cores一样，这个单元叫SM，不同的gpu卡有不同的SM版本。每个SM均像一个多核的cpu一样，有存储和寄存器以及计算单元。每
转载
2024-07-28 10:59:24
64阅读
CUDA编程模型常见的CUDA术语 我们怎么写一个能在GPU跑的程序或函数呢？ 通过关键字就可以表示某个程序在CPU上跑还是在GPU上跑！如下表所示，比如我们用__global__定义一个kernel函数，就是CPU上调用，GPU上执行，注意__global__函数的返回值必须设置为void。CPU和GPU间的数据传输
第一章 绪论1.1 Programmable Graphics Processing Unit 发展历程Programmable Graphics Processing Unit（ GPU），即可编程图形处理单元，通常也称之为可编程图形硬件。GPU的发展历史GPU 概念在 20 世纪 70 年代末和 80 年代初被提出，使用单片集成电路（ monolithic）作为图形芯片，此时的 GPU 已经被
转载
2023-07-12 14:09:12
97阅读
最近在学习GPU编程，蛮有感触的，期间也遇到很多困难，在这里我将它们记下来，也算是一次总结吧。 开始学的时候有人说康玉之写的那本GPU编程之下里巴人与阳春白雪不错，我看了一段时间，感觉不太适合自己，就在图书馆借了《CG教程——可编
转载
2024-05-23 13:13:07
39阅读
STMatch: Accelerating Graph Pattern Matching on GPU with Stack-Based Loop OptimizationsSTMatch: 使用基于栈的循环优化加速 GPU 上的图模式匹配 [Paper] [Code] SC’22摘要提出了一个新颖的基于栈的 GPU 上的图模式匹配系统, 以避免同步和内存消耗问题.提出了两级工作窃取技术和循环展开
目录一、写在前面二、摘要A. 并行计算概述1. 什么是并行计算？2. 为什么使用并行计算？3. 谁在使用并行计算？B. 概念和术语1. 冯诺依曼计算机体系结构2. 弗林分类法3. 通用并行计算术语4. 并行编程的潜在好处、限制和成本C. 并行计算机内存架构1. 共享内存2. 分布式内存3. 混合分布式共享内存D. 并行编程模型1. 共享内存模型2. 线程模型3. 分布式内存/消息传递模型4. 数
参考： 1、 GPU编程教程： GPU编程自学。 2、 NVIDIA CUDA各版本下载链接（更新至2019-3-7，包含最新10.1版本）。 3、NVIDIA CUDA官网：https://www.nvidia.cn/object/cuda_get_cn_old.htm。
转载
2021-08-23 11:30:00
169阅读
GPU计算能力这么强，被广泛使用！比如挖矿（比特币）、图形图像处理、数值模拟、机器学习算法训练等等，那我们怎么发挥GPU超强的计算能力呢？ 编程！ 怎么进行GPU编程呢？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C
转载
2020-01-23 13:59:00
242阅读
2评论
使用 OpenGL 的朋友都知道，window 目前只支持 OpenGL1.1 的涵数，但 OpenGL 现在都发展到 2.0 以上了，要使用这些 OpenGL
原创
精选
2024-03-10 15:10:50
239阅读
