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
l GPU硬件特性
n 存储层次
u Global memory：
l 大小一般为几GB
l chip-off的DRAM介质存储器
l 访问速度慢（是shared memory的上百倍）
l 对于是否对齐和连续访问敏感（由DRAM的性质决定）
l 可以被所有的线程访问
u Shared memory：
l 每个SM中一般几十KB
l chip-on的SRAM介质存储器
l 访问速度快（与reg
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
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;
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。
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
为什么要使用多GPU并行训练简单来说，有两种原因：第一种是模型在一块GPU上放不下，两块或多块GPU上就能运行完整的模型（如早期的AlexNet）。第二种是多块GPU并行计算可以达到加速训练的效果。想要成为“炼丹大师“，多GPU并行训练是不可或缺的技能。常见的多GPU训练方法：1.模型并行方式：如果模型特别大，GPU显存不够，无法将一个显存放在GPU上，需要把网络的不同模块放在不同GPU上，这样可
# 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
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，
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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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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一、多张gpu的卡上使用keras有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。二、数据并行数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。利用multi_gpu_model实现keras.utils.multi_gpu_model(model, gpus=Non
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2023-09-11 21:39:52
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CUDA编程（一）：GPU计算与CUDA编程简介GPU计算GPU硬件资源GPU软件资源GPU存储资源CUDA编程 GPU计算NVIDIA公司发布的CUDA是建立在GPU上的一个通用并行计算平台和编程模型，CUDA编程可以利用GPU的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。GPU的并行计算最成功的一个应用就是深度学习领域。GPU通常不作为一个独立运行的计算平台，而需要与CPU协同工作，它可
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.前言并行计算，是相对于串行计算来说的。它是一种一次可执行多个指令的算法，目的是提高计算速度，及通过扩大问题求解规模，解决大型而复杂的计算问题。在当下，CPU速度提升遇到一定的瓶颈，而GPU速度很高，也在不断的去帮CPU承担更多的计算。GPU的更新换代也非常快，成为可以更好提高我们电脑性能，运行速率的。2.结构 从上图结构我们可以看出，CPU的计算单元（ALU）较复杂，但是个数较少；GPU的计算
