CUDA存储器模型：CUDA限定符： 思想即是将内存数据拷贝到显存，在显存上执行并行运算，将结果数据从显存拷贝回内存。CUDA内有thrust库，类似于C++ stl库。===========以下是原文=========挖坑待填。 以上是本机CUDA参数。 需要了解的概念：线程束(wrap)，共享内存，常量内存，纹理内存(?，图形学相关，略)，流，原子操作
目录N-body问题原理串行代码CUDA并行程序设计并行的基本思路并行的详细设计Step1：申请CPU和GPU内存空间并对数据进行初始化和拷贝操作。Step2：设计bodyForce函数Step3：设计integrate_position函数优化思路优化1—— BLOCK_STEP引入和shared_memory优化2—— 计算合并优化3—— 编译优化优化4—— 其他优化方向效果对比其他思路&am
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2024-10-18 15:27:59
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第一部分 1.CPU和GPU两者的区别： 官方解释：（1）GPU同时刻可并行实现的线程远远大于CPU。Modern NVIDIA GPUs can support up to 1536 active threads concurrently per multiprocessor .On GPUs with 16 multiprocessors,
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
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2024-08-19 13:34:57
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# 实现GPU CPU Java计算并发
## 流程表格
| 步骤 | 操作 |
| ---- | ---- |
| 1 | 初始化GPU和CPU资源 |
| 2 | 创建并发任务 |
| 3 | 分配任务给GPU和CPU |
| 4 | 等待任务执行完成 |
| 5 | 结果合并 |
## 操作步骤
### 步骤1: 初始化GPU和CPU资源
```java
// 引用形式的描述信息：
原创
2024-06-01 05:06:27
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gpu和cpu的区别 GPU采用了数量众多的计算单元和超长的流水线。但只有非常简单的控制逻缉并省去了Cache。而CPU不仅被Cache 占国了大量空间，而且还有有复杂的控制逻辑和很多优化电路，相比之下计算能力是CPU很小的一部分 CPU的发展：处理器越来越小，处理速度越来越快，处理核变多 性能（低延时性Latency）与吞吐量（Throughput）Cache local memory ：CPU
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2024-04-22 08:15:21
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CUDA并行程序设计：Hello world![!] 因个人水平问题，以下内容可能会出现部分错误的情况，还望各位批评指正 文章目录CUDA并行程序设计：Hello world!1. 什么是CUDA？2. GPU和CPU的区别在哪里？3. GPU中的线程管理4. 用VS2017写一个Hello world!4.1 创建新工程4.2 具体代码4.3 运行结果4.4 性能比较5 总体代码(太长不看版)
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2024-07-17 11:08:36
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一、进程和线程进程（Process）和线程（Thread）都是操作系统中的基本概念，它们之间有一些优劣和差异一个【进程】是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。多进程，就好比同时打开了Word，Excel和Visio，他们都是不同的程序运行活动，即多个进程同时启动而已。【线程（执行路径）】线程，是一个执行中的程序活动（即进程）的多个执行路径，执行调度的单位。线程依托于进程存在，在进
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2024-05-23 13:59:15
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GPU ：主流众核协处理器GPU+CPU的异构并行体系OpenCL： CPU+GPU异构计算架构CUDA：NVIDIA 2007年推出的GPU通用计算产品cuda优缺点：cuda对于已经在cuda上的数据执行起来很快，但数据从cpu搬到cuda上却很耗时，而且依赖硬件。并发性 concurrency ：相对于软件系统硬件支持的并发性叫做并行性并行程序设计模型：任务并行（task paralleli
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2024-03-21 09:33:09
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一、并发1、同时执行多个CUDA操作的能力（超越多线程并行）CUDA Kernel <<<>>>cudaMemcpyAsync(HostToDevice)cudaMemcpyAsync(DeviceToHost)CPU上的操作2、Fermi 体系结构可以同时支持（计算能力2.0+）GPU上最多16个CUDA内核2个cudaMemcpyAsyncs（必须在不同方向
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2024-04-05 13:06:30
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目录1. 搭建OpenACC运行环境1.1 安装CUDA11.11.2 配置CUDA环境1.3 安装OpenACC 21.31.4 配置openACC环境2. 程序执行2.1 GPU上并行，用kernels构件加速二重循环2.2 Data构件优化Jacobi迭代数据传输3. 总结参考文献利用Jacobi迭代对二维泊松方程进行求解。采用OpenACC并行编程的方式加速迭代过程。主要思想：用二阶中心差
在计算机体系中，数据并行有两种实现路径：MIMD（Multiple Instruction Multiple Data，多指令流多数据流）和SIMD（Single Instruction Multiple Data，单指令流多数据流）。其中MIMD的表现形式主要有多发射、多线程、多核心，在当代设计的以处理能力为目标驱动的处理器中，均能看到它们的身影。同时，随着多媒体、大数据、人工智
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2024-09-17 09:53:54
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当处理器的性能的发展受到各方面因素的限制的时候，计算机产业开始用多处理器结构实现并行计算来提高计算的效率。我们使用多处理器共享存储器的方式实现了多处理器编程，也就是多核编程。当然在这样的系统结构下我们面临着各种各样的挑战，例如如何协调各个处理器之间的数据调度以及现代计算机系统固有的异步特征等等。实例：大数组元素的求和思想：给出4个线程同时对数组的1/4求和。注意：这是一个低级的算法创建4个线程，每
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2024-09-07 09:47:37
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CUDA存储器模型：GPU片内：register，shared memory；host 内存： host memory, pinned memory.板载显存：local memory,constant memory, texture memory, texture memory,global memory;register: 訪问延迟极低； &nb
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2024-10-24 16:07:40
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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
GPU并行运算与CUDA编程--优化篇1.内存带宽受限Texture cache的利用__ldg()指定只读缓存Shared Memory的利用Constant cache的利用2.指令吞吐受限1.使用更快的指令2.使用intrinsic function3.减少Bank conflict4.减少warp里的指令发散3.延迟受限型1.增加active warp数量Occupancy2.从延迟源头解
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2024-03-17 14:47:09
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一、问题分解 这里的基本议题是：这个问题可以被分解成并行运行的组块吗？也就是，是否有机会发掘出问题中的并发性？假设能够把问题分为多个并发快，那接下来的问题是有多少个并发块？CPU并行化的一个主要限制因素经常是没有足够大粒度（或粗粒度）的并行工作要做。GPU运行成千上万的程序，所有问题需要被分解成上千个块，而不是像CPU那样只执
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2024-03-18 12:59:38
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目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
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2024-05-02 16:11:14
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CUDA存储器模型：CUDA限定符： 思想即是将内存数据拷贝到显存，在显存上执行并行运算，将结果数据从显存拷贝回内存。CUDA内有thrust库，类似于C++ stl库。===========以下是原文=========挖坑待填。 以上是本机CUDA参数。 需要了解的概念：线程束(wrap)，共享内存，常量内存，纹理内存(?，图形学相关，略)，流，原子操作
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2024-08-12 14:44:39
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CUDA（Compute Unified Device Architecture，统一计算架构[1]）是由NVIDIA所推出的一种集成技术，是该公司对于GPGPU的正式名称。通过这个技术，用户可利用NVIDIA的GeForce 8以后的GPU和较新的Quadro GPU进行计算。亦是首次可以利用GPU作为C-编译器的开发环境。NVIDIA营销的时候[2]，往往将编译器与架构混合推广，造成混乱。实际
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2024-07-03 22:30:28
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