Atomic类和线程同步新机制 文章目录Atomic类和线程同步新机制并发情况下实习自增的几种方式ReentrantLockCountDownLatchCyclicBarrierPhaserReadWriteLockSemaphoreExchangerLockSupport 并发情况下实习自增的几种方式上一篇文章我们说了可以用Atomic类来实现无锁往上递增,那么为什么要用无锁操作呢?原因就是无锁
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2024-10-18 14:36:46
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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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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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一、概述思路假设一台机器上有个GPU。给定需要训练的模型，每个GPU将分别独立维护一份完整的模型参数。在模型训练的任意一次迭代中，给定一个小批量，我们将该批量中的样本划分成份并分给每个GPU一份。然后，每个GPU将分别根据自己分到的训练数据样本和自己维护的模型参数计算模型参数的梯度。接下来，我们把k个GPU上分别计算得到的梯度相加，从而得到当前的小批量梯度。之后，每个GPU都使用这个小批量梯度分别
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2024-04-25 19:31:13
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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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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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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
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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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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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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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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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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这是好久没写博客，花一个多小时写的博客，本人一些心得体会，等做完项目再完善在整个项目中的应用，再会发出后续一篇关于多线程，队列，usrp,gpu等一篇比较综合的解析==================hhhhh 随便看看Linux下利用cuda对代码加速处理的实现1. 应用cuda的原因：CUDA ®是NVIDIA发明了一种并行计算平台和编程模型。通过利用图形处理单元（GPU）的功能，可以显着提高
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2024-05-06 23:28:45
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20180829 参考：https://www.nowcoder.com/courses/190GPU训练深度学习的强大工具，基本上，每个软件库都支持GPU。CPU需要复杂的控制逻辑来管理不同任务。且CPU设计为一个接一个的串行处理任务，而不是并行处理。并行性可以通过多核技术来获得，这些核是通用的，但需要设计为处理通用任务。用向量来实现深度学习网络，向量代数等并行计算。 通过使用并行实现，深度
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2024-04-30 23:37:51
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并发执行并发执行为一组在相互独立的程序或程序段在执行中，一个程序段的执行尚未结束，另一个程序段已经开始执行。通过保存未执行结束程序的相关信息，再执行其他程序，再通过相同的方式，在一个时间段内切换执行程序来实现一个时间段内的程序来实现并发执行。本质上，一个确定的时间点只有一个进程中的一个线程在执行。并发执行特点：间断性由于需要暂时中断来切换线程或进程，所以是间断的。失去封闭性在并发执行时，由于其线程
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2023-11-01 20:54:31
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一、并发与并行1.并发：并发就是指程序同时处理多个任务的能力。并发的实质是一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序之间多路复用，并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。 并发编程的根源在于对多任务情况下对访问资源的有效控制2.并行：并行性指两个或两个以上事件或活动在同一时刻发生。在多道程序环境下，并行性使多个程序同一时刻可在不同CPU上同时执行而并发则不一定并行，也亦是说并
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2023-12-08 12:31:13
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