目录知识点Linux系统目录：Linux系统文件类型： 7/8 种文件权限说明gcc编译动态库和静态库理论对比系统调用和（库函数比较—预读入缓输出）命令创建软硬连接软连接（快捷方式）硬链接用户创建、管理、删除查找与检索find命令（直接搜索文件）grep（搜索文件内容形式查找）安装和卸载软件压缩、解压tarrarzipvim三种工作模式跳转、删除、复制、查找、分屏、命令gcc静态库制作与使用动态
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2024-08-17 11:31:20
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08月11日(星期六)Linux 编程之GPU计算(转)关于brookgpu的简要介绍看下面的链接：本文翻译了斯坦福大学网站上的关于brookgpu语言的一篇文章，原文在：关于brookgpu的用法在公社中有介绍，请看下面的网址：想使用brookgpu需要nvidia的显卡和cg的驱动。ftp://download.nvidia.com/develo ... -1.2.1-Linux.tar.gz
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2024-04-20 22:00:22
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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
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2024-06-29 16:29:28
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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
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2024-06-29 09:04:06
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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
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2024-05-23 11:31:00
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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。
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2024-04-24 10:53:20
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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
GPU和CPU之间的构架：
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2021-07-21 10:02:51
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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
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2024-07-28 10:59:24
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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
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2024-04-22 23:04:06
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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
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2024-04-15 12:50:35
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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
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2023-07-12 14:09:12
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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
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2024-05-23 13:13:07
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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
1. 典型的CUDA编程包括五个步骤:分配GPU内存从CPU内存中拷贝数据到GPU内存中调用CUDA内核函数来完成指定的任务将数据从GPU内存中拷贝回CPU内存中释放GPU内存*2.数据局部性:(是指数据重用，以降低对于内存访问的延迟)时间局部性：指在较短的时间内实现对数据或资源的重用空间局部性：指在相对较接近的存储空间内数据元素的重用CPU中通过缓存来增强时间局部性和空间局部性的优化(不是很懂)
KNN分类算法（K近邻算法）—— 基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计 目录KNN分类算法（K近邻算法）—— 基于GPU的并行编程模型CUDA程序设计1 题目描述2 设计思路实验环境3 源码3.1 串行程序3.3 性能对比与分析 1 题目描述 用CUDA设计一个KNN分类算法（K近邻算法）程序。在特征空间中查找K个最相似或者距离最近的样本，然后根据K个最相似的样本对未知样本进行分类。通过训练
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
上一篇文章介绍了如何搭建CUDA编程环境，从这篇文章开始正式开始介绍如何使用CUDA进行编程。异构计算架构如下图所示，一个典型的异构计算架构节点由一个多核CPU和一个或多个GPU组成，每个CPU和GPU都是独立的设备，它们之间通过PCIe总线连接。GPU作为CPU的协处理器用于执行一些并行计算任务。CPU适合用于做一些逻辑控制任务，而GPU则适合作为CPU的协处理器用于做一些大计算量的数据并行计算
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2024-04-18 13:30:43
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编程入门 OpenGL 在VC环境下的编程步骤： 建立基于OpenGL的应用程序框架 创建项目：在file -> New中建立项目，基于单文档，View类基于Cview 添加库：在project->Setting中指定库 初始化：选择View->Class Wizard,打开MFC对话框，添加相应的定义 添加类成员说明 基于O
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2024-07-03 03:04:21
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