CUDA编程(一)第一个CUDA程序

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(4)我还遇到过核函数进不去的清况 ,也是莫名其妙出先的,就是下面会讲到的__global__函数,最后被迫重装了遍CUDA,但会 还是不行,重启,结果行了。

上图是CPU与GPU的对比图,对于浮点数操作能力,CPU与GPU的能力相差在GPU更适用于计算传输速率高,多并行的计算中。但会 ,GPU拥有更多晶体管,而都有像CPU一样的数据Cache和流程控制器。曾经的设计是可能多并行计算的时候每个数据单元执行相同线程池池运行,不必还会 不还会 繁琐的流程控制,而更不还会 高计算能力,这就是不还会 大cache。但也但会 ,每个GPU的计算单元的形态是十分简单的,但会 对线程池池运行的可并行性的要求也是十分苛刻的。

(2)但会 ,还有另一个很傻X的那此的大问题,可能你的C:\Users\****\AppData你你这个 路径,****每段可能你的Microsoft账户是中文的,但会 你装完系统登录完账号,你你这个 文件夹会是中文的。。比如王尼玛会有另一个尼玛文件夹。出先你你这个 清况 会出先另一个那此那此Unicode的错误,但会 基本上是没救了,反正我最终好难改掉那个文件夹的名字。。。。有知道为什么我么我改的同学一定要问你一下。。

(3)但会 都有出先下面你你这个 错误,你你这个 也很奇葩,我隔了一周没写CUDA线程池池运行,但会 再写的时候曾经没那此的大问题的线程池池运行都编译不过了,周天就给我来了不还会 个开门黑,重装了各种版本的CUDA仍然不行,弄了五天才莫名其妙的弄好,你你这个 貌似是可能.net的那此的大问题,我在控制面板-卸载线程池池运行-启用或关闭Windows功能 里把.net4.5关了,打开了.Net3.5 , 重启,但会 ,还是不行,我可能准备要重装电脑了,去吃了个晚饭回来,莫名其妙行了。

在 CUDA 的架构下,另一个线程池池运行分为另一个部份:host 端和 device 端。Host 端是处在 CPU 上执行的部份,而 device 端则是在显示芯片上执行的部份。Device 端的线程池池运行又称为 “kernel”。通常 host 端线程池池运行会将数据准备好后,一键复制到显卡的内存中,再由显示芯片执行 device 端线程池池运行,完成后再由 host 端线程池池运行将结果从显卡的内存中取回。

分支指令的那此的大问题:CPU 通常利用分支预测等方法来减少分支指令造成的 pipeline bubble。显示芯片则多半使用类似避免内存 latency 的方法。不过,通常显示芯片避免分支的传输速率会比较差。

可能显示芯片几瓶并行计算的形态,它避免你这个 那此的大问题的方法,和一般 CPU 是不同的。主要的特点包括:

(1)首先最简单的另一个,你的工程路径不还会 有中文。。。十几个 版本了都没避免你你这个 那此的大问题。

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

我知道CUDA安装的还是好难的,安装的时候还是来看一下关于GPU和CUDA架构的你这个 基础知识吧~

GPU并行在图像避免方面更是应用广泛,亲戚亲戚当.我.我.我知道图像避免实际上是对图像的二维矩阵进行避免,图像的尺寸都有几百乘几百的,很容易就是上万个像素的操作,随便搞个那此平滑算法,匹配算法等等的图像算法在CPU上跑个几十秒都有很正常的,对于图像避免,神经网络你你这个 大矩阵计算,往往是都不还会 并行化的,通过GPU并行化避免往往要能成倍的加速。

首先亲戚亲戚当.我.我.我随便用搜索引擎搜索CUDA就会找到CUDA Toolkit的下载首页:

不过CUDA编程不还会 注意的点是就是的,有就是因素可能忽略了会大大降低传输速率,写的不好的CUDA线程池池运行可能会比CPU线程池池运行还慢。就是优化和并行是一门很大的学问,不还会 亲戚亲戚当.我.我.我去不断学习与了解。

这里亲戚亲戚当.我.我.我再介绍一下使用GPU计算的优缺点(摘自《深入浅出谈CUDA》,就是举的例子稍微老了你这个 ,但不影响意思哈):

下载时候开始了了时候一路安装就好,注意:安装选项那里要选泽自定义但会 把所有都勾选上:

显示芯片通常具有更大的内存传输速率。类似,NVIDIA 的 GeForce 82000GTX 具有超过200GB/s 的内存传输速率,而目前高阶 CPU 的内存传输速率则在 10GB/s 左右。

可能 CPU 存取显卡内存时不还会 透过 PCI Express 接口,但会 传输速率较慢(PCI Express x16 的理论传输速率是双向各 4GB/s),但会 不还会 太常进行类似动作,以免降低传输速率。

再写下去篇幅就太长了,本篇博客主要还是介绍了CUDA的安装以及你这个 基本的CUDA的架构,亲戚亲戚当.我.我.我趁着CUDA安装的空都不还会 仔细看一下CUDA的形态,这对底下的编程还是很糙要的,下面我会从另一个很小的线程池池运行写起,不断地把底下介绍到的东西都加在,希望能帮助到亲戚亲戚当.我.我.我的学习。

CUDA发展到现在说实话可能比较成长期的句子的句子的句子 期期了,当然在使用的时候偶尔会出先各种各样的那此的大问题(充满血与泪),但就谈安装来说可能很简单了,这里以VS2013和CUDA 7.0为例(现在可能到CUDA7.5了,我不还会 使用ZED摄像头,而它只支持7.0,就是电脑上装的7.0)。

目前 GPGPU 的线程池池运行模型仍不成长期的句子的句子的句子 期期,也还不还会 公认的标准。类似 NVIDIA 和AMD/ATI 都有每每人个不同的线程池池运行模型。

注意:这里我再多说几句,我关于各种错误的避免经验。CUDA还是会经常出先各式各样的那此的大问题的,我买车人就遇到过好十几个 。

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是有一种 通用并行计算架构,该架构使GPU要能避免多样化的计算那此的大问题。说白了就是亲戚亲戚当.我.我.我.我不还会 使用GPU来并行完成像神经网络、图像避免算法那此在CPU上跑起来比较吃力的线程池池运行。通过GPU和高并行,亲戚亲戚当.我.我.我.我不还会 大大提高那此算法的运行传输速率。

在 CUDA 架构下,显示芯片执行时的最小单位是thread。数个 thread 都不还会 组成另一个block。另一个 block 中的 thread 能存取同一块共享的内存,但会 都不还会 快速进行同步的动作。

当然,使用显示芯片都有它的你这个 缺点:

但会 ,最适合利用 CUDA 避免的那此的大问题,是都不还会 几瓶并行化的那此的大问题,要能有效隐藏内存的latency,并有效利用显示芯片上的几瓶执行单元。使用 CUDA 时,同去有上千个 thread 在执行是很正常的。但会 ,可都不还会 几瓶并行化的那此的大问题,使用 CUDA 就没方法达到最好的传输速率了。

有的同学可能知道,在CPU和GPU上跑同另一个神经网络,可能其几瓶的浮点数权重计算以及可高并行化,其传输速率的差距往往在10倍左右,曾经不还会 睡一觉要能想看 的训练结果你爱不爱我看两集动漫就OK了。

总之亲戚亲戚当.我.我.我想看 我遇到的奇葩那此的大问题就知道了,这玩意但会 还是很脆弱的,那此杀毒软件,系统更新啥的都可能随时干掉你的CUDA,就是防患于未然还是把那此玩意都关了吧。

显示芯片具有更几瓶的执行单元。类似 GeForce 82000GTX 具有 128 个 “stream processors”,频率为 1.35GHz。CPU 频率通常较高,但会 执行单元的数目则要少得多。

每个 thread 都有买车人的一份 register 和 local memory 的空间。同另一个 block 中的每个thread 则有共享的一份 share memory。此外,所有的 thread(包括不同 block 的 thread)都共享一份 global memory、constant memory、和 texture memory。不同的 grid 则有每每人个的 global memory、constant memory 和 texture memory。

参考资料:《深入浅出谈CUDA》

内存存取 latency 的那此的大问题:CPU 通常使用 cache 来减少存取主内存的次数,以避免内存 latency 影响到执行传输速率。显示芯片则多半不还会 cache(或很小),而利用并行化执行的方法来隐藏内存的 latency(即,当第另一个 thread 不还会 听候内存读取结果时,则时候开始了了执行第3个 thread,依此类推)。

显示芯片目前通常只支持 32 bits 浮点数,且多半不还会 完正支持 IEEE 754 规格, 你这个 运算的精确度可能较低。目前你这个 显示芯片并不还会 分开的整数运算单元,但会 整数运算的传输速率较差。

和高阶 CPU 相比,显卡的价格较为低廉。类似一张 GeForce 82000GT 包括512MB 内存的价格,和一颗 2.4GHz 四核心 CPU 的价格相若。

显示芯片通常不具有分支预测等多样化的流程控制单元,但会 对于具有深层分支的线程池池运行,传输速率会比较差。

时候选泽系统下载就好:

创建好工程时候,会发现可能自带了另一个矩阵相乘的示例代码Kernel.cu,二话不说直接ctrl+f5编译运行,可能没报那此编译错误运行成功那就恭喜同学你跑了你的第另一个我CUDA线程池池运行~Kernel.cu

综上所述,去学习一下为什么我么我在GPU上开个几千个线程池池运行过把优化瘾还是一件很惬意的事情,更何况CUDA为亲戚亲戚当.我.我.我提供了不还会 优秀的计算平台,都不还会 直接使用C/C++写出在显示芯片上执行的线程池池运行,还是一件很赞的事情。

显示芯片的运算单元数量就是,但会 对于不还会 深层并行化的工作,所能带来的帮助就不大。

使用显示芯片来进行运算工作,和使用 CPU 相比,主要有十几个 好处:

每另一个 block 所能含高的 thread 数目是有限的。不过,执行相同线程池池运行的 block,都不还会 组成grid。不同 block 中的 thread 无法存取同另一个共享的内存,但会 无法直接互通或进行同步。但会 ,不同 block 中的 thread 能战略战略合作的程度是比较低的。不过,利用你你这个 模式,都不还会 让线程池池运行不必担心显示芯片实际都不还会 同去执行的 thread 数目限制。类似,另一个具有很几瓶执行单元的显示芯片,可能会把各个 block 中的 thread 顺序执行,而非同去执行。不同的 grid 则都不还会 执行不同的线程池池运行(即 kernel)。

现在的CUDA安装还是很简单的,等安装时候开始了了时候就会发现CUDA for Visual Studio可能安装成功了,亲戚亲戚当.我.我.我就是不还会 去加在那此环境变量,那此工作安装线程池池运行都帮亲戚亲戚当.我.我.我做好了~时候亲戚亲戚当.我.我.我打开VS,就是不还会 繁琐的各种引库的过程了,亲戚亲戚当.我.我.我只不还会 新建另一个CUDA工程就都不必还会 ~