CUDA学习，第一个kernel函数及代码讲解前一篇CUDA学习，我们已经完成了编程环境的配置，现在我们继续深入去了解CUDA编程。本博文分为三个部分，第一部分给出一个代码示例，第二部分对代码进行讲解，第三部分根据这个例子介绍如何部署和发起一个kernel函数。一、代码示例二、代码解说申明一个函数，用于检测CUDA运行中是否出错。kernel函数，blockIdx.x表示block在x方向的索引号...

[菜鸟每天来段CUDA_C]多GPU的使用单个GPU具有强大的并行计算的能力，当把多个GPU同时用来执行同一个任务的时候，计算的性能将会得到更大的提升。本文在两块GPU上实现大数据量的向量点积运算。主要步骤为：1.获得设备数量；2.任务分配；3.为每个任务创建一个线程；4.启动每个线程进行运算；5.合并每个GPU得到的结果。程序代码：主程序：main.cpp#include"main.h...

CUDA下四重循环两种并行方式效率分析1问题描述原代码：for(intm=0;m<M;m++)for(intn=0;n<N;n++)for(inti=0;i<I;i++)for(intj=0;j<J;j++){//X条算术运算；（X=6）B[i][j]=pow(A[i][j],2);C[ij][]=sqrt(B...

cuda原子性操作代码编译问题error:identifier"atomicAdd"isundefined这次遇到的问题是，编译原子性代码出错。代码是《GPU高性能编程cuda实践》第9章的hist_gpu_gmem_atomics.cu和hist_gpu_shmem_atomics.cu。这次还是用原有sdk带有makefile修改来编译。出现"/usr/local...

cuda：在GPU内存中生成带有指针的结构体今天本来想写一个矩阵的卷积运算的，但是果真自己动手写代码就遇到各种问题了。本来想在GPU中生成一个下面的Matrix结构体，再让GPU做运算。structMatrix{float*dptr;introw;intcol;}初始代码：Matrix*m;HANDLE_ERROR(cudaMalloc((void**)&m,sizeof(Matrix))...

数组求和的快速方法（利用cuda的共享内存）--第三部分之性能分析测试的数组数量是constintnum_elements=1<<20;运算次数是1000次。发现gpu的分配内存和拷贝操作很花时间。1对数量为1<<20的数组，1000次cpu求和操作，时间是7720.0ms。2在gpu，一次分配内存和拷贝，1000次求和，时间是360.0ms。3在gpu,1000次分配内存...

CUDA系列学习（五）GPU基础算法:Reduce,Scan,Histogram喵~不知不觉到了CUDA系列学习第五讲，前几讲中我们主要介绍了基础GPU中的软硬件结构，内存管理，task类型等；这一讲中我们将介绍3个基础的GPU算法：reduce，scan，histogram，它们在并行算法中非常常用，我们在本文中分别就其功能用处，串行与并行实现进行阐述。1.Taskcomplexitytaskc...

CUDAbyExample4.2.2一个有趣的例子之#include"gl_helper.h"参考链接：http://code.google.com/p/snp-gpgpu/source/browse/trunk/f/common/gl_helper.h?r=4/*看不懂头两行和最后一行是做什么事情的时候，参考http://blog.csdn.net/fulva/article...

数组求和的快速方法（利用cuda的共享内存）--第二部分之程序完善上一篇提到，那份源码的使用是有限制的。这次来完善一下。其实就是迭代多次，使得最后一次刚好在一个线程块可以求和。完善部分：template<classDType>DTypearray_sum_gpu(DType*dev_array,constintarray_size,DType*dev_result){ //consts...

数组求和的快速方法（利用cuda的共享内存）--第一部分之源码分析代码来自于这里https://code.google.com/p/stanford-cs193g-sp2010/source/browse/trunk/tutorials/sum_reduction.cu貌似是斯坦福的课程。核函数分析：//thiskernelcomputes,per-block,thesum//ofa...

cuda-convnet卷积神经网络一般性结构卷积核个数和输入输出的关系以及输入输出的个数的说明:卷积神经网络一般性结构卷积核个数和输入输出的关系以及输入输出的个数的说明:以cifar-10为例:Initializeddatalayer'data',producing3072outputsInitializeddatalayer'labels',producing1...

一个C语言的好消息 NV发布CUDA架构G80万亿次科学运算 驱动之家[原创]作者：Skyangeles编辑：Skyangeles 2月16号，NVIDIA公司正式发布了他们的CUDA架构（ComputeUnifiedDeviceArchitecture统一计算设备架构），这就是NV口中的通用GPU（GPGPU）的正式名称。本次，NV面向专业开发者们发布了CUDA软件...

推荐PC配置推荐PC机配置，价格在4500左右，对支持OpenCL和CUDA的显卡的价位没有概念，显卡希望支持。color='#FF8000'>------解决方案--------------------那就是N卡啦@color='#FF8000'>------解决方案--------------------买N卡，不会后悔的。除非你要挖矿。

实验室中搭建Spark集群和PyCUDA开发环境1、安装CUDA1.1安装前工作1.1.1选取实验器材实验中的每台计算机均装有双系统。选择其中一台计算机作为master节点，配置有GeForceGTX650显卡，拥有384个CUDA核心。另外两台计算机作为worker节点，一个配置有GeForceGTX650显卡，另外一个配置有GeForceGTX750Ti显卡，拥有640个CUDA核心。在每台计...

在Windows上安装PyCUDA和Theano最近几个月在学习DeepLearning，刚开始的时候什么条件都不具备。自己从淘宝上面买了一个GT240，搭建一个GPU环境用于程序的调试。折腾了几个月，以前PyCUDA总是搭建失败，最近几天才尝试成功。为了学习DeepLearning的源代码，自己又搭建了Theano环境。由于时间紧张，自己概略总结如下，以备忘记。一.在Windows上安装PyCU...

opencl和openmp那个更有前途，给点意见一直对并行开发很有兴趣，但迟迟未能出手，原因很简单，这个领域真的出乎意料的热，了解的越多，越会更加迷茫，本身这个领域就牵扯着各家的利益。早先了解到的是openmp和tbb，cuda等，开始纠结于cuda和tbb，最后决定跟着Intel的步伐走，因为实在是厌倦gpu过大的功耗，觉得intel更有前景，选了tbb，由于之前没有用过标准模板库，标c++用的...

Ubuntu-12.04安装CUDA-5.51、CUDA-5.5的新特性——动态并行(DynamicParallelism)：GPU加速新算法GPU线程可以动态地衍生新线程，从而更好地适应数据流。通过最大程度地简化与GPU的往来通信，动态并行技术可以大大简化并行编程，让更多流行算法支持GPU加速，比如自适应网格加密、计算流体动力学等等。——GPU-Callable库：支持第三方生态系...

即将大三的学生，问个专业方向的问题，javaOr嵌入式本人男，目前为南方某省非211一本大二学生，软件工程方向。目前面临选专业方向的问题，适合我的有两个，java和嵌入式。之前一直学的java，j2se自认为学的还算不错，ee没学过，假期在跟一个研究生导师做上学期就在做的一个项目。整个系统的设计是我做的，采用了三层架构，data层用Hibernate，期间和老师反复讨论，设计文档提交了10多次，目...

一天的工作总计一天的工作总结http://blog.csdn.net/OpenHero/archive/2008/10/17/3089025.aspx一、CUDAonlinuxRedhatAS5后来升级到为centos（根据redhatAS开源程序做的学生平台的server）1.安装redhatAS的时候最好别选择xen支持，因为NV的显卡驱动可能不支持Xen2.安装显卡驱动的时候，需要关闭xse...

一天的工作总计一天的工作总结http://blog.csdn.net/OpenHero/archive/2008/10/17/3089025.aspx一、CUDAonlinuxRedhatAS5后来升级到为centos（根据redhatAS开源程序做的学生平台的server）1.安装redhatAS的时候最好别选择xen支持，因为NV的显卡驱动可能不支持Xen2.安装显卡驱动的时候，需要关闭xse...