文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

CUDA核函数   在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。...; c[i] = a[i] + b[i]; } // CUDA核函数调用 addKernel>>(c, a, b); 可以总结出CUDA核函数的使用方式： 使用关键字...global来标识，在CPU上调用，在GPU上执行，返回值为void 使用>>来指定线程索引方式 核函数相对于CPU是异步的，在核函数执行完之前就会返回，这样CPU可以不用等待核函数的完成...，继续执行后续代码 核函数不支持可变参数，不支持静态变量，不支持函数指针 线程配置   这是刚刚接触GPU编程最为困惑的地方，到底应该如何去索引GPU的线程？...在CUDA上可以使用内置变量来获取Thread ID和Block ID： threadIdx.[x, y, z]表示Block内Thread的编号 blockIdx.

2.8K20
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

在cuda的核函数中可以按地址调用普通变量么？

请问在cuda的核函数中可以按地址调用普通变量么？...另外两点需要注意的： （4）在部分平台支持P2P Access的情况下，则指向一张卡的global memory的指针，可以在另外一张卡上的kernel中被使用，类似情况（1）。...但从程序的角度看，两者并无逻辑上的区别，但在使用的时候可能会导致一次或者多次的自动跨PCI-E传输（参考手册上的zero-copy memory之类的章节)....此时这种内存空间上的寻址可以： （1）增强为CPU也能访问他们，哪怕某段时间实质的存储后备介质并非内存（自动page fault + 数据迁移） （2）GPU访问的时候更好的性能，会自动引入可能内存...，实现大小像是8GB, 性能像是本地的3GB这样的传统的虚拟内存+缓存系统的效果） 需要注意最后的增强有一定的限制，可以参考手册上的Unified/Managed Memory的相关章节。

3.1K70

【简单的CV】2.0 滤波、核与卷积（上）

02 滤波 滤波是信号处理中的一个术语，表示对一个连续的信号进行处理，除去或者改变信号中的特定信号（干扰信号）。...三 核 利用滤波的方式来处理图像，最重要的一点是图像实际上是一种有两个维度的数据集合，在对像素值进行操作时，需要考虑的不仅仅是像素值本身的值，还需要参考像素值周边的值，来进行统一操作，这样才能最大限度的保留图像的信息...如何统一参考像素本身和周边值，这里我们使用“核”的方法。 下面是一个3*3的核，它所有元素的值都是1。用它来表示一个锚点像素和它周围±1所有的像素值。 ?...利用核将图像中所有像素遍历一遍，就是我们这里讨论的图像的滤波——卷积。 04 一些常用的“核” ? 平均核，计算锚点周围的平均值 ? Sobel核，计算X方向的导数梯度 ? 高斯核 ?...高斯核的3D 小结 1. C语言中遍历； 2. 图像处理中的滤波、卷积和核。

55630

NVIDIA希望有更多支持CUDA的编程语言

CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程，但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。...NVIDIA 正在寻求扩展对更多编程语言的支持，因为它试图吸引更多开发者为其 GPU 编写应用程序。 该公司的 CUDA 编程框架 目前支持的语言包括 C++、Fortran 和 Python。...Larkin给出了某些编程语言如何利用其 GPU 的一些示例，并提到了 Judia 和 Rust。 为什么要切换到 GPU？ 早期的编程模型围绕 CPU 展开。...事实上，Python 解释器基本上就是其中之一，”Jones 说道。 编写好程序，收获回报 编程（并正确地进行编程）对于提高 AI 的能效非常重要。 公司正在衡量每笔交易的成本并试图降低成本。...NVIDIA 引入了新的数据类型 FP4 和 FP6，它们精度较低，但可以每瓦特榨取更多性能。 该公司在 GTC 上推出了一款代号为 Blackwell 的新 GPU。

7610

Ubuntu 16.04 上 CUDA_10.0及cuDNN的安装

GPU：Geforce GTX1060 驱动版本：418.56 最开始打算装CUDA_10.1( nvidia与cuda需相匹配)，但是在运行cuda.run后出现的用户许可证信息有问题，如图...但是CUDA_10.1与驱动版本是相匹配的,也没有整明白为什么，最后选择了CUDA_10.0，安装成功。...如果能够成功登录，则表示不会遇到循环登录的问题，基本说明CUDA的安装成功了。...如果你遇到了重复登陆情况，不用急着重装系统，官方教程上有提及，原因上一步的注中有提及，在安装openGL时你可能不注意选择了yes，请卸载cuda,然后重装。...五、 尝试编译cuda提供的例子 1）打开终端输入： cd /home/xxx/NVIDIA_CUDA-9.0_Samples 其中xxx是你自己的用户名，通过命令cd进入NVIDIA_CUDA

1.5K30

从头开始进行CUDA编程：Numba并行编程的基本概念

2、学习如何将CPU上的结构（例如向量和图像）映射到 GPU 上例如线程和块。循环模式和辅助函数可以帮助我们解决这个问题。 3、理解驱动 GPU 编程的异步执行模型。...使用CUDA进行并行化编程 CUDA网格 当内核启动时它会得到一个与之关联的网格，网格由块组成;块由线程组成。下图2显示了一维CUDA网格。图中的网格有4个块。...CUDA 内核的计算时间 GPU 编程的目标就是提高速度。因此准确测量代码执行时间非常重要。...CUDA内核是由主机(CPU)启动的设备函数但它们是在GPU上执行的，GPU和CPU不通信（除非我们让它们通信）。...几乎没有高于0.6的值。 现在编写核函数。

1.1K30

快来操纵你的GPU| CUDA编程入门极简教程

/），CUDA是建立在NVIDIA的CPUs上的一个通用并行计算平台和编程模型，基于CUDA编程可以利用GPUs的并行计算引擎来更加高效地解决比较复杂的计算难题。...来源：Preofessional CUDA® C Programming CUDA是NVIDIA公司所开发的GPU编程模型，它提供了GPU编程的简易接口，基于CUDA编程可以构建基于GPU计算的应用程序.../index.html 1 CUDA编程模型基础 在给出CUDA的编程实例之前，这里先对CUDA编程模型中的一些概念及基础知识做个简单介绍。...典型的CUDA程序的执行流程如下： 分配host内存，并进行数据初始化； 分配device内存，并从host将数据拷贝到device上； 调用CUDA的核函数在device上完成指定的运算； 将device...要执行的线程数量，在CUDA中，每一个线程都要执行核函数，并且每个线程会分配一个唯一的线程号thread ID，这个ID值可以通过核函数的内置变量threadIdx来获得。

4.8K60

单细胞核测序在人类肾脏上的应用

单细胞转录组分析综述 单细胞入门-读一篇scRNA-seq综述 文章信息 今天介绍的文献于2019年6月27号发表在NC上，文章题目是：A single-nucleus RNA-sequencing...明确了两个主要肾区域之间十个以上的肾单位区域分子过渡态，描述了与慢性肾病，糖尿病和高血压相关的细胞异性表达的基因。可能会提供新的治疗靶点。...样品处理 由于肾核膜在容易遭到损伤，所以新鲜解离和在干冰或-80°C冷冻的冷冻切片肾组织样品能够保留足够的核RNA水平。...，应用 Gene/UMI filter去除偏离组趋势的低质量细胞核（置信区间<1E-10），然后将计数标准化为每个细胞核的总计数，并校正批次变异通过缩放每个基因的表达，使得批内表达平均与数据集范围的平均值匹配...然后通过2次t-SNE聚类，去掉超过30个簇的聚集少的细胞核。 最终总共获得17,659个核，并且每个细胞核平均测到1082个转录本。

66610

类编程的WAF（上）

传统意义上的规则，其实质形式是独立的一行行文本，每行文本有固定的结构／字段，可以独立地描述出一个功能。对用户而言，书写规则就是设置其中的参数和选项。...既然应用是编程的，那么应用防火墙的配置可否也用编程的方式来实现？...事实上，由于代码的无限可能性，甲写的代码乙很难理解。为解决上述问题，必须要有一套程序框架，而框架本身的编写、配置和使用又成了问题。 有没有一种方法，不需要使用编程语言，而又能灵活满足复杂的需求呢？...四、类编程的WAF 天存信息的类编程 WAF，用数据结构来表达程序思想，让普通的技术支持人员也能够写出足够复杂和灵活的安全策略。...类编程的 WAF 具有以下与编程语言相似的特性： 无限嵌套的 if / the / else 条件判断 完整的 and / or / not 逻辑运算符 对集合 / 数组成员的遍历运算 变量包含多种数据类型

68630

从头开始进行CUDA编程：线程间协作的常见技术

这些并行任务是那些完全相互独立的任务，这点与我们一般认识的编程方式有很大的不同，虽然我们可以从并行中受益，但是这种奇葩的并行运行方式对于我们来说肯定感到非常的复杂。...编程，所以NV的GPU是必须的，比如可以去colab或者Kaggle白嫖。...到目前为止，我们还没有学会如何让线程相互通信……事实上，我们之前说过不同块中的线程不通信。我们可以考虑只启动一个块，但是我们上次也说了，在大多数 GPU 中块只能有 1024 个线程！...上图就是对数组元素求和的“分而治之”方法。 如何在 GPU 上做到这一点呢？首先需要将数组拆分为块。每个数组块将只对应一个具有固定数量的线程的CUDA块。在每个块中，每个线程可以对多个数组元素求和。...为避免这种情况可以使用设备上数组作为输出调用归约： dev_s = cuda.device_array((1,), dtype=s) reduce_numba(dev_a, res=dev_s)

80630

EC2上的深度学习：CUDA 7cuDNNcaffeDIGITS实战教程

wget linux-image-generic libopenblas-dev python-dev \ python-pip python-nose python-numpy python-scipy...你可能要考虑在一个EBS上定位你的工作目录（jobs_dir）——在我的例子中，大约140,000 张PNG图像数据集，消耗大约10 GB的空间，训练模型（含所有的模型快照）约占1 GB。...在描述的数据集上训练一个30 epochs的 GoogLeNet大约花一天又6小时。...所以你需要确保以下两点： 对于Spot实例的出价不能太低——否则你会有被终止的风险； 在tmux session上启动服务器。...这都会被执行于所有四个可能的分割（{0} VS {1，…，4}，…，{0，…，3}，{4}），这些预测最后会相对实际阶段回归。 这一变换的bash脚本，你都可以在相应的 bash命令行上找到。

66540

Python编程 列表的操作（上）

座右铭：低头赶路，敬事如仪 个人主页：网络豆的主页​​​​​​ 目录  前言 一.列表（list） 1.列表介绍(掌握) 2.列表创建 3.访问(查)列表内的元素(掌握) 4.删除列表内的元素...(掌握) del语句  list.remove() list.pop() ----  前言 本章将会讲解Python编程中列表的，介绍，创建，等几个方面进行讲解。...从数据结构角度看，Python 的列表是一个 可变长度 的顺序存储结构，每一 个位置存放的都是对象的指针。 我们可对列表进行 修改、切片、追加、删除、嵌套、迭代、成员判断 等操作。...#创建：以英文状态下的 一对方括号 创建空的列表 li = [] print(type(li)) # #1.元素可以是任意类型的 2.元素可重复的 li_2...要访问 它的某个元素，以方括号加下标值的方式即可。 注意要确保索引不越界，一旦访问的 索引超过范围，会抛出异常。

75120

.NET中的异步编程上

开篇 异步编程是程序设计的重点也是难点，还记得在刚开始接触.net的时候，看的是一本c#的Winform实例教程，上面大部分都是教我们如何使用Winform的控件以及操作数据库的实例，那时候做的基本都是数据库的...demo，数据量也不大，程序在执行的时候基本上不会出现阻塞的情况。...，让UI线程继续相应用户的操作，使得用户体验表现比较友好，同时正确的使用异步编程去处理计算限制的操作和耗时IO操作还能提升的应用程序的吞吐量及性能。...由此可见，异步编程的重要性。 异步编程在程序设计中也是非常复杂的，稍有不慎，就会使得你的应用程序变得不稳定，出现异常，甚至会奔溃。...但是，比较幸运的是，.net提供非常方便的框架来进行异步编程，在我看来.net中实现异步有两种方式，第一种是多线程的方式，第二种是使用异步函数，其实在异步函数中使用的还是多线程的技术。

1.2K120

为什么 k8s 上 0.5 核的 pod 这么忙?

前情 我们的技术总监在我写广告合并请求的业务时, 和我说了一句现在的服务是不是都是运行在0.5核的节点上, 需要注意设置一下参数 然后我回去看了一下, 我们的golang部分服务是运行在k8s上0.5核的...pod, 然后跑在多台8核的物理节点上 然后程序中可以通过以下命令打印出当前的GOMAXPROCS, 服务虽然运行在pod上,但打印的是实际的宿主机的核心数 package main import (...简单的来说, 就是本身容器只有0.5核, 但是却设置了GOMAXPROCS=8, 导致会创建出8个P, 每个P由不同的M管理 所以当GOMAXPROCS大于核心数量的时候, 会导致线程不断的切换, 然后...cpu有一部分时间被切换占用了(设置为cpu的核心数可以减少切换, 但还是会有切换的场景) 2.jpg Q 那么设置GOMAXPROCS等于1的时候, 什么时候会出现线程切换?...), 创建新的M1绑定到P1上 当G0里遇到以下场景 出现系统调用, 文件io阻塞的时候 会把当前的线程P绑定的M1线程去交给系统调度, 然后从休眠线程队列/创建新的线程M2 然后绑定到P1, 继续调度

15610

CUDA跟OpenCV的混合编程，注意OpenCV需要重新编译

64位的支持（主要取决于你编译的版本），配置好cuda的项目路径include 2.代码 //swap.cu #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters.h...至此，该工程下的.cpp文件下的函数，就可以调用CUDA工程下的cpp_run()函数了，不过首先要实例化类。 1.将example.cu添加到工程中。...在已有工程上右键单击，选择添加已有项。 2.添加编译规则。右键单击工程文件，选择“自定义生成规则”，在弹出的对话框中选择CUDA Build Rule x.x。...3.修改.cu文件的编译器。右键单击.cu文件，单击属性，修改编译规则，选择刚才添加的CUDA编译器。 4.添加包含目录。...在项目属性-》C++->常规->附加包含目录中添加CUDA SDK的目录。

31230

GPU编程(一): Ubuntu下的CUDA8.0环境搭建

GPU编程环境....Architecture)技术, 就是如今GPU编程的核心, 并让每一颗英伟达GPU都支持CUDA....Intel也终止了与英伟达的合作, 在自家芯片组中集成了3D图形加速器, 就是现在说的集显或者核显, 给水果机找到了不用英伟达的借口, 这也是我无可奈何去淘了二手神州代替rmbp进行GPU开发的原因,...英伟达的数据中心业务也蒸蒸日上, 为大大小小的公司提供强大计算力支持. 然后在2016年10月20日任天堂发布了Switch, 用的是英伟达定制的Tegra X1系统芯片..../cuda-installation-guide-linux/#abstract ---- 最后 现今并行编程和GPU编程是基础了, 学会搭建CUDA编程环境很重要, 在这个基础上还可以继续构建深度学习

1.7K40

GPU加速02:超详细Python Cuda零基础入门教程，没有显卡也能学！

GPU编程入门：主要介绍CUDA核函数，Thread、Block和Grid概念，并使用Python Numba进行简单的并行计算。 GPU编程进阶：主要介绍一些优化方法。...与传统的Python CPU代码不同的是： 使用from numba import cuda引入cuda库 在GPU函数上添加@cuda.jit装饰符，表示该函数是一个在GPU设备上运行的函数，GPU函数又被称为核函数...实际上，线程（thread）是一个编程上的软件概念。...() 总结 Python Numba库可以调用CUDA进行GPU编程，CPU端被称为主机，GPU端被称为设备，运行在GPU上的函数被称为核函数，调用核函数时需要有执行配置，以告知CUDA以多大的并行粒度来计算...使用GPU编程时要合理地将数据在主机和设备间互相拷贝。 ? GPU程序执行流程 CUDA编程的基本流程为： 初始化，并将必要的数据拷贝到GPU设备的显存上。

6.4K43
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券