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浅谈CPU 并行编程GPU 并行编程的区别

CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。 区别一:缓存管理方式的不同 •GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。 区别二:指令模型的不同 • GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU:采用 MIMD - 多指令多数据类型。 用通俗易懂的话来说,GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟,而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。 区别三:硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。 • 故 GPU 的数据吞吐量非常大,倾向于进行数据并发型优化;而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

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python pycuda进行GPU编程(并行编程 38)

GPU ? image.png CPU是被设计用来处理复杂任务的,而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务(原来是被用来生成3D图形中的三角形),而且GPU有上千个ALU(算术逻辑单元),而CPU通常只有8个。 而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了,所以GPU加速程序很有必要。 CUDA编程有越来越复杂的趋势,但pyCUDA则大大简化了这个过程,并且拥有GPU加速的享受,所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图: ?

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    GPU编程(四): 并行规约优化

    前言 之前第三篇也看到了, 并行方面GPU真的是无往不利, 现在再看下第二个例子, 并行规约. 通过这次的例子会发现, 需要了解GPU架构, 然后写出与之对应的算法的, 两者结合才能得到令人惊叹的结果. ---- 未优化并行规约 如果按照常规的思路, 两两进行进行加法运算. 每次步长翻倍即可, 从算法的角度来说, 这是没啥问题的. 但是没有依照GPU架构进行设计. ? ); /* 释放显存空间 */ cudaFree( d_a ); cudaFree( d_partial_sum ); return(0); } ---- 优化后并行规约 不过GPU确实算力太猛, 这样看还不太明显, 有意放大数据量会更加明显. ?

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    GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

    ,即加速比与任务中不可并行部分的大小成正比,如果完全不可并行,即P = 0,则speed rate = 1,即不加速;如果完全可以并行,即P = 1, 则$speed rate = \infty$, 即加速无穷大倍 $$2. speed rate = \frac{1}{\frac{P}{N} + S} $$ 其中N是处理器个数,P是可以并行的部分,S是不可以并行,只能串行的部分。 可以看到,当N趋近无穷时,speed rate 只取决于S,即不可并行部分是系统的瓶颈所在。 GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下: ? 图中绿色的为ALU(运算逻辑单元,Arithmetic Logic Unit), 可以看出GPU相比CPU,多了很多ALU,而且ALU占据了内部空间的绝大部分,所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。 下图是一个GPU核的结构,图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文,所以,只是一种SIMD结构。 ?

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    聊聊并行并行编程

    并行编程主要聚焦于性能,生产率和通用性上。 所谓性能,更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能,而是在于平均下来CPU的性能。 这个来源于摩尔定律的失效, 霍金曾经提过限制IT发展的终究会是1.光速(这个已经在分布式系统上更能看出来,通信的瓶颈限制着速度)2.物质的原子性(来源于不可测准原理) 并行编程开始了,即使很难。 并行和并发有着小小的区别:并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理,而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务, 这可能需要紧密的,以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。 因为并行编程的相对较难,导致工程师的生产率不会太高,会聚焦于更精密的细节,花费大量的时间。 并行任务变得复杂不仅仅在于之上的原因,更因为: 1.对代码,对任务的分割,这会导致错误处理以及事件处理更为复杂。如果并行程序之间会牵扯到交互,通信的时间成本,共享资源的分配和更新更为复杂。

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    GPU并行计算和CUDA编程(1)-CPU体系架构概述

    今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》(课程主页:http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/),觉得老师讲得非常清晰,举了很多恰当的例子 CPU是串行处理器,而GPU并行处理器。 CPU适合处理通用型的问题,如指令执行和数值计算并重,相当于是一个”通才”;而GPU适合运算密集和高度并行的任务,相当于是一个”专才”,将数值并行运算速度发挥到极致。 在讨论GPU之前,先来看看CPU的体系架构的一些内容。 一些概念 CPU的指令分3类,分别是算术、访存和控制。 CPU内部的并行性 CPU内部也有并行计算,体现在下面3个层次: 指令级,如超标量就是通过增加流水线达到并行效果。 数据级,如矢量运算。

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    2.3 tensorflow单机多GPU并行

    GPU并行 有时候想要把所有GPU用在同一个模型里,以节省训练时间,方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行gpu并行有模型并行和数据并行,又分为同步和异步模式。 单机多卡一般采用同步的数据并行模式:不同gpu共享变量,不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。 tensorflow中的GPU并行策略是(下图,全网都是这个图): 每个GPU中都存有一个模型,但共享所有需要训练的变量。 * gpu_nums,例如单gpu的为32,有4块gpu,则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。 注意事项 多gpu并行训练速度会提升,但不是完全线性的,因为gpu之间的通信需要时间。

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    keras 多gpu并行运行案例

    一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时,推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model,可以分为两种情况,一是数据并行,二是设备并行。 二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份,并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。 ) 具体来说,该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。 EarlyStopping 没有此类问题 二、设备并行 设备并行适用于多分支结构,一个分支用一个gpu并行运行案例就是小编分享给大家的全部内容了,希望能给大家一个参考。

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    Mariana DNN 多 GPU 数据并行框架

    Mariana技术团队考虑到上述问题,在Mariana的DNN多GPU并行训练框架中,选择了数据并行的技术路线,完成了升级版的单机多GPU数据并行版本。 本文描述了多GPU加速深度神经网络训练系统的数据并行实现方法及其性能优化,依托多GPU的强大协同并行计算能力,结合数据并行特点,实现快速高效的深度神经网络训练。 图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图 多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group 图3 2 GPU数据并行系统框架示意 GPU Worker Group: 数据并行的承载体 数据并行以Worker Group为基本组织形式,调度来源于CPU,计算资源来源于GPU卡。 大规模处理器编程实战(第2版). 清华大学出版社, 2013. [4] J. Duchi, E. Hazan and Y.

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    GPU并行计算之向量和

    Do you have a CUDA-capable GPU installed?") 的API,由于我这里只有一个GPU,因此设置为0; 使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间,这个函数跟C中的malloc函数很像,但这个是指在GPU(即显存)中分配一块空间,那参数值中为什么是两个 CUDA核函数与线程索引方式》 在学习过程中,如果遇到怎么都不能理解的东西,可以先把这种用法记住,等后面写的多了,自然也就理解了   上面这个程序是学习CUDA最开始接触的程序,就跟刚开始学习任何一门编程语言时 看到这里,可能很多同学有疑惑,觉得GPU的计时有问题,因为如果使用GPU计算的话,还要把数据先传到GPUGPU处理完成后子再传回给CPU,这两个传输时间也应该算进去。 后面,我们还会对GPU代码做一步步的优化。

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    并行计算Brahma :LINQ-to-GPU

    Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库,现在Brahma有一个有一个GPU的提供者(主要是GUGPU),它能够在任何类别的处理器上运行 也就是说Brahma是一个并行计算(重点放在GPGPU )的框架,使用LINQ进行流转换工作(LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU)。 由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线,使得用流处理器处理非图形数据成为可能。 Msdn杂志上的并行计算方面的文章: 并行编程方面的设计注意事项 解决多线程代码中的 11 个常见的问题 在多核处理器上运行查询 9 种可重复使用的并行数据结构和算法

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    CUDA并行编程概述

    CUDA CUDA是英伟达推出的GPU架构平台,通过GPU强大的并行执行效率,为计算密集型应用加速,CUDA文件以.cu结尾,支持C++语言编写,在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit 内存与显存 CPU可以访问内存,GPU可以访问显存,如果需要使用GPU进行计算,必须把数据从内存复制到显存 指向显存的指针 创建一个指向显存的指针,下面的代码可以告诉你为什么要使用 (void**)类型 int* length); cudaMalloc((void**)&dev_c, length); 此时的dev_a, dev_b, dev_c已经指向显存地址,空间大小为 length 内存与显存的数据交换 在使用GPU blockIdx.x * 1024 + threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } 函数限定词 核函数 核函数使用 __global__ 修饰,它在CPU上调用,在GPU 上调用,只能在GPU上执行 __device__ int add(int a, int b) { return a + b; } __global__ void DoInKernel(int

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    Parallel并行编程

    在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度,比较典型的需求就是并行下载。 前期遇到一个需求是要批量下载瓦片,每次大概下载上百万个瓦片,要想提高瓦片的下载速度,只能通过并行化的方式,下面把我解决此问题的思路和代码总结如下: 第一步确定线程个数(ThreadCount),这个要根据网络情况和硬件配置进行确定 以上就是使用Parallel进行并行编程的方式,看似简单的代码,其实蕴藏了一个哲学问题(所有问题上升到一定程度都是哲学问题)——做事要细分:将一件复杂的事情尽量根据实际情况进行细分,完成一件一件小的任务

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    OpenMP并行编程简介

    在这学期的并行计算课程中,老师讲了OpenMP,MPI,CUDA这3种并行计算编程模型,我打算把相关的知识点记录下来,便于以后用到的时候查阅。 ? 概述 OpenMP是基于共享存储体系的基于线程的并行编程模型。一个共享存储的进程由多个线程组成,而OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例。 在OpenMP中,线程的并行化是由编程人员控制的,不是自动编程模型,而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。 即程序开始于一个单独的主线程,主线程会一直串行地执行,遇到第一个并行域,通过如下过程完成并行操作: Fork: 主线程创建一系列并行的线程,由这些线程来完成并行域的代码。 \n", time_gap / 100000); return 0; } 参考文献 并行计算——结构,算法,编程(第3版),陈国良

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    并行编程基本工具

    并发编程工具的选择 在能解决问题的前提下,并发编程工具选择最简单的一个,如果可以尽量使用串行编程,如果达不到要求,使用shell脚本来实现并行化。

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    R并行编程实战

    《R并行编程实战》是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍,介绍各种并行技术,从R语言的并行版本lapply()的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的不错AWS云。 在《R并行编程实战》的后,你将了解到影响并行效率的因素,包括:评估代码性能和实现负载平衡;要避免的陷阱,包括死锁和数值不稳定问题;对于你的项目,如何为适合的并行类型构建代码和数据;如何在各种计算机系统中运行

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    python celery(并行编程 31)

    broker = 'redis://127.0.0.1:6379/1' backend = 'redis://127.0.0.1:6379/2' app =...

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    并行编程和任务(二)

    前言   上一篇我们主要介绍了并行编程相关的知识,这一节我们继续介绍关于任务相关的知识。为了更好的控制并行操作,我们可以使用System.Threading.Tasks中的Task类。 等待任务   在前面问介绍的.Net异步编程中我们讲到了WhenAll,用于处理多个异步方法。在这里我们继续扩展点,WhenAll()和WaitAll(),都是等待传递给他们的任务完成。 我们结合上一篇文章我们来梳理一些任务、线程、多线程、异步、同步、并发、并行任务之间的联系与关系吧。   首先我们看我们这章节学习的任务、任务是一个将要完成的工作单元,那么由谁完成呢? 那么并行呢?并行可以说不管在微观还是宏观上都是可以实现一个时间运行多个程序的。并发是多个程序运行在一个处理机上,但是并行任务是运行在多个处理机上。 例如实现四个任务并行,那么我们至少需要四个逻辑处理内核的配合才能到达。

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    python高阶教程-并行编程

    为什么要写并行代码 python的优势在于可以快速构建算法原型,但是执行效率不高。比如说实现一个图像的分类识别算法,我们需要对图像进行预处理。在海量数据面前,单线程明显会成为性能的瓶颈。 这主要是为了模拟不同的计算量,表明不同线程是并行执行的。 多进程 多进程的编程模式与多线程颇为相似。

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    并行编程和任务(一)

    前言   并发、并行。同步、异步、互斥、多线程。我太难了。被这些词搞懵了。前面我们在写.Net基础系列的时候写过了关于.Net的异步编程。那么其他的都是些什么东西呀。今天我们首先就来解决这个问题。 然后最后我们进入并行编程的介绍。 概念初识 首先我们看并发和并行: 并发:并发指的是在操作系统中,一个是时间段内有多个程序在运行,但是呢。 我们看这次的运行结果,发现我们使用顺序编程并行编程所需要的时间相差无几的。那么怎么回事呢?我们仔细检查下,发现我们似乎对资源进行了共享。 我们看下我们修改共享资源后,对于500条数据的运行结果,顺序编程并行编程还是要快点,但是在1000条数据的时候并行编程就明显比顺序编程要快了。而且在测试中并行编程的运行顺序也是不固定的。 我们在日常编程中我们需要衡量我们的应用是否需要并行编程,不然可能造成更多的性能损耗。

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