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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 Do you have a CUDA-capable GPU installed?") 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)。 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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    Udacity并行计算课程笔记-The GPU Programming Model

    总结起来相比于CPU,GPU有如下特点: 有很多计算单元,可以在一起执行大量的计算 显示并行计算模型(explicitly parallel programming model),这个会在后面深度讨论 GPU是对吞吐量进行优化,而不是吞吐量 三、cuda登场 以前我们所写的代码都只能运行在CPU上,那么如果想运行在GPU上该怎么实现呢? cuda执行原理是CPU运行主程序,向GPU发送指示告诉它该做什么,那么系统就需要做如下的事情: 1.把CPU内存中的数据转移到GPU的内存中 2.将数据从GPU移回CPU (把数据从一个地方移到另一个地方命令为 四、A CUDA Program 典型的GPU算法流程: CPU在GPU上分配存储空间(cudaMalloc) CPU将输入数据拷贝到GPU(cudaMemcpy) CPU调用某些内核来监视这些在GPU 上处理这个数据的内核(kernel launch) CPU将GPU计算得到的结果复制回CPU(cudaMemcpy) 五、定义GPU计算 GPU能做的事是: 有效的启动大量线程 并行的运行上面启动的大量线程

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    GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

    并行计算 并行计算的定义: 应用多个计算资源来解决同一个计算问题 一些名词 Flynn矩阵: SISD(Single Instruction Single Data), SIMD(Single Instruction 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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    【Udacity并行计算课程笔记】- Lesson 4 Fundamental GPU Algorithms

    不仅是这个例子,Scan在GPU运算中还有很多应用,例如GPU快速排序中也许要用到Scan运算,所以Scan非常的重要。 之前介绍过并行计算评估标准有Step和Work,所以下面计算这两个标准复杂度。 [image.png] 但是上面的方式并不适用于GPU并行计算,所以怎么办呢?此时需要借鉴上面的内容: 如下图示,通过scater运算可以得到每个元素指定的输出索引。 该算法特别适用于GPU并行计算。 在介绍双调排序之间需要先介绍什么是双调序列。双调序列是指先单调递增后单调递减 或 先单调递减后单调递增的序列。 [image.png] 更多的细节可以阅读双调排序Bitonic Sort,适合并行计算的排序算法。 4.

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    Udacity并行计算课程笔记- Fundamental GPU Algorithms (Reduce, Scan, Histogram)

    本周主要内容如下: 如何分析GPU算法的速度和效率 ​​3个新的基本算法:归约、扫描和直方图(Reduce、Scan、Histogram) 一、评估标准 首先介绍用于评估GPU计算的两个标准: step 而接下来的课程的目的则是学会如何优化GPU算法。 ? 二、3个新的基本算法 2.1 Reduce 2.1.1 Reduce运算基本介绍 下图展示的是reduce运算。 ? 咋看貌似并不像是并行计算,但是Scan运算对于并行计算具有很大的作用。 ? 下图给出了Scan的在实际生活中的例子,即银行存款账户余额情况,左边表示存钱,取钱数,右边表示余额。 ? 基本上该课程中提到的运算符都需要具有Associative(结合性),这样更加符合并行计算的特点。 而且现如今的GPU能够锁定特定的内存地址,因此其他的线程就无法访问该地址。 ?

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    Udacity并行计算课程笔记-The GPU Hardware and Parallel Communication Patterns

    二、GPU Hardware 1.问题导向 线程是如何有效地一致访问内存 子话题:如何利用数据重用 线程如何通过共享内存通信部分结果 2.硬件组成 ? ),anyway...开心就好,管他叫什么名字~ GPU的作用是负责分配线程块在硬件SM上运行,所有SM都以并行独立的方式运行。 3.程序员与GPU分工 另外需要注意的是程序员负责定义线程块,而GPU则负责管理硬件,因此程序员不能指定线程块的执行顺序,也不能指定线程块在某一特定的 SM上运行。 有如上好处的同时,自然也就有局限性: 对于哪个块在哪个SM上运行无法进行任何假设 无法获得块之间的明确的通信 4.GPU Memory Model ? GPU中的同步有如下几种: Barrier(屏障) 顾名思义,就是所有线程运行到这个点都需要停下来。 ?

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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是并行处理器。 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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    【Udacity并行计算课程笔记】- Lesson 4 Fundamental GPU Algorithms (Applications of Sort and Scan)

    不仅是这个例子,Scan在GPU运算中还有很多应用,例如GPU快速排序中也许要用到Scan运算,所以Scan非常的重要。 之前介绍过并行计算评估标准有Step和Work,所以下面计算这两个标准复杂度。 但是上面的方式并不适用于GPU并行计算,所以怎么办呢?此时需要借鉴上面的内容: 如下图示,通过scater运算可以得到每个元素指定的输出索引。例如输入数字5的输出索引为3,21的输出索引为5。 ? 该算法特别适用于GPU并行计算。 在介绍双调排序之间需要先介绍什么是双调序列。双调序列是指先单调递增后单调递减 或 先单调递减后单调递增的序列。 更多的细节可以阅读双调排序Bitonic Sort,适合并行计算的排序算法。 4.

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    并行计算模型

    但是并行计算时,没有一个类似冯▪诺依曼机被公认的,通用的计算模型。 现在流行的并行计算模型要么过于简单、抽象(如 PRAM),要么过于专用(如 互联网络模型)。 在这里,我们先介绍一些常用的并行计算模型:PRAM模型,异步PRAM模型,BSP模型和LogP模型。 PRAM模型 基本概念 由Fortune和Wyllie 1978年提出,又称SIMD-SM模型。 LogP,LogP可以对数因子模拟BSP BSP=LogP+Barriers-Overhead BSP提供了更方便的程设环境,LogP更好地利用了机器资源 BSP似乎更简单、方便和符合结构化编程 参考 [并行计算

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    并行计算简介_并行计算实验报告

    1 什么是并行计算并行计算: 简单来讲,并行计算就是同时使用多个计算资源来解决一个计算问题: 一个问题被分解成为一系列可以并发执行的离散部分; 每个部分可以进一步被分解成为一系列离散指令; 来自每个部分的指令可以在不同的处理器上被同时执行 那么冯诺依曼体系结构和并行计算有什么关系呢?答案是:并行计算机仍然遵从这一基本架构,只是处理单元多于一个而已,其它的基本架构完全保持不变。 2.2 弗林的经典分类 有不同的方法对并行计算机进行分类(具体例子可参见并行计算分类)。 一种被广泛采用的分类被称为弗林经典分类,诞生于1966年。 3 并行计算机的内存架构 3.1 共享内存 一般特征: 共享内存的并行计算机虽然也分很多种,但是通常而言,它们都可以让所有处理器以全局寻址的方式访问所有的内存空间。

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    11 并行计算

    但可以读出,fetch只能读第一个数据,但不会把该数据从Channel中删除,但take!会读出后删除。

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    Mathematica 的并行计算

    与此同时,并行计算机的格局已经稳定并演变为三种架构:多核机器、托管集群和 PC 的自组织网络。 只要您使用其中一个并行命令(例如并行计算表的元素),Mathematica 就会在每个内核上启动一个额外的内核并分配工作。 Mathematica 也是分析并行计算性能的最佳工具。在这里,我们测量了两个远程内核的基本延迟。延迟只是简单计算的往返时间。 并非所有计算都受益于并行化。 其中一个不走运,得到了所有困难的情况(素性测试的时间变化很大),因此,另一个内核基本上处于空闲状态——这在并行计算中不是您想要的。 Mathematica适用于多核桌面 PC, gridMathematica Server适用于网络上的所有其他计算机,为并行计算提供了一个易于使用、功能强大的交互式系统。

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    并行计算的评估指标

    参考 [并行计算——结构·算法·编程].陈国良

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    用 Python 实现并行计算

    本文汇总了一些用 Python 代码实现并行计算的常见方法,包括: 基于进程的并行计算 使用专用库实现并行计算 IPython 中的并行计算 用第三方库 Ray 实现并行计算 对于每种实现并行计算的技术 将输入的数据划分为几个子集,然后对这些子集并行计算。 基于进程的并行计算 第一种方法是基于进程的并行。使用这种方法,可以同时(即“并发”)启动多个进程,这样,它们就可以并发地执行计算。 GIL 的限制,于是就能用进程和其他技术实现并行计算。 下面就介绍将 NumPy 用于并行计算的方式。 为了比较使用 Numpy 与否在计算中的差异,需要编写如下函数。

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    并行计算入门

    ;并没有一个统一的并行计算架构适用于每一个问题,如果使用了错误的架构,并行计算甚至会导致性能下降。 ) 能够将程序中数据可并行的部分从 CPU 转移到 GPU 能够使用尽可能多的线程进行并行计算 GPU 拥有的内核数量相较于 CPU 多得多,可以有数千个同时运行的内核执行大规模并行计算 3.3 CUDA CUDA 的全称是 Compute Unified Device Architecture,它是一个用于并行计算的平台和 API,它允许开发人员使用支持 CUDA 的 GPU 进行并行编程 ;GPU 并不能独立进行运算,它需要与 CPU 通过 PCIe 总线连接到一起协同进行工作,使用 GPU 进行的并行计算可以被视为是 CPU 和 GPU 的异构计算架构,CPU 负责处理逻辑复杂的串行部分 上,但速度反而比跑在 CPU 上的时候更慢了,因为我们只为 kernel 分配了 1 个 block 和 1 个 thread (Add<<<1,1>>>(n, x);),既没有发挥 GPU 并行计算的优势

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    何去何从的并行计算

    无论出于何种原因,你正对并行计算充满好奇、疑问和求知欲。 不过首先,要公布一条令人沮丧的消息。 而正是这位传奇人物,给目前红红火火的并行计算泼了一大盆冷水。那么,并行计算究竟应该何去何从呢? (需要有多么奇葩的想象力才能想象出并行计算的用武之地? 并行计算只能在图像处理和服务端程序两个领域使用,并且它在这两个领域已经有了大量广泛的使用。但是在其他任何地方,并行计算毫无建树! 由此,并行计算就被非常自然地推广开来,随之而来的问题也层出不穷,程序员的黑暗时期也随之到来。 简化的硬件设计方案必然带来软件设计的复杂性。 而对并行计算的研究,就是希望给这片黑暗带来光明。 本文节选自《实战Java高并发程序设计(第3版)》一书,想了解更多关于并发编程的内容,欢迎阅读此书!

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    Assemble|并行计算|SuperScalar

    前置: 本文附图类似于甘特图,横向可以并行计算,纵向则必须顺序执行,高度代表执行时间,每个重复单元代表一次迭代。 由于不同变量的累乘彼此独立,因此SuperScalar被触发,两个乘法可以并行计算。最终,通过扩大一倍步长,我们节约了一半的执行时间。随着步长递增,执行时间也会减少。 Hint: 由于计算资源有限,并行计算过多时,寄存器可能无法存下操作数,存入内存,导致减缓;此外,本身执行单元的数目有限。 Associative 我们这次把和结果相乘的operand先相乘,然后和结果相乘,由于前者并不涉及res,因此彼此之间无依赖关系,可以并行计算。而后者必须顺序执行。

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    R语言实现并行计算

    Python作为多线程的编程语言在并行方面相对于R语言有很大的优势,然而作为占据统计分析一席之地的R语言自然不能没有并行计算的助力。 语言中有哪些并行的包:隐式并行:OpenBLAS,Intel MKL,NVIDIA cuBLAS等;显性并行:parallel(主打lapply应用)、foreach(主打for循环)、SupR、还有利用GPU 所谓显式并行也就是基于并行的编程语言编译的程序;隐式并行是基于串行程序编译的并行计算。当然,在R语言核心功能中也是带有了相关的并行的计算基础包parallel。 然而对于递归计算需要一定的优化才能使用并行计算,不然不一定有单机的效率高。

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    dotnet 让 C# 可以通过动态生成 HLSL 使用 DX12 的 GPU 并行计算库 ComputeSharp 的简介

    本文来安利大家一个超强的库,这个库可以让你的 C# 代码利用上 GPU 显卡的性能,进行一些并行计算。这个库是基于 DirectX12GameEngine 的 ComputeSharp 库。 在这个库里面将会动态生成 HLSL 代码,使用着色器的方式在 GPU 上跑起来 这个 ComputeSharp 库在 GitHub 完全开源,请看 https://github.com/Sergio0694 { buffer[ids.X] = ids.X; } } 这段代码将会被用来生成 HLSL 代码,因此一些属性的命名是不能更改的 然后从 GPU ReadWriteBuffer<float> buffer = Gpu.Default.AllocateReadWriteBuffer<float>(1000); 接着在 GPU 上运行 // Run the shader Gpu.Default.For(1000, new MyShader(buffer)); 运行完成之后,可以使用下面代码拿到值

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