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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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    GPU服务器

    redirect=1014&cps_key=6f5f5aedea72d213ca302d15938d0f44&from=console GPU服务器**的简介** GPU服务器GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景。 腾讯云 GPU服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求。 目前,GPU服务器已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式。 易于入门 GPU服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅云服务器 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。

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    GPU服务器

    GPU服务器的简介 GPU服务器GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习 查看详情 免费代金券 腾讯云 GPU服务器的特性 选型丰富 腾讯云提供计算型 GPU 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求。 目前,GPU服务器已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式。查看定价表 >> 易于入门 GPU服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅云服务器 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。 极致性能 GPU服务器突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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    GPU服务器与CPU服务器的区别,如何选择GPU服务器

    什么是GPU? 在搞清楚GPU服务器和CPU服务器的区别之前,我们先回忆下,什么是CPU?什么是GPUGPU 单个运算单元处理能力弱于 CPU,但是数量众多的运算单元可以同时工作,当面对高强度并行计算时,其性能要优于 CPU。 简而言之 CPU擅长道统领全局等复杂操作而GPU擅长对大数据进行简单重复操作。CPU是从事复杂脑力劳动版的教援,而GPU是进行大量并行计算的体力劳动者。 二、CPU服务器GPU服务器之间的区别 CPU服务器GPU服务器的说法,其实也不科学。没有GPU服务器,照样可以进行计算和使用,但没有CPU的服务器是无法工作的。 三、GPU服务器 GPU服务器是基于GPU的应用于视频编解码、深度学习、科学计算等多种场景的快速、稳定、弹性的计算服务,我们提供和标准云服务器一致的管理方式。

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    腾讯云GPU服务器

    腾讯云GPU服务器GPU Cloud Computing,GPU)是基于 GPU 应用的计算服务,具有实时高速的并行计算和浮点计算能力,适应用于 3D 图形应用程序、视频解码、深度学习、科学计算等应用场景 和渲染型 GPU 两种功能类型供您选择,分别针对计算负载场景和图形处理负载场景,满足您的不同需求 简单管理 GPU服务器采用和云服务器 CVM 一致的管理方式,无需跳板机登录,简单易用。 目前,GPU服务器已全面支持包年包月计费和按量计费,您可以根据需要选择计费模式 易于入门 GPU服务器实例创建步骤与云服务器 CVM 实例创建步骤一致,无需二次学习。 您可以参阅云服务器 CVM 快速入门迅速搭建您的 GPU 实例。 极致性能 GPU服务器突破传统 GPU,发挥极致性能,具有高并行、高吞吐、低时延等特点,在科学计算表现中性能比传统架构提高 50 倍。

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    GPU服务器运用实践

    作为一名Minecraft爱好者,在腾讯云领到一台GPU服务器那么就要试试Minecraft Bedrock服务端运行的怎么样了 这次服务器是有显卡的,N卡P40,算力还行,毕竟企业级显卡嘛 在此附上Windows 版驱动安装教程 GPU基础环境部署操作: https://doc.weixin.qq.com/doc/w3_AIgA4QYkACkWEoXrDAlTPqe0Lr69g 安装完了后可以在taskmgr看到 渲染,这就是为什么用gpu服务器的原因 有的插件 3.插件介绍 3.1BDSLM 点击至链接 该插件可以在h5网页上看到玩家实时位置坐标,地图与服务器存档成正比 1645366403584.png 后期将会加大gpu渲染支持,使地图更专业,渲染更快 4.服务器那么好的配置肯定可以用来玩游戏了,不过推荐带宽在10M以上 装上Java,hmcl启动器,mc毫无压力 还有steam也行 注意,原神无法运行 ,gpu服务器属于vcm,虚拟机平台,原神不支持虚拟机内运行,所以不要白费力气 本次实践结束

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    如何购买 GPU 服务器

    购买须知 购买之前需注意: 在购买腾讯云 GPU服务器前,请确保已经 了解腾讯云 GPU服务器,且已 了解配置与价格,并根据实际需求购买。 确保了解所选 GPU 实例所在可用区,。 购买步骤 以实例类型 GN10 为例,用户依据以下操作可以快速购买一台 GPU服务器: 1. 登录购买页面 单击进入购买页面 >> 2. 地域和可用区:目前 GPU GN10型云服务器仅支持 广州三区 。 机型和配置:机型选择【GPU 计算型 GN10】,提供四种配置任用户选择。 设置完成后单击【下一步:选择镜像】。 3. 选择镜像 GPU服务器支持四种镜像类型:公共镜像、自定义镜像、共享镜像、镜像市场。具体详情请单击 了解镜像 >>。 对于刚开始使用腾讯云的用户,可选择【公共镜像】,并根据需要挑选版本。 注意: GPU服务器必须具备相应的 GPU 驱动才能正常运行。

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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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