前言 在上一篇的最后, 我提到了一个矩阵乘法, 这次与CPU进行对比, 从中可以很明显GPU在并行计算上的优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用的计时函数, 可以精确到微秒级 所以用的基础for循环. , 解析可以看之前的文章. 结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq. 其实cpu是比gpu好很多的, 但是并行计算上gpu的优势依旧明显. ---- 最后 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----
本文介绍GPU编程的一些重要概念。 GPU编程 GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同，举皮皮鲁老师的一个例子： 以加法计算为例，CPU就像大学数学教授，GPU就像几千个小学生，现在需要不借助外界，只通过纸笔，对2000个数字进行加法计算 将GPU计算结果拷贝回主机端，得到计算结果 Thread层次结构 在进行GPU并行编程时，需要定义执行配置来告知以怎样的方式去并行执行核函数。 实际上，线程（Thread）是一个编程上的软件概念。 Block大小设置 不同的执行配置会影响GPU程序的速度，一般需要多次调试才能找到较好的执行配置，在实际编程中，执行配置[gridDim, blockDim]应参考下面的方法： Block运行在SM上，
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目录 前言 GPU架构 GPU处理单元 概念GPU GPU线程与存储 参考 最后 ---- 前言 之前谈了谈CUDA的环境搭建. 这次说一下基本的结构, 如果不了解, 还是没法开始CUDA编程的. ---- GPU架构 GPU处理单元 ? 概念GPU 复制16个上述的处理单元, 得到一个GPU. 这一点在GPU编程上是要特别注意的, 也就是Host与Device. ? HOST-DEVICE 在CUDA架构下, 显示芯片执行时的最小单位是thread. t=1317&p=6 ---- 最后 这次的话, 有些图是自己做的, 有几张是参考文章中的. 这些图是很重要的, 就像写c程序, 不懂操作系统是没法写好的. 想做GPU编程, 不懂结构也是不行的.
在《浅析GPU计算——CPU和GPU的选择》一文中，我们分析了在遇到什么瓶颈时需要考虑使用GPU去进行计算。本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。 cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰的默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉的规则成为默认的规则，可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。 cuda是一个GPU编程环境，所以它对__device__修饰的函数进行了比较多的优化。比如它会根据它的规则，让某个__device__修饰函数成为内联函数（inline）。 我想其可能和GPU设计的初始目的有关——图像运算。而我们肉眼的感官就是三维的，所以GPU有大量三维计算的需求。 我们再看下计算的数据源。一般情况下，数据源是由CPU发射到GPU上去的，于是连接GPU和主板的PCIe接口带宽至关重要。
GPU 编程可以称为异构编程，最近由于机器学习的火热，很多模型越来越依赖于GPU来进行加速运算，所以异构计算的位置越来越重要；异构编程，主要是指CPU+GPU或者CPU+其他设备（FPGA等）协同计算。 CPU负责逻辑性强的事物处理和串行计算，GPU则专注于执行高度线程化的并行处理任务（大规模计算任务） 编程框架： C++ AMP：Accelerator Massive Parallelism ：C++ OpenCL (Open Computing Language)：业界第一个跨平台的异构编程框架。 三种异构编程框架，对比来看：CUDA和OPENCL 比 C++ AMP 更接近于硬件底层，所以前两者性能较好，C++ AMP 相对前两者 具有较高的易编程性； 三种框架的选择： 看重易用性：C++ AMP 编程语言越接近底层硬件，运行速度越快。
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。 多条指令构成指令流水线，且每个线程都有独立的硬件来操纵整个指令流。 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。每个流多处理器都相当于一个“核"，而且一个流多处理器每次处理 32 个线程。 • 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。
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： ?
想了解编程语言我们先要知道什么叫做“编程”，编程的意思就是编写流程，那么只要能编写流程的语言都应该叫做编程语言。 据不完全统计，所有编程语言加起来超过600种，其中用的比较多的也就前20种语言，Python不仅是其中一种而且这两年已经稳居第一名的宝座了。 9.jpg 一、低级语言和高级语言 计算机编程语言能够实现人与机器之间的交流和沟通，而计算机编程语言主要包括汇编语言、机器语言以及高级语言，具体内容如下： 汇编语言 该语言主要是以缩写英文作为标符进行编写的 高级语言 所谓的高级语言，其实是由多种编程语言结合之后的总称，其可以对多条指令进行整合，将其变为单条指令完成输送，其在操作细节指令以及中间过程等方面都得到了适当的简化，所以，整个程序更为简便，具有较强的操作性 二、交互原理 编程语言承接的就是人与机器之间的交互中介，程序员通过编程语言编写一段执行命令的流程代码，这段代码在执行前会被编译成底层语言，比如python就会直接编译成C语言，C语言计算机也是看不懂的，
语言 计算机语言指用于人与计算机之间通讯的语言,也即是平时说的编程语言 编程 指令的概念很早就形成了,其实指令本身就是一种编程 一个指令替代了一组逻辑电路或者机电式/机械式中的一个计算单元 你只需要一个指令就相当于已经操作了一整个的模块 这不也是一种编程的思维吗,只不过是指令对应硬件 随着指令在现代计算机中的应用,计算机程序得以快速的发展 因为一旦你知道计算机可以执行哪些指令,其实也就是哪些功能,具有哪些能力 你就可以把这些指令按照一定的逻辑顺序重排组装 不同的机器有不同的汇编语言 需要汇编程序翻译成计算机可以识别的二进制机器语言 本质还是面向机器的低级语言 机器语言和汇编语言都是面向硬件的具体操作的，语言对机器过分依赖,所以称之为低级语言 高级语言 为了能够更加通用的解决问题,而不是专注于硬件本身,出现了高级语言 高级语言不用关注机器的指令,使用接近人习惯的自然语言和数学语言符号 能够专注于问题本身的业务逻辑 显然高级语言也是不能直接运行于机器上的 ,需要翻译程序转换为机器可以执行的目标代码程序 虽然高级语言不涉及寄存器这些东西,不需要你了解硬件 但是这是高级语言隐藏了她们,而不是说这些东西不存在不重要,所有的语言都逃不过这一关 始终是要编程机器语言的
技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用的一种技术，这得益于GPU计算的高度并行化。 在Python中存在有多种GPU并行优化的解决方案，包括之前的博客中提到的cupy、pycuda和numba.cuda，都是GPU加速的标志性Python库。 因此我们可以选择numba.cuda这一解决方案，只要在Python函数前方加一个numba.cuda.jit的修饰器，就可以在Python中用最Python的编程语法，实现GPU的加速效果。 加速场景 我们需要先了解的是，GPU在什么样的计算场景下能够实现加速的效果，很显然的是，并不是所有的计算过程都能在GPU上表现出加速的效果。 这个输出的结果就是一个0-1近邻表。 基于Numba的GPU加速 对于上述的近邻表计算的场景，我们很容易的想到这个neighbor_list函数可以用GPU的函数来进行改造。
GPU的硬件架构 GPU的整体架构图 GPU实际上是一个流处理器簇 Streaming Multiprocessors（SM）的阵列。如下图所示： ? GPU（G80/GT200）卡的组成模块图 需要指出，每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同，Fermi架构GF100是32个，GF10X是48个，Kepler架构都是192个，Maxwell都是128 相同架构的GPU包含的SM数量则根据GPU的中高低端来决定。 SM基本架构 GPU中的每个SM都支持数百个线程的并发执行，通常是每个GPU有多个SM，所以有可能有数千个线程并发执行。 参考 CUDA编程指南3.0 [【CUDA】学习记录（3）-硬件结构]https://www.jianshu.com/p/2fbd02311266
www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/7517682.html 作者：窗户 QQ/微信：6679072 E-mail：6679072@qq.com 无意中看到很多年前写的ppt ，当时只保留了每一页的整体图片，但是其中某些图存在明显错误，不是当时的最终版本，可能当时最终的版本比这个要多十几页ppt。 记得当时还是用了大篇幅来讲计算机语言的历史，讲了两个小时吧，目的也是为了能让大家对于计算机语言产生一定的兴趣，从而了解其历史，从不同的编程语言来得到启发，从而在现实工程中起到作用。 感觉此ppt还有点价值，但是按照当初所写全部补完又没有了意义，于是简单的用matlab整体处理了一下，去掉了首尾的logo，并做了一点点纠错，发出来，当作本月博文。 ? ? ? ? ? ? ? ?
OpenAI 开源了全新的 GPU 编程语言 Triton，它能成为 CUDA 的替代品吗？ 编写专门的 GPU 内核或许可以解决这个问题，但 GPU 编程的确是一件相当复杂的事。 DNN 计算潜力与 GPU 编程困难之间的矛盾由来已久。 今天，OpenAI 正式推出 Triton 1.0，这是一种类 Python 的开源编程语言。即使没有 CUDA 经验的研究人员，也能够高效编写 GPU 代码。 团队表示：「直接用 CUDA 进行 GPU 编程太难了，比如为 GPU 编写原生内核或函数这件事，会因为 GPU 编程的复杂性而出奇困难。」 GPU 编程面临的挑战 现代 GPU 的架构大致可以分为三个主要组件：DRAM、SRAM 和 ALU。
虽然 Golang 语言有类（struct）和方法（method），支持面向对象的编程风格，我们可以使用 Golang 语言的 struct 实现面向对象的封装特性，但是 Golang 语言没有面向对象的继承特性 Golang 语言中的 interface 也和其他语言中的接口实现方式不同，Golang 语言中的接口实现方式是鸭子类型（duck type）。 封装，继承和多态是区分编程语言是否是面向对象编程语言的三个重要特性。本文我们通过一些简单易懂的示例代码介绍一下 Golang 语言的面向对象编程风格。 04 多态 Golang 语言中也有接口 interface，它的 interface 的实现方式是 duck type，它不需要像其他面向对象编程语言那样，使用关键字 implements 显式声明， 05 总结 本文我们介绍了 Golang 语言是否是面向对象编程风格的语言，并给出了 Golang 语言官方的回答和解释。然后使用示例代码介绍了 Golang 语言的面向对象编程风格。
同年8月,英伟达推出第一款以GeForce命名的显示核心--GeForce 256, 并首次提出GPU概念. 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. , 当科学家多好玩(手动滑稽). 2008年, AMD收购英伟达老对手ATI, 形成了CPU整合GPU的新解决方案. 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, 2012年,深度神经网络技术在通用GPU的支持下实现重大突破, 包括计算机视觉、语音识别、自然语言处理, 以及各个领域的人工智能技术都得到了快速发展的条件.
1.C语言数据类型 char：字符型，用来存储小范围的整数（-128~127）和字符（所有的ASCII字符，128个），一个字节。 int：整数型，用来存储整数，四个字节。 小编推荐一个学C语言/C++的学习裙【 六二七，零一二，四六四 】，无论你是大牛还是小白，是想转行还是想入行都可以来了解一起进步一起学习！裙内有开发工具，很多干货和技术资料分享！ 3.变量的定义 语法： 变量类型 变量名； 变量保存在内存中 变量就像一个“盒子” 变量名就是盒子的名称 变量的值就是盒子中的东西 4.scanf函数 输入机制 %d, %f, %lf 以空白字符为间隔 c=getc(stdin); printf("c=%c", c); putc:可以指定标准输出设备 char c = "b"; putc(c, stdout); 我有一个微信公众号，经常会分享一些C语言 /C++技术相关的干货；如果你喜欢我的分享，可以用微信搜索“C语言学习部落”关注。
前言 之前在第三章对比过CPU和GPU, 差距非常大. 这一次来看看GPU自身的优化, 主要是shared memory的用法. ---- CPU矩阵转置 矩阵转置不是什么复杂的事情. transposeParallelPerElement << < blocks, threads >> > (in, out); ... } 这些都是GPU的常规操作, 但其实利用率依旧是有限的 GPU参数 之前的最短耗时是0.001681s. 数据量是1024*1024*4(Byte)*2(读写). 所以是4.65GB/s. 利用率就是32%. 问题在于读数据的时候是连着读的, 一个warp读32个数据, 可以同步操作, 但是写的时候就是散开来写的, 有一个很大的步长. 这就导致了效率下降. GPU存储架构 ---- 最后 但是44%也就是达到了及格线, 也就是说, 还有更深层次的优化工作需要做. 这些内容也就放在后续文章中了, 有意见或者建议评论区见~ ----
前言 在上一篇文章中：CUDA8.0+VS2015+Win10开发环境搭建教程中已经介绍了CUDA工程的配置与安装。本篇文章是对CUDA工程的配置作进一步介绍与补充说明。 CUDA工程的建立（两种方法） 第一种方法： 这种方法在上一篇文章中作了简单介绍，但是尚有不足，此处补全。 按照常规方式，新建一个win32控制台程序，新建一个main.cpp源文件。 注：对于CUDA Samples，有的电脑安装后的路径会隐藏，我们可以在「开始」按钮处查找，见下图。 ? 第二步:配置「附加库目录」。 ? 第三步：配置「附加依赖项」 ? 在新建的工程main.cpp中输入下述测试代码： #include "stdafx.h" #include<iostream> #include<stdio.h> #include "cuda_runtime.h
GPU架构示意图 GPU是一种高吞吐的设计，有大量的ALU cache很小；缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的，这点和CPU不同，而是为thread提高服务的 没有复杂的控制逻辑，没有分支预测等这些组件 GPU擅长的是大规模的数据并行（data-parallel）的计算任务。 (GPU设备端——主要用于并行的计算) ? GPU异构编程模型 主流的GPU异构编程: AMD (OpenCL) 不支持CUDA，主要通过OpenCL开发 NVDIA (CUDA/OpenCL) 相比于OpenCL，CUDA更容易使用，效率也更高 参考 CUDA编程指南3.0 [【CUDA】学习记录（3）-硬件结构]https://www.jianshu.com/p/2fbd02311266
$$2. speed rate = \frac{1}{\frac{P}{N} + S} $$ 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。 ? 分支问题 由于每个ALU的Ctx不同，所以有可能会出现分支，这时候8个ALU的指令可能会出现分叉，即各自走了不同的路，没法共享同一个指令了，这种结构就会失效。
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