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GPU编程(三): CPU与GPU矩阵乘法对比

前言 在上一篇最后, 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在并行计算上优势. ---- 计时函数 在贴出代码之前, 来看下我常用计时函数, 可以精确到微秒级 所以用基础for循环. , 解析可以看之前文章. 结果图 gpu是gt750m, cpu是i7-4700mq. 其实cpu是比gpu好很多, 但是并行计算上gpu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~ ----

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Python CUDA 编程 - 3 - GPU编程介绍

本文介绍GPU编程一些重要概念。 GPU编程 GPU编程与CPU编程思考角度不尽相同,举皮皮鲁老师一个例子: 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方式去并行执行核函数。 实际上,线程(Thread)是一个编程软件概念。 Block大小设置 不同执行配置会影响GPU程序速度,一般需要多次调试才能找到较好执行配置,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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    GPU编程(二): GPU架构了解一下!

    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环境搭建. 这次说一下基本结构, 如果不了解, 还是没法开始CUDA编程. ---- GPU架构 GPU处理单元 ? 概念GPU 复制16个上述处理单元, 得到一个GPU. 这一点在GPU编程上是要特别注意, 也就是Host与Device. ? HOST-DEVICE 在CUDA架构下, 显示芯片执行时最小单位是thread. t=1317&p=6 ---- 最后 这次的话, 有些图是自己做, 有几张是参考文章中. 这些图是很重要, 就像写c程序, 不懂操作系统是没法写好. 想做GPU编程, 不懂结构也是不行.

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    浅析GPU计算——cuda编程

    在《浅析GPU计算——CPU和GPU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默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉规则成为默认规则,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__修饰函数进行了比较多优化。比如它会根据它规则,让某个__device__修饰函数成为内联函数(inline)。 我想其可能和GPU设计初始目的有关——图像运算。而我们肉眼感官就是三维,所以GPU有大量三维计算需求。         我们再看下计算数据源。一般情况下,数据源是由CPU发射到GPU上去,于是连接GPU和主板PCIe接口带宽至关重要。

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    GPU 编程相关 简要摘录

    GPU 编程可以称为异构编程,最近由于机器学习火热,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负责逻辑性强事物处理和串行计算,GPU则专注于执行高度线程化并行处理任务(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 具有较高编程性; 三种框架选择: 看重易用性:C++ AMP 编程语言越接近底层硬件,运行速度越快。

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    浅谈CPU 并行编程GPU 并行编程区别

    CPU 并行编程技术,也是高性能计算中热点,那么它和 GPU 并行编程有何区别呢? 本文将做出详细对比,分析各自特点,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硬件来操纵整个指令流。 用通俗易懂的话来说,GPU 采用频繁线程切换来隐藏存储延迟,而 CPU 采用复杂分支预测技术来达到此目的。 区别三:硬件结构不同 • 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 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,而GPU只能做好一件事-处理百万级低级任务(原来是被用来生成3D图形中三角形),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编程有越来越复杂趋势,但pyCUDA则大大简化了这个过程,并且拥有GPU加速享受,所以面向GPU高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图: ?

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    如何选择编程语言以及编程语言分类

    想了解编程语言我们先要知道什么叫做“编程”,编程意思就是编写流程,那么只要能编写流程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,其中用比较多也就前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: 汇编语言语言主要是以缩写英文作为标符进行编写 高级语言 所谓高级语言,其实是由多种编程语言结合之后总称,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简化,所以,整个程序更为简便,具有较强操作性 二、交互原理 编程语言承接就是人与机器之间交互中介,程序员通过编程语言编写一段执行命令流程代码,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

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    6.计算机语言发展 编程语言发展 编程语言类型 为什么会有编程语言 编程语言什么作用 机器语言 高级语言分类 编程语言历史 编程语言有哪些 编程语言编年史

    语言 计算机语言指用于人与计算机之间通讯语言,也即是平时说编程语言 编程 指令概念很早就形成了,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模块 这不也是一种编程思维吗,只不过是指令对应硬件 随着指令在现代计算机中应用,计算机程序得以快速发展 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逻辑顺序重排组装 不同机器有不同汇编语言 需要汇编程序翻译成计算机可以识别的二进制机器语言 本质还是面向机器低级语言 机器语言和汇编语言都是面向硬件具体操作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指令,使用接近人习惯自然语言和数学语言符号 能够专注于问题本身业务逻辑 显然高级语言也是不能直接运行于机器上 ,需要翻译程序转换为机器可以执行目标代码程序 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

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    PythonGPU编程实例——近邻表计算

    技术背景 GPU加速是现代工业各种场景中非常常用一种技术,这得益于GPU计算高度并行化。 在Python中存在有多种GPU并行优化解决方案,包括之前博客中提到cupy、pycuda和numba.cuda,都是GPU加速标志性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修饰器,就可以在Python中用最Python编程语法,实现GPU加速效果。 加速场景 我们需要先了解是,GPU在什么样计算场景下能够实现加速效果,很显然是,并不是所有的计算过程都能在GPU上表现出加速效果。 这个输出结果就是一个0-1近邻表。 基于NumbaGPU加速 对于上述近邻表计算场景,我们很容易想到这个neighbor_list函数可以用GPU函数来进行改造。

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    CUDA编程GPU硬件架构

    GPU硬件架构 GPU整体架构图 GPU实际上是一个流处理器簇 Streaming Multiprocessors(SM)阵列。如下图所示: ? GPU(G80/GT200)卡组成模块图 需要指出,每个SM包含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GPU包含SM数量则根据GPU中高低端来决定。 SM基本架构 GPU每个SM都支持数百个线程并发执行,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

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    编程语言发展

    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ppt ,当时只保留了每一页整体图片,但是其中某些图存在明显错误,不是当时最终版本,可能当时最终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兴趣,从而了解其历史,从不同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,于是简单用matlab整体处理了一下,去掉了首尾logo,并做了一点点纠错,发出来,当作本月博文。 ? ? ? ? ? ? ? ?

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    在CUDA天下,OpenAI开源GPU编程语言Triton,将同时支持N卡和A卡

    OpenAI 开源了全新 GPU 编程语言 Triton,它能成为 CUDA 替代品吗? 编写专门 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事。 DNN 计算潜力与 GPU 编程困难之间矛盾由来已久。 今天,OpenAI 正式推出 Triton 1.0,这是一种类 Python 开源编程语言。即使没有 CUDA 经验研究人员,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 编程复杂性而出奇困难。」 GPU 编程面临挑战 现代 GPU 架构大致可以分为三个主要组件:DRAM、SRAM 和 ALU。

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    Golang 语言是面向对象编程风格编程语言吗?

    虽然 Golang 语言有类(struct)和方法(method),支持面向对象编程风格,我们可以使用 Golang 语言 struct 实现面向对象封装特性,但是 Golang 语言没有面向对象继承特性 Golang 语言 interface 也和其他语言接口实现方式不同,Golang 语言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三个重要特性。本文我们通过一些简单易懂示例代码介绍一下 Golang 语言面向对象编程风格。 04 多态 Golang 语言中也有接口 interface,它 interface 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语言,并给出了 Golang 语言官方回答和解释。然后使用示例代码介绍了 Golang 语言面向对象编程风格。

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    GPU编程(零): 老黄和他核弹们

    同年8月,英伟达推出第一款以GeForce命名显示核心--GeForce 256, 并首次提出GPU概念. Architecture)技术, 就是如今GPU编程核心, 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新解决方案. Intel也终止了与英伟达合作, 在自家芯片组中集成了3D图形加速器, 就是现在说集显或者核显, 给水果机找到了不用英伟达借口, 这也是我无可奈何去淘了二手神州代替rmbp进行GPU开发原因, 2012年,深度神经网络技术在通用GPU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条件.

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    世界最强编程语言:C语言

    1.C语言数据类型 char:字符型,用来存储小范围整数(-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++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” 变量名就是盒子名称 变量值就是盒子中东西 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++技术相关干货;如果你喜欢我分享,可以用微信搜索“C语言学习部落”关注。

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    GPU编程(五): 利用好shared memory

    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自身优化, 主要是shared memory用法. ---- CPU矩阵转置 矩阵转置不是什么复杂事情. transposeParallelPerElement << < blocks, threads >> > (in, out); ... } 这些都是GPU常规操作, 但其实利用率依旧是有限 GPU参数 之前最短耗时是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%. 问题在于读数据时候是连着读, 一个warp读32个数据, 可以同步操作, 但是写时候就是散开来写, 有一个很大步长. 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~ ----

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    GPU高性能编程CUDA实战(二)

    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工程配置与安装。本篇文章是对CUDA工程配置作进一步介绍与补充说明。 CUDA工程建立(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

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    CUDA编程之认识CPU与GPU

    GPU架构示意图 GPU是一种高吞吐设计,有大量ALU cache很小;缓存目的不是保存后面需要访问数据,这点和CPU不同,而是为thread提高服务 没有复杂控制逻辑,没有分支预测等这些组件 GPU擅长是大规模数据并行(data-parallel)计算任务。 (GPU设备端——主要用于并行计算) ? GPU异构编程模型 主流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

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    GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

    $$2. speed rate = \frac{1}{\frac{P}{N} + S} $$ 其中N是处理器个数,P是可以并行部分,S是不可以并行,只能串行部分。 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瓶颈所在。 GPU结构 CPU和GPU内部结构对比图如下: ? 图中绿色为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占据了内部空间绝大部分,所以可以看出GPU是对运算很强调芯片。 下图是一个GPU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ALUCtx不同,所以有可能会出现分支,这时候8个ALU指令可能会出现分叉,即各自走了不同路,没法共享同一个指令了,这种结构就会失效。

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