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Python CUDA 编程 - 3 - GPU编程介绍

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。 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, 这种方法对编程者来说非常方便,不必对原有的CPU代码做大量改动。 参考资料 https://lulaoshi.info/gpu/python-cuda/cuda-intro.html

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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 ? GPU处理单元 从这张GPU概念内核图开始讲起, 会发现和CPU内核是不同的, 少了三级缓存以及分支预测等等. 但是增加了ALU, 扩大了上下文存储池. 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. 想做GPU编程, 不懂结构也是不行的. 喜欢记得点赞哦, 有意见或者建议评论区见~ ----

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    浅析GPU计算——cuda编程

    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。 GPU。 () { return 1; } __global__ void run_on_gpu() { printf("run_on_cpu_or_gpu GPU: %d\n", run_on_cpu_or_gpu 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)。

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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。

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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(三): CPU与GPU的矩阵乘法对比

    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 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~ ----

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    CUDA编程GPU硬件架构

    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

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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. printf( "\n" ); logM( out ); #endif free( in ); free( out ); return(0); } ---- GPU 实现 简单移植 如果什么都不考虑, 只是把代码移植到GPU: #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <sys/time.h> #define 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%. 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~ ----

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    GPU高性能编程CUDA实战(二)

    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...

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    CUDA编程之认识CPU与GPU

    CPU vs GPU ? CPU vs GPU CPU ? CPU+GPU异构 GPU使用CUDA、OpenCL等,CPU使用C/C++等(主机与设备模型) CPU 顺序执行、控制GPU、多核及SSE/AVX技术(CPU主机端——主要用于控制与调度) GPU 执行数据并行代码 (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

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    GPU并行计算和CUDA编程(2)-GPU体系架构概述

    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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    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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    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. 但是没有依照GPU架构进行设计. ? warp: GPU执行程序时的调度单位, 目前cuda的warp的大小为32, 同在一个warp的线程, 以不同数据资源执行相同的指令, 这就是所谓SIMT. 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编程4--Hello World初体验

    函数声明   在GPU编程中,有三种函数的声明: Executed on Only callable from __global__ void KernelFunc() device host __device __ float DeviceFunc() device device __host__ float HostFunt() host host 这里的host端就是指CPU,device端就是指GPU ;使用__global__声明的核函数是在CPU端调用,在GPU里执行;__device__声明的函数调用和执行都在GPU中;__host__声明的函数调用和执行都在CPU端。 并行优化定理   在讲GPU并行计算之前,我们先讲一下使用GPU后能提高性能的理论值,即Amdahld定理,也就是相对串行程序而言,并行程序的加速率。    GPU Hello World Hello World程序是我们学习任何编程语言时,第一个要完成的,虽然cuda c并不是一门新的语言,但我们还是从Hello World开始Cuda编程

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    Python的GPU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。 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。

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    教程 | 如何在Julia编程中实现GPU加速

    本文旨在介绍 GPU 的工作原理,详细说明当前的 Julia GPU 环境,以及展示如何轻松运行简单 GPU 程序。 因此,从 RAM 到 GPU 内存(VRAM,显存)的传输时间很长。甚至在 GPU 上启动内核(调用调度函数)也会带来很大的延迟,对于 GPU 而言是 10us 左右,而对于 CPU 只有几纳秒。 GPU 函数(内核)本质上是并行的,所以编写 GPU 内核不比编写并行 CPU 代码容易,而且硬件上的差异增加了一定的复杂性。 与上述情况相关的很多算法都不能很好地迁移到 GPU 上。 确定合适的迭代+启动配置对于实现最优 GPU 性能至关重要。很多关于 CUDA 和 OpenCL 的 GPU 教程都非常详细地解释了这一点,在 Julia 中编程 GPU 时这些原理是相通的。 结论 Julia 为高性能的世界带来了可组合的高级编程。现在是时候为 GPU 做同样的事了。 希望 Julia 能降低人们在 GPU 编程的门槛,我们可以为开源 GPU 计算开发可扩展的平台。

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    GPU编程(零): 老黄和他的核弹们

    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. 但是很遗憾, AMD算盘打得飞起, 但是如今都是牙膏厂CPU+英伟达GPU. 红绿之争从此开始, 或者说就是对手换了个名字. 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.

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    GPU编程2--CUDA核函数和线程配置

    CUDA核函数   在GPU上执行的函数称为CUDA核函数(Kernel Function),核函数会被GPU上多个线程执行,我们可以在核函数中获取当前线程的ID。 ; } // CUDA核函数调用 addKernel<<<Dg,Db, Ns, S>>>(c, a, b); 可以总结出CUDA核函数的使用方式: 使用关键字global来标识,在CPU上调用,在GPU 来指定线程索引方式 核函数相对于CPU是异步的,在核函数执行完之前就会返回,这样CPU可以不用等待核函数的完成,继续执行后续代码 核函数不支持可变参数,不支持静态变量,不支持函数指针 线程配置   这是刚刚接触GPU 编程最为困惑的地方,到底应该如何去索引GPU的线程? 首先要对GPU中的基本概念有所了解,可参考另一篇文章《GPU中的基本概念》   在Host端核函数的调用方式为: kernel<<<Dg, Db, Ns, S>>>(param list); 其中,

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    DAY12:阅读CUDA C Runtime 之多GPU编程

    今天我们用一篇文章讲解完多GPU编程。 3.2.6. Multi-Device System 3.2.6.1.  Device Enumeration【GPU枚举】 A host system can have multiple devices. Device Selection【GPU选择】 A host thread can set the device it operates on at any time by calling cudaSetDevice 换句话说,多卡编程是手动的,而不是自动的。 如果你不设置的话,就是默认在device0的设备, 那样的话剩下的卡就浪费了。

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    CUDA 编程相关;tensorflow GPU 编程;关键知识点记录;CUDA 编译过程;NVCC

    本文章主要是记录,cuda 编程过程中遇到的相关概念,名字解释和问题;主要是是用来备忘: cuda PTX :并行线程执行(Parallel Thread eXecution,PTX)代码是编译后的GPU 代码的一种中间形式,它可以再次编译为原生的GPU微码。 virtual-architecture-feature-list https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#gpu-feature-list nvcc 编译过程理解:https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc/index.html#gpu-compilation ?

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