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~ ----
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
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。
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）。
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： ?
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~ ----
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
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 #include #include #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~ ----
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
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...
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. ?
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。 ?
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。
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。
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。
这些GPU 允许应用程序指定一个序列的指令进行顶点操作控制（GPU 编程的本质！）...自2003年起，可编程图形硬件正式诞生，并且由于DirectX 和OpenGL 锲而不舍的追赶潮流，导致基于图形硬件的编程技术，简称GPU 编程，也宣告诞生。...），这也制约了GPU 编程技术的使用。...在早期，GPU 编程只能使用汇编语言，开发难度高、效率低，不过，随着高级Shader language 的兴起，在GPU 上编程已经容易多了。...片段编程）在GPU 管线中的位置、作用和工作机制。
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.
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。
因为 GPU 编程是 Rust 语言进入图形处理的关键，所以我想彻底了解一下 Rust 目前在 GPU 编程生态方面的现状和前景。 这就是本文的出发点。...然而，这也算是朝 Rust 直接进行 GPU 编程更进了一步。...从这个角度来看，rust-gpu 这个项目对于 Rust GPU 图形编程渲染生态还是非常重要的。...大模型与 Rust GPU 编程 除了图形处理之外，深度学习和大模型训练领域也是非常依赖于 GPU 的。...后记 通过以上对 Rust 生态中 GPU 编程的现状的探索，我认为 rust-gpu 中实现的 SPIR-V 编译后端对于 Rust 占据 GPU 编程生态位一席是非常重要的。
一、引言 在计算机科学中，软件编程与图形编程是两种高度专业化的领域，它们的目标和方法有着根本的区别。对于熟悉传统软件开发的开发者来说，进入图形编程可能是一个全新的世界。...二、着色器语言：从何而来，为何重要 着色器语言是一种专门为图形渲染设计的编程语言，它允许开发者在图形处理单元（GPU）上执行复杂的计算任务。...三、软件编程与CPU执行 软件编程是一种通用的编程方法，它主要利用中央处理器（CPU）进行计算。CPU是一个强大的通用处理器，适合执行复杂的逻辑和数学运算。...四、图形编程与GPU执行 图形编程是一种专门针对图形渲染的编程方法，它主要利用GPU进行计算。GPU最初是为处理大规模并行计算而设计的，非常适合处理图像和视频数据。...在图形编程中，开发者通常使用着色器语言（如GLSL、HLSL或CUDA）编写代码，以便在GPU上执行复杂的计算任务。 与CPU相比，GPU的核心优势在于其并行处理能力。
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