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第1章 绪论-GPU编程与CG语言

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编程已经容易多了。 关于GPGPU的更多知识点可以参阅网站http://gpgpu.org/ 旨在降低GPU 编程难度,设计基于GPU 的高级程序语言的研究同样进行的如火如荼。 2004 年,斯坦福大学研究的BROOKGPU 项目设计了一个实时的编译器,编程人员不需掌握图形学知识,只需掌握与C 语言类似的流处理语言BROOK,即可进行基于GPU 的通用编程开发。 国内浙江大学计算机学院针对高级着色语言的编译系统【30】,以及可编程图形硬件的加速等技术进行了研究。 这部分首先以较为简单的光照模型作为GPU 编程的实践理论,让读者从实际编程中学习Cg 语言的使用方法,然后介绍较为高级的BRDF 光照模型,以及透明光照模型。

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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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    M语言编程_所有编程语言大全

    一直对技术有很强的兴趣,终于,决定要写自己的语言(m语言)。那就先从最简单的开始:解释执行器。 一套完整的语言包含的肯定不止解释执行器了,还要有编译器和IDE,也就还要有语法高亮、智能提示等,不过还没学会那些,先搞个最基本的解释执行器。 语句、while语句、系统自有函数定义、用户函数定义、函数调用) 找一款词法语法解析器工具,让字符串流变成语法书(AST) 编写解释执行器 元数据收集 变量作用域定义、查找 解释执行 先设想我们的m语言语法要怎么牛

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    plsql编程语言_编程语言有哪些

    –pl/sql编程语言 –pl/sql编程语言是对sql语言的扩展,是的sql语言具有过程化编程的特性 –pl/sql编程语言比一般的过程化编程语言,更加灵活高效 –pl/sql编程语言主要用来编写存储过程和存储函数等 commit; end loop; close c2; end; 执行前 执行后 存储过程 --存储过程 --存储过程:存储过程就是提前编译好的一段pl/sql语言

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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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    6.计算机语言的发展 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

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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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    人类语言遇上编程语言

    编程语言之间的相似之处比人们乍看上去的还要多得多。这意味着如果你很了解某一门编程语言,学习其他编程语言(至少同类型的编程语言)就变得十分容易。 这也就是为什么好的软件公司在招人的时候并不十分介意你是否已经掌握了他们所需的编程语言技能,他们会转而去看你了解多少门编程语言,期望在你的简历上看到你已经掌握了许多足够多样化的编程语言,此时学习一门新语言对于你来说并非难事 了解一门编程语言意味着你了解如何在程序中自如地使用这些控制结构和控制流来表达思想。 不同编程语言之间的语法可能会有些许不同,但是编程语言之间基本的表达式大体是一样的。 一门没人愿意使用的编程语言能好到哪去? 在编程语言的表达能力和简洁程度上做出权衡是一门艺术。 谈到自然语言编程语言之间的差异,编程语言比自然语言更加严格,对错误的容许程度更低。这是因为人类语言具有显著的内置冗余机制,容许我们使用上下文来消除歧义。

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    如何选择编程语言以及编程语言的分类

    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,

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    编程语言常识

    Python第一个缺点就是运行速度慢,和C程序相比非常慢,因为Python是解释型语言,你的代码在执行时会一行一行地翻译成CPU能理解的机器码,这个翻译过程非常耗时,所以很慢。 而C程序是运行前直接编译成CPU能执行的机器码,所以非常快 任何一种编程语言都有自己的一套语法,编译器或者解释器就是负责把符合语法的程序代码转换成CPU能够执行的机器码,然后执行。 函数可以同时返回多个值,但其实就是一个tuple 1.静态语言在定义变量时必须指定变量类型,如果赋值的时候类型不匹配,就会报错。 例如Java是静态语言 2.在Python中,等号=是赋值语句,可以把任意数据类型赋值给变量,同一个变量可以反复赋值,而且可以是不同类型的变量,所以Python是动态语言 3.变量在计算机内存中的表示: 现代操作系统和大多数编程语言都直接支持Unicode。 ASCII编码和Unicode编码的区别:ASCII编码是1个字节,而Unicode编码通常是2个字节。

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