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CUDA学习(六十五)

很早之前就发现云栖社区的编辑器有一个Bug,往草稿箱存博客,当草稿箱博客数超过十篇时,无法再选择十篇前的博客进行编辑

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CUDA学习(六十四)

API错误和启动失败:像通常的CUDA运行时一样,任何函数都可能返回一个错误代码。 记录返回的最后一个错误代码,并可通过cudaGetLastError()调用检索。 每个线程都会记录错误,以便每个线程都可以识别它生成的最新错误。

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CUDA学习(六十三)

内存声明:设备和常量内存:使用__device__或__constant__内存空间说明符在文件范围内声明的内存在使用设备运行时时具有相同的行为。 所有内核都可以读取或写入设备变量,无论内核是由主机还是设备运行时初始启动。

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CUDA学习(六十二)

流:设备运行时可以使用有名和无名(NULL)流。 命名流可以被线程块内的任何线程使用,但是流句柄可能不会被传递给其他块或子/父内核。 换句话说,一个流应该被视为对它创建的块是私有的。 流句柄不保证在块之间是唯一的,因此在未分配块的块中使用流句柄将导致未定义的行为。

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CUDA学习(六十一)

编程接口:CUDA C / C ++参考:本节介绍对用于支持动态并行性的CUDA C / C ++语言扩展的更改和补充。使用CUDA C / C ++ for Dynamic Parallelism(称为设备运行时)的CUDA内核可用的语言界面和API基本上与主机上可用的CUDA运行时API类似。

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CUDA学习(六十)

排序和并发:设备运行时的内核启动顺序遵循CUDA Stream排序语义。 在一个线程块内,所有内核启动到同一个流中都会按顺序执行。 由于同一线程块中的多个线程启动到同一个流中,流内的排序取决于该块内的线程调度,这可以通过同步原语来控制,例如__syncthreads()请注意,因为流由线程块内的所有线程共享,所以隐式NULL流也被共享。

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CUDA学习(五十九)

执行环境和内存模型:执行环境:CUDA执行模型基于线程,线程块和网格的原语,内核函数定义由线程块和网格中的各个线程执行的程序。 当调用内核函数时,网格的属性由执行配置来描述,该配置在CUDA中具有特殊的语法。

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CUDA学习(五十八)

CUDA动态并行:介绍:概括:动态并行是对CUDA编程模型的扩展,使CUDA内核能够直接在GPU上创建和同步新的工作。 在需要的程序中动态创建并行性可以提供令人兴奋的新功能。直接从GPU创建工作的能力可以减少在主机和设备之间传输执行控制和数据的需求,因为现在可以通过在设备上执行的线程在运行时进行启动配置决策。

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CUDA学习(五十七)

网格同步(Grid Synchronization):在引入协作组之前,CUDA编程模型只允许在内核完成边界上的线程块之间进行同步。 内核边界带有隐含的状态无效,并带有潜在的性能影响。例如,在某些使用情况下,应用程序拥有大量的小内核,每个内核代表处理管道中的一个阶段。

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CUDA学习(五十六)

块内合作组的使用:在本节中,通过一些使用示例说明了协作组功能。发现模式:通常开发人员需要使用当前活动的一组线程。 没有对现有的线程进行假设,而是开发人员使用碰巧存在的线程。 这在以下“在warp中跨线程聚合原子增量”示例中看到(使用正确的CUDA 9.

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视频、续航与超级计算,APU革新CPU的三把斧

 上世纪如果没有硅晶片的发明,互联网也许就不会如此的改变世界;虽然肉眼无法看清几微米的、数万个纵横排布的晶体管,但这不影响它组成计算机的心脏:中央处理器,又称CPU。而如今,支撑互联网与电脑的这项核心技术即将被另一款APU产品所革新。

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于明:AMD比INTEL更受青睐

  虽然刚刚进入2011年,但各种迹象都显示,2011年将是AMD的APU大放异彩的一年。   首先应当关注APU的首款产品Zacate,也就是AMD E系列,其在低功耗平台的应用非常出色。伴随当前的移动互联网发展大潮,以及平板电脑的风靡,该款APU是天然之选,其功耗不仅仅只有18W,大大延长了我们办公设备的电池续航能力,而且其性能完全满足我们日常的网游、办公、上网等需求。

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全“芯”关注用户需求 AMD“超轻薄笔记本”杀出重围

  现在10.6寸跟11.6寸的笔记本已经占据整个笔记本市场的15%左右,跟过去只有几个点相比,已经有很大的提升了,几乎是百分之百的提升,超轻薄笔记本是大势所趋。这种趋势也带动了两大芯片巨头英特尔和AMD的角逐,英特尔为新一代超轻薄笔记本起名为“超极本”, 而AMD也同样看好超轻薄笔记本的未来。

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云计算概念介绍

一、云计算的概述 Ø计算机技术的发展经历了由合到分,再由分到合的阶段。 Ø云计算概念使计算机和存储集中化,使资源池化的管理模式成为可能 Ø资源的集中管理大大提高了资源的使用和管理效率,方便了使用者对资源的使用,节省了成本 (1)、云计算的出现 【Amazon Ec2 (Elastic compute cloud)】 【Salesforce Crm】 【IBM Research Compute cloud (Rc2)】 【Google"云"】 云计算可以将地址位置不同的计算机资源和存储资源整合到一起,为用户提供了一个强大的资源地。

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针对web高并发量的处理

针对高并发量的处理 一个老生常谈的话题了 至于需要运维支持的那些cdn、负载均衡神马的就不赘述了 你们都懂的 虫子在此博文只讲一些从程序角度出发的一些不错的解决方案。 至于从数据库角度的性能方案、虫子另开博文。

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CUDA并行计算框架(一)概念相关、内容比较抽象。

一.   概念。 1.       相关关键字。 CUDA(Compute Unified Device Architecture)。 GPU英文全称Graphic Processing Unit,中文翻译为“图形处理器”。

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CUDA并行计算框架(二)实例相关。

从这部分开始 结合虫子的demo程序给大家分析下cuda的性能与可行性。 一。先概述下实现流程。   CUDA在执行的时候是让host里面的一个一个的kernel按照线程网格(Grid)的概念在显卡硬件(GPU)上执行。

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CUDA并行计算框架(三)应用前景。相比价微软的并行计算框架

关于微软.net4.0推出的并行计算框架 还没深入了解 有兴趣的同学可以参考下http://bitfan.blog.51cto.com/907048/200199系列博文 不过发表下个人的观点 微软.NET 4.0中引入的并行扩展(包括任务并行库TPL和PLINQ)开发技术基于cpu。

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AgileEAS.NET之敏捷并行开发方法

     首先声明,此并行开发非指并行计算,而是指实践软件工程所总结的一些心得和做法。       敏捷并行开发方法,是利用软件构件技术等技术,以及平台+插件化开发技术整合而出的一种快速开发模式;并行是指产品在生命周期内,项目管理过程、项目研发过程和机构支撑过程“并行”开展,项目研发过程中各个阶段有限度“并行”开展。

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闲谈异步调用扁平化

哦,代码……就把它们当成插图吧 随着 CPU 从单核变多核,软件从注重功能到注重体验,Web 从页面跳转方式到 Web2.0 的无刷新加载(AJAX),程序员越来越多的接触多线程和异步。而 Android 的主线程中不允许操作网络,更是将程序员们推向了异步的深渊。

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