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寒假CUDA学习杂谈

蹭着这个最为空的寒假,按着自己的兴趣完整地学了一遍cuda的基础(有点对不起未来的boss),顺便做一下总结(其中有些地方纯属扯淡):GPU...

深度学习 架构 性能优化 线程 并行计算 GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(一百零二)

数据预取:数据预取意味着将数据迁移到处理器的内存,并在处理器开始访问该数据之前将其映射到该处理器的页表中。 数据预取的目的是避免错误,同时...

性能 数据迁移 并行计算 void CPU GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(一百零一)

在6.x之前的体系结构上使用多GPU程序管理内存:在具有计算能力低于6.x的设备的系统上,托管分配可通过GPU的对等功能自动在系统中可见。...

性能 数据迁移 并行计算 带宽 GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(一百)

语言整合:使用nvcc编译主机代码的CUDA Runtime API用户可以通过<<< ... >>>运算符访问其他语言集成功能,例如共享...

主机 kernel 并行计算 编程 CPU GPU 存储 CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十九)

高级主题:模块化程序和数据访问约束在前面的示例中,cudaMallocManaged()指定cudaMemAttachHost标志,该标志...

线程 主机 CPU GPU 换装攻略

CUDA学习(九十八)

流关联示例:将数据与流关联可以对CPU + GPU并发性进行细粒度的控制,但是在使用低于6.x的计算能力的设备时,必须记住哪些数据是可见的...

线程 主机 kernel 多线程 stream 并行计算 void CPU GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十七)

显式同步和逻辑GPU活动:请注意,即使内核在上述示例中快速运行并在CPU触及y之前完成,也需要显式同步。 Unified Memory使用...

程序员 同步 kernel 并行计算 CPU Access GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十六)

想刷一遍PAT甲级

同步 kernel 并行计算 void CPU Access GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十五)

编程模型:选择管理内存:大多数平台都需要一个程序来选择进行自动数据管理,方法是使用__managed__关键字注释__device__变量...

函数 主机 malloc kernel 并行计算 编程 void CPU GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十四)

数据迁移和一致性:统一内存通过将数据迁移到正在访问的设备(即将数据移动到主机内存(如果CPU正在访问它,并将数据移动到设备内存,如果GPU将...

系统软件 架构 性能 主机 数据迁移 并行计算 CPU 带宽 GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十三)

简化GPU编程:存储空间的统一意味着主机和设备之间不再需要显式存储器传输。 在托管内存空间中创建的任何分配都会自动迁移到需要的位置。程序以...

主机 malloc 同步 并行计算 void GPU 存储 数组 CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十二)

统一的存储器编程:统一内存简介:Unified Memory是CUDA编程模型的一个组件,首次在CUDA 6.0中引入,该模型定义了一个托...

linux 架构 程序员 windows 内存模型 主机 操作系统 并行计算 编程 CPU GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十一)

CUDA环境变量:有关多进程服务的环境变量记录在GPU部署和管理指南的MultiProcess Service部分。

多进程 并行计算 GPU service CUDA 换装攻略

CUDA学习(九十)

模型:模块是可动态加载的设备代码和数据包,类似于Windows中的DLL,由nvcc输出(请参见使用NVCC编译)。 所有符号的名称(包括...

模块 主机 API 并行计算 void GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(八十九)

驱动 API:驱动程序API在安装设备驱动程序期间在系统上复制的cuda动态库(cuda.dll或cuda.so)中实现。 它的所有入口点...

函数 线程 主机 API 并行计算 GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(八十八)

3.虽然__syncthreads()一直被记录为同步线程块中的所有线程,但Pascal和以前的体系结构只能在warp级别强制执行同步。 在...

线程 配置 code 同步 API 并行计算 GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(八十七)

独立的线程调度:Volta体系结构在变形中的线程之间引入了独立线程调度功能,可实现先前不可用的内部变形同步模式,并在移植CPU代码时简化代...

安全 函数 线程 同步 并行计算 GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(八十六)

计算能力6.x:多处理器由以下部分组成: 64(计算能力6.0)或128(6.1和6.2)用于算术运算的CUDA内核 用于单精度浮点超越函...

深度学习 架构 函数 配置 并行计算 GPU CUDA 换装攻略

CUDA学习(八十一)

纹理捕捉:绑定到纹理参考的纹理被表示为一个数组T. N个texels为一维纹理, 用于二维纹理的N×M个像素, 用于三维纹理的N×M×L纹...

并行计算 GPU 存储 数组 CUDA 换装攻略

CUDA学习(八十二)

计算能力:计算设备的一般规格和功能取决于其计算能力(请参阅计算能力)。表13给出了与每个计算能力相关的功能和技术规格: 表14每个计算能力...

并行计算 GPU CUDA 换装攻略

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仁太
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