CUDA编程(一)第一个CUDA程序

  • 时间:
  • 浏览:2
  • 来源:大发彩神UU快三_大发神彩UU快三官方

在 CUDA 的架构下,有八个系统进程分为有八个部份:host 端和 device 端。Host 端是居于 CPU 上执行的部份,而 device 端则是在显示芯片上执行的部份。Device 端的系统进程又称为 “kernel”。通常 host 端系统进程会将数据准备好后,一键复制到显卡的内存中,再由显示芯片执行 device 端系统进程,完成后再由 host 端系统进程将结果从显卡的内存中取回。

GPU并行在图像除理方面更是应用广泛,我们我们知道图像除理实际上是对图像的二维矩阵进行除理,图像的尺寸刚刚 几百乘几百的,很容易就说 我上万个像素的操作,随便搞个哪几条平滑算法,匹配算法等等的图像算法在CPU上跑个几十秒刚刚 很正常的,对于图像除理,神经网络你这人大矩阵计算,往往是都都可否 并行化的,通过GPU并行化除理往往都都可否 成倍的加速。

总之我们我们看后我遇到的奇葩难题就知道了,这玩意有就说 还是很脆弱的,哪几条杀毒软件,系统更新啥的刚刚 可能 随时干掉你的CUDA,就说 防患于未然还是把哪几条玩意都关了吧。

有的同学不可能 知道,在CPU和GPU上跑同有八个神经网络,不可能 其少许的浮点数权重计算以及可高并行化,其带宽的差距往往在10倍左右,另有八个时要睡一觉都可否 看后的训练结果跟我说看两集动漫就OK了。

在 CUDA 架构下,显示芯片执行时的最小单位是thread。数个 thread 都都可否 组成有八个block。有八个 block 中的 thread 能存取同一块共享的内存,就说 都都可否 快速进行同步的动作。

每有八个 block 所能涵盖的 thread 数目是有限的。不过,执行相同系统进程的 block,都都可否 组成grid。不同 block 中的 thread 无法存取同有八个共享的内存,就说 无法直接互通或进行同步。就说 ,不同 block 中的 thread 能合作方式的程度是比较低的。不过,利用你这人模式,都都可否 让系统进程不必担心显示芯片实际都都可否 一并执行的 thread 数目限制。类似,有八个具有很少许执行单元的显示芯片,不可能 会把各个 block 中的 thread 顺序执行,而非一并执行。不同的 grid 则都都可否 执行不同的系统进程(即 kernel)。

不可能 CPU 存取显卡内存时越来越透过 PCI Express 接口,就说 带宽较慢(PCI Express x16 的理论带宽是双向各 4GB/s),就说 越来越太常进行类似动作,以免降转弯率。

显示芯片具有更少许的执行单元。类似 GeForce 810000GTX 具有 128 个 “stream processors”,频率为 1.35GHz。CPU 频率通常较高,就说 执行单元的数目则要少得多。

再写下去篇幅就太长了,本篇博客主要还是介绍了CUDA的安装以及就说 基本的CUDA的架构,我们我们趁着CUDA安装的空都都可否 仔细看一下CUDA的社会形态,这对后面 的编程还是怪怪的要的,下面我会从有八个很小的系统进程写起,不断地把后面 介绍到的东西都加带,希望能帮助到我们我们的学习。

CUDA发展到现在说实话不可能 比较成熟期期期期图片 图片 期的句子的句子 是什么期图片 图片 了,当然在使用的就说 偶尔会经常出现各种各样的难题(充满血与泪),但就谈安装来说不可能 很简单了,这里以VS2013和CUDA 7.0为例(现在不可能 到CUDA7.5了,我时要使用ZED摄像头,而它只支持7.0,就说 电脑上装的7.0)。

显示芯片目前通常只支持 32 bits 浮点数,且多半越来越完正支持 IEEE 754 规格, 就说 运算的精确度不可能 较低。目前就说 显示芯片并越来越 分开的整数运算单元,就说 整数运算的带宽较差。

每个 thread 刚刚 就说 人的一份 register 和 local memory 的空间。同有八个 block 中的每个thread 则有共享的一份 share memory。此外,所有的 thread(包括不同 block 的 thread)都共享一份 global memory、constant memory、和 texture memory。不同的 grid 则许多个人所有的 global memory、constant memory 和 texture memory。

现在的CUDA安装还是很简单的,等安装始于英语 就说 就会发现CUDA for Visual Studio不可能 安装成功了,我们我们就说 我时要去加带哪几条环境变量,哪几条工作安装系统进程都帮我们我们做好了~就说 我们我们打开VS,就说 我时要繁琐的各种引库的过程了,我们我们只时要新建有八个CUDA工程就都都可否 了~

(3)有就说 刚刚经常出现下面你这人错误,你这人也很奇葩,我隔了一周没写CUDA系统进程,就说 再写的就说 另有八个没难题的系统进程都编译不过了,周天就给我来了越来越 个开门黑,重装了各种版本的CUDA仍然不行,弄了半年才莫名其妙的弄好,你这人貌似是不可能 .net的难题,我在控制面板-卸载系统进程-启用或关闭Windows功能 里把.net4.5关了,打开了.Net3.5 , 重启,就说 ,还是不行,我不可能 准备要重装电脑了,去吃了个晚饭回来,莫名其妙行了。

(1)首先最简单的有八个,你的工程路径越来越有中文。。。几条版本了都没除理你这人难题。

我知道CUDA安装的还是越来越的,安装的就说 还是来看一下关于GPU和CUDA架构的就说 基础知识吧~

就说 ,最适合利用 CUDA 除理的难题,是都都可否 少许并行化的难题,都可否 有效隐藏内存的latency,并有效利用显示芯片上的少许执行单元。使用 CUDA 时,一并有上千个 thread 在执行是很正常的。就说 ,不可能 越来越少许并行化的难题,使用 CUDA 就没方式达到最好的带宽了。

内存存取 latency 的难题:CPU 通常使用 cache 来减少存取主内存的次数,以除理内存 latency 影响到执行带宽。显示芯片则多半越来越 cache(或很小),而利用并行化执行的方式来隐藏内存的 latency(即,当第有八个 thread 时要等待英文内存读取结果时,则始于英语 执行第八个 thread,依此类推)。

https://developer.nvidia.com/cuda-downloads

就说 选者系统下载就好:

使用显示芯片来进行运算工作,和使用 CPU 相比,主要有几条好处:

当然,使用显示芯片刚刚 它的就说 缺点:

显示芯片的运算单元数量就说 ,就说 对于越来越宽度并行化的工作,所能带来的帮助就不大。

(2)就说 ,还有有八个很傻X的难题,不可能 你的C:\Users\****\AppData你这人路径,****要素不可能 你的Microsoft账户是中文的,有就说 你装完系统登录完账号,你这人文件夹会是中文的。。比如王尼玛会有有八个尼玛文件夹。经常出现你这人清况 会经常出现有八个哪几条哪几条Unicode的错误,就说 基本上是没救了,反正我最终越来越改掉那个文件夹的名字。。。。有知道为社 改的同学一定要我没哟乎 一下。。

注意:这里我再多说几句,我关于各种错误的除理经验。CUDA还是会经常经常出现各式各样的难题的,我就说 人就遇到过好几条。

CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是有某种通用并行计算架构,该架构使GPU都都可否 除理比较复杂的计算难题。说白了就说 我我们我们都都可否 使用GPU来并行完成像神经网络、图像除理算法哪几条在CPU上跑起来比较吃力的系统进程。通过GPU和高并行,我们我们都都可否 大大提高哪几条算法的运行带宽。

首先我们我们随便用搜索引擎搜索CUDA就会找到CUDA Toolkit的下载首页:

创建好工程就说 ,会发现不可能 自带了有八个矩阵相乘的示例代码Kernel.cu,二话不说直接ctrl+f5编译运行,不可能 没报哪几条编译错误运行成功那就恭喜同学你跑了你的第有八个我CUDA系统进程~Kernel.cu

显示芯片通常具有更大的内存带宽。类似,NVIDIA 的 GeForce 810000GTX 具有超过1000GB/s 的内存带宽,而目前高阶 CPU 的内存带宽则在 10GB/s 左右。

参考资料:《深入浅出谈CUDA》

分支指令的难题:CPU 通常利用分支预测等方式来减少分支指令造成的 pipeline bubble。显示芯片则多半使用类似除理内存 latency 的方式。不过,通常显示芯片除理分支的带宽会比较差。

(4)我还遇到过核函数进不去的清况 ,也是莫名其妙经常出现的,就说 我下面会讲到的__global__函数,最后被迫重装了遍CUDA,就说 还是不行,重启,结果行了。

上图是CPU与GPU的对比图,对于浮点数操作能力,CPU与GPU的能力相差在GPU更适用于计算带宽高,多并行的计算中。就说 ,GPU拥有更多晶体管,而刚刚 像CPU一样的数据Cache和流程控制器。另有八个的设计是不可能 多并行计算的就说 每个数据单元执行相同系统进程,不时要越来越 繁琐的流程控制,而更时要高计算能力,这就说 我时要大cache。但也就说 ,每个GPU的计算单元的社会形态是十分简单的,就说 对系统进程的可并行性的要求也是十分苛刻的。

显示芯片通常不具有分支预测等比较复杂的流程控制单元,就说 对于具有宽度分支的系统进程,带宽会比较差。

不可能 显示芯片少许并行计算的社会形态,它除理就说 难题的方式,和一般 CPU 是不同的。主要的特点包括:

综上所述,去学习一下为社 在GPU上开个几千个系统进程过把优化瘾还是一件很惬意的事情,更何况CUDA为我们我们提供了越来越 优秀的计算平台,都都可否 直接使用C/C++写出在显示芯片上执行的系统进程,还是一件很赞的事情。

目前 GPGPU 的系统进程模型仍不成熟期期期期图片 图片 期的句子的句子 是什么期图片 图片 ,也还越来越 公认的标准。类似 NVIDIA 和AMD/ATI 刚刚 个人所有不同的系统进程模型。

这里我们我们再介绍一下使用GPU计算的优缺点(摘自《深入浅出谈CUDA》,就说 举的例子稍微老了就说 ,但不影响意思哈):

不过CUDA编程时要注意的点是就说 的,有就说 因素不可能 忽略了会大大降转弯率,写的不好的CUDA系统进程不可能 会比CPU系统进程还慢。就说 优化和并行是一门很大的学问,时要我们我们去不断学习与了解。

下载始于英语 就说 一路安装就好,注意:安装选项那里要选者自定义就说 把所有都勾选上:

和高阶 CPU 相比,显卡的价格较为低廉。类似一张 GeForce 810000GT 包括512MB 内存的价格,和一颗 2.4GHz 四核心 CPU 的价格相若。