| 共 12 篇文章 |
|
CUDA_SDK_PATH = C:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v7.5CUDA_LIB_PATH = %CUDA_PATH%\lib\x64CUDA_BIN_PATH = %CUDA_PATH%\binCUDA_SDK_BIN_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\bin\x64CUDA_SDK_LIB_PATH = %CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 然后，在系统的path变量之后追加下面一行： ;%CUDA_LIB_PATH%;%CUDA_BIN_PATH%;%CUDA_SDK_LIB_PATH... 阅455 转6 评0 公众公开 16-11-25 09:43 |
CUDA编程（一）第一个CUDA程序CUDA编程（一）第一个CUDA程序 Kernel.cuCUDA是什么？CUDA安装。首先我们随便用搜索引擎搜索CUDA就会找到CUDA Toolkit的下载首页：再写下去篇幅就太长了，本篇博客主要还是介绍了CUDA的安装以及一些基本的CUDA的架构，大家趁着CUDA安装的空可以仔细看一下CUDA的结构，这对后面的编程还是很重要的，下面我会从一个... 阅332 转0 评0 公众公开 16-11-25 09:01 |
CUDA线程分成Grid和Block两个层次。由一个单独的kernel启动的所有线程组成一个grid，grid中所有线程共享global memory。一个grid由许多block组成，block由许多线程组成，grid和block都可以是一维二维或者三维，上图是一个二维grid和二维block。该行代码表明有grid为一维，有4个block，block为一维，每个block有8个线程，故此共有4*8=32个线程。... 阅4821 转2 评0 公众公开 16-11-21 20:37 |
（2）对于线程和块的索引，很多书上感觉写的挺糊涂人的，个人觉得只要记住blockIdx.x是块在X方向上的索引，blockIdx.y是块在Y方向上的索引，threadIdx.x是线程在X方向上的索引，threadIdx.y是线程在Y方向上的索引，blockDim.x是块在X方向上的线程数，blockDim.y是块在Y方向上的线程数,然后再记住数据在GPU里是按照行优先排列的就OK啦。 阅1677 转1 评0 公众公开 16-11-18 16:05 |
__device__ int getGlobalIdx_1D_3D() { int threadId = blockIdx.x * blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z + threadIdx.z * blockDim.y * blockDim.x + threadIdx.y * blockDim.x + threadIdx.x;int threadId = blockId * (blockDim.x * blockDim.y * blockDim.z) + (threadIdx.z * (blockDim.x * blockDim... 阅90 转0 评0 公众公开 16-11-18 15:52 |
__global__ void Kerneltest(int **da, unsigned int rows, unsigned int cols)比如一个block能处理1024个线程，那么，一维和二维线程网络是不是处理的线程数一样呢？一个MP最多可以同时运行768个Thread，但每个MP最多包含8个Block，因此要保持100%利用率，Block数目与其Size有如下几种设定方式：? 2 blocks x 384 threads ? 3 blocks x 256 th... 阅874 转1 评0 公众公开 16-11-18 15:28 |
CUDA编程。一个grid由许多block组成，block由许多线程组成，grid和block都可以是一维二维或者三维，上图是一个二维grid和二维block。} }void checkResult(float *hostRef, float *gpuRef, const int N) { double epsilon = 1.0E-8;}}void sumArraysOnHost(float *A, float *B, float *C, const int N) { for (int idx=0;// malloc host m... 阅200 转1 评0 公众公开 16-11-18 09:05 |
3.4 异构编程（Heterogeneous Programming）CUDA的异构编程模型假定CUDA线程都运行在一个可被看做CPU协处理器的芯片上，这就使得CUDA内核函数可以和CPU端C程序的运行并行运行，从而加快程序的运行效率。为了达到这个效果，CUDA程序需要管理两大块由DRAM构成的内存区域：CPU端可以访问到的主机内存（host memory）以及GPU端供CUDA内核访问到的设... 阅214 转1 评0 公众公开 15-11-16 16:42 |
