”cuda 并行加速 reduction“ 的搜索结果

CUDA并行编程

标签：   c语言

     CUDA是SIMT模型，只用写一个程序，其中就包含了CPU部分和GPU并行部分的代码，那么就需要指明哪些是CPU（一般称为HOST），哪些是在GPU上运行(一般称为device)。对于变量，也就是数据，我们需要存放在GPU上，以便GPU端...

     通过使用原子添加操作来更新并行计算环境中的共享内存位置，开发人员可以确保他们的计算结果是准确和一致的，即使是在多个线程访问和更新相同的数据时。例如，设定变量 real(kind=RK), intent(inout) :: acc_wk(3,...

     CUDA并行计算的高效策略 1.最大化计算强度（高效公式） 包括最大化计算量和最小化每个线程的内存读取速度。 2.合并全局内存 其中连续合并>间隔合并>随机合并 3.应该避免线程发散（同一线程块中的线程执行不同...

     并行归约（Reduction）是一种并行算法，对于符合结合律的二元操作符，将输入的数组划分为更小的数据库，每个线程计算1个数据块的部分结果，最后把所有部分结果再计算，得出最终结果。二元操作符可以是求和、取最大、...

     文章目录系列文章目录前言一、动态并行概念二、嵌套执行三、动态并行的限制条件四、嵌套规约4.1 基本方法（线程同步及线程块同步）4.2 加速方法（去除线程同步以及线程块同步）4.3 进一步加速方法（待完善。...

     Reduction并行分析: 每个线程是基于一个树状的访问模型，从上至下，上一层读取数据相加得到下一层的数据．不停的迭代，直到访问完所有的数据． 利用这么多的线程块(thread block)我们需要做的事情如下： １．　...

     线程和并发C++：创建多线程求数据平均值方法：使用几何分解，使用functor创建线程，使用functor和资源获取即初始化（RAII）原则创建管理线程。避免线程间争用条件：使用mutex求解数值平均值。共享资源和程序终止方式...

     GPU并行加速编程 opencl CUDA 核函数 OpenCL(全称为Open Computing Langugae，开放运算语言)是第一个面向异构系统(此系统中可由CPU，GPU或其它类型的处理器架构组成)的并行编程的开放式标准。 它是跨平台的。 OpenCL...

     我们知道，GPU擅长做并行计算，像element-wise操作。GEMM, Conv这种不仅结果张量中元素的计算相互不依赖，而且输入数据还会被反复利用的更能体现GPU的优势。但AI模型计算或者HPC中还有一类操作由于元素间有数据依赖...

     CUDA架构是围绕一个流式多处理器的可扩展阵列搭建的。Fermi SM的关键组件：CUDA核心共享内存/一级缓存寄存器文件加载/存储单元特殊功能单元线程束调度器。每个SM都能支持数百个线程并发执行，每个GPU通常有多个SM，...

     CUDA并行算法系列之规约前言规约是一类并行算法，对传入的N个数据，使用一个二元的符合结合律的操作符⊕，生成1个结果。这类操作包括取最小、取最大、求和、平方和、逻辑与/或、向量点积。规约也是其他高级算法中...

     注：本人代码是对长度为1024的数组排序； block数量为1，threads数量为256 p135页代码应改为： __device__ void merge_array(u32 *src,u32 *dest,u32 num_... u32 reduction_shift=3; u32 reduction_size=8; u32

      CUDA C并行性衡量指标介绍二、案例介绍1. 案例说明2. 案例实现3. 结果分析总结参考资料 前言 CUDA编程，就是利用GPU设备的并行计算能力实现程序的高速执行。CUDA内核函数关于网格（Grid）和模块（Block）大小的...

     归约（redution）是一类并行算法，对传入的O(N)个输入数据，使用一个二元的复合结合律的操作符，生成O(1)的结果。这类操作包括取最小、最大、求和、平方求和、逻辑与、逻辑或、向量点积。归约也是其他高级运算中要用...

     ２、所有的数据块并行求部分和 ３、对所有的部分和进行求和得到结果 接下来介绍各种并行规约的方法。 相邻配对－１ 每一个block负责计算出一个部分和。 首先有两个全局数组，ｇ_idata和ｇ_odata，分别存放...

     并行规约是在CUDA中广泛使用的一种技术，用于对数组或集合进行归约（reduction）操作，从而高效地计算出一个汇总结果。 ## 1.2 并行规约在高性能计算中的重要性 在高性能计算中，数据集合的归约操作非常常见，例如...

     Parallel Reduction是NVIDIA-CUDA自带的例子，也几乎是所有CUDA学习者的的必看算法。在这个算法的优化中，Mark Harris为我们实现了7种不同的优化版本，将Bandwidth几乎提高到了峰值。相信我们通过仔细研读这个过程，...

10  
9  
8  
7  
6  
5  
4  
3  
2  
1  

推荐文章