要点GPU对比CPU计算正弦和：使用单CPU、使用OpenMP库和CUDACUDA并行计算：3D网格运行内核：线程块，线程线性处理3D数组，并行归约，共享内存，矩阵乘法/平铺矩阵乘法，基本线性代数子程序平铺分区，矢量加载，warp级内在函数和子warp，线程发散和同步，联合组使用2D和3D模板，迭代求解偏微分方程和图像处理使用GPU纹理硬件执行快速插值，图像配准蒙特卡洛模拟3D伊辛模型CUDA流CUDA正电子发射断层扫描仪校准和图像重建GPU扩展矩阵乘法示例假设我们有两个矩阵，AAA和BBB。假设AAA是一个n×mn\timesmn×m矩阵，这意味着它有nnn行和mmm列。还假设BBB是m×w
我正在编写一个基于cuda的程序，需要定期将一组项目从GPU传输到主机内存。为了保持进程异步，我希望使用cuda的UMA在主机内存中有一个内存缓冲区和标志(这样GPU和CPU都可以访问它)。GPU将确保标志已清除，将其项目添加到缓冲区，然后设置标志。CPU等待设置标志，从缓冲区中复制内容，然后清除标志。据我所知，这不会产生任何竞争条件，因为它会强制GPU和CPU轮流，始终读取和写入彼此相对的标志。到目前为止，我还没有能够让它工作，因为似乎确实存在某种竞争条件。我想出了一个具有类似问题的更简单的示例:#include__global__voiduva_counting_test(intn
我有两个矩阵，每个都是MxN，其中M=16和N大得多(比如n=262144，例如)。我的目标是生成一个长度为N的vector，其中每个元素对应于每个矩阵中的nthvector的点积。我尝试了以下方法，其中cIdx对应于每个矩阵中列vector的列索引。毫不奇怪，NVIDIAVisualProfiler告诉我这种方法主要受内存带宽限制。publicstaticvoidMatrixDotProduct(float*matrix1,float*matrix2,float*dotProduct,int2matrixDimensions){inti=blockIdx.x*blockDim.x+t
有什么方法可以将超出范围的纹理地址限制在某个值吗？就我而言，我希望将它们设置为简单的零，但我需要的地址模式似乎不存在。谢谢。编辑:知道cudaAddressModeBorder设置的作用吗？ 最佳答案 我不认为有一种方法可以指定钳位，但你可以做显而易见的事情并在边缘周围添加一个1像素的黑色(零)边框并将你的寻址偏移1。它不应该有更多的数据和它会免费为您夹紧。如果您有最大尺寸的2D纹理(对于CUDA2.x，它是64kx64k)，每像素16字节(最坏情况)，那么对于1像素边框，您只会看到4MB的额外数据，这对于PCIex16卡，复制到卡
所以我有以下代码:文件:Cuda.cutemplate__global__voidxpy(intn,T*x,T*y,T*r){inti=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;if(i>>(numElements,a1,a2,r);}mtx_mtx_add(int*a1,int*a2,int*r,constint&numElements){:::}mtx_mtx_add(longlong*a1,longlong*a2,longlong*r,constint&numElements){:::}文件:调用代码extern"C"boolmtx_mtx_add(fl
我正在使用CUDAbyExample书并尝试编译书中的第一个真实示例。我在OSX10.9.2上:我的来源是:@punk~/Documents/Projects/CUDA$/Developer/NVIDIA/CUDA-6.0/bin/nvcchello.cnvccwarning:The'compute_10'and'sm_10'architecturesaredeprecated,andmayberemovedinafuturerelease.hello.c:6:1:error:unknowntypename'__global__'__global__voidkernel(void){^
我在CUDA5.0中遇到随机指令问题。这是我的内核片段。它在循环内。打印仅用于调试目的，因为我不能使用普通调试器:...tex_val=tex2D(srcTexRef,threadIdx.x+w,y_pos);if(threadIdx.x==0){left=left_value[y_pos];}else{printf("thread%d;shflvalue:%f\n",threadIdx.x,__shfl_up(value,1));left=__shfl_up(value,1);}printf("thread%d;value:%f;tex_val:%f;left:%f\n",threa
我一直在尝试将一些cuda/C代码转换成更面向对象的代码，但以我目前对cuda功能机制的理解，我的目标似乎并不容易实现。对于这种情况，我也找不到很好的解释。毕竟这可能是不可能的。我有一个global类myClass的对象，它包含一个要填充到内核中的数组。myClass中的方法应该如何定义，以便数组和bool成员从设备可见，然后数组可以复制回主机?我使用的是cuda7.5，我的卡的计算能力是3.5。这是描述情况的暂定结构:#include#include#includeclassmyClass{public:boolbool_var;//Setfromhostandreadablefro
每台电脑的环境都有差异，出现的报错可能不尽相同，博客和视频仅供参考，希望能对大家有所帮助。本文所用到的包都在云盘上可以下载链接：https://pan.baidu.com/s/149EOhd4csxC_-QZJP1Jd9w 提取码：0721博客：https://blog.csdn.net/qq_64006507?spm=1011.2415.3001.5343b站：https://space.bilibili.com/34693773?spm_id_from=333.1007.0.0内容均在b站与博客上有演示一、显卡驱动安装sudoapt-getupdate#更新在左下角的九宫格里打开软件和更新
我正在学习CUDA，在大量示例代码中我看到block和网格维度设置如下:dim3dimGrid(numBlocks);dim3dimBlock(numThreadsPerBlock);exampleKernel>>(input);我知道像dim3dimGrid(numBlocks);这样的行正在初始化dimGrid，一个dim3类型的变量，将numBlocks作为它的x值-但我'我不确定这是如何工作的。我只是假设它是普通的C++语法，但对于C++，我认为该行必须这样写:dim3dimGrid=dim3(numBlocks);否则你会得到“最令人烦恼的解析”。所以我假设将这些行解释为变量
