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搜索关键字:warp    ( 71个结果
CPU计算性能测试程序
计算下面一系列的数学计算在1s中能执行过少次。 #include "stdio.h" #include "time.h" int i, j, l, k, m, jj; jj = 2342; k = 31455; l = 16452; m = 9823; i = 1000000; void main() { int warp_count = 0; int max_warp = 1000;...
分类:其他好文   时间:2015-06-14 07:02:36    阅读次数:150
CUDA ---- Memory Model
Memorykernel性能高低是不能单纯的从warp的执行上来解释的。比如之前博文涉及到的,将block的维度设置为warp大小的一半会导致load efficiency降低,这个问题无法用warp的调度或者并行性来解释。根本原因是获取global memory的方式很差劲。众所周知,memory...
分类:其他好文   时间:2015-06-09 23:34:48    阅读次数:529
CUDA 8 ---- Branch Divergence and Unrolling Loop
Avoiding Branch Divergence有时,控制流依赖于thread索引。同一个warp中,一个条件分支可能导致很差的性能。通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warp divergence(该问题的解释请查看warp解析篇)。The Parallel Reduction Probl...
分类:其他好文   时间:2015-06-03 00:38:42    阅读次数:150
CUDA 6 ---- Warp解析
Warp逻辑上,所有thread是并行的,但是,从硬件的角度来说,实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行,接下来我们将解释有关warp的一些本质。Warps and Thread Blockswarp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread,这32个thread执行于S...
分类:其他好文   时间:2015-05-31 01:19:43    阅读次数:185
【CUDA学习】GPU硬件结构
GPU的硬件结构,也不是具体的硬件结构,就是与CUDA相关的几个概念:thread,block,grid,warp,sp,sm。 sp: 最基本的处理单元,streaming processor 最后具体的指令和任务都是在sp上处理的。GPU进行并行计算,也就是很多个sp同时做处理 sm:多个sp加...
分类:其他好文   时间:2015-05-16 20:32:54    阅读次数:291
【CUDA学习】全局存储器
全局存储器,即普通的显存,整个网格中的任意线程都能读写全局存储器的任意位置。 存取延时为400-600 clock cycles 非常容易成为性能瓶颈。 访问显存时,读取和存储必须对齐,宽度为4Byte。如果没有正确的对齐,读写将被编译器拆分为多次操作,降低访存性能。 多个half-warp的读写操...
分类:其他好文   时间:2015-05-16 20:14:39    阅读次数:170
wrap device
刚刚看见了,wrap device && reference device区别在这里https://msdn.microsoft.com/en-us/library/windows/desktop/ff476328(v=vs.85).aspxD3D_DRIVER_TYPE_WARPA WARP dr...
分类:其他好文   时间:2015-05-05 19:14:43    阅读次数:128
VirtualBox安装及使用说明和虚拟机安装XP系统图文教程
virtualbox是一款开源的虚拟机软件,它能够支持多种操作系统的安装如:Solaris、Windows、DOS、Linux、OS/2 Warp、BSD等系统作为client操作系统,而且最新版本号:VirtualBox-4.1.18-78361(2012-6-20公布)还支持Android 4....
分类:其他好文   时间:2015-04-29 23:02:50    阅读次数:150
VirtualBox安装及使用说明和虚拟机安装XP系统图文教程
virtualbox是一款开源的虚拟机软件,它能够支持多种操作系统的安装如:Solaris、Windows、DOS、Linux、OS/2 Warp、BSD等系统作为client操作系统,而且最新版本号:VirtualBox-4.1.18-78361(2012-6-20公布)还支持Android 4....
分类:其他好文   时间:2015-03-06 16:31:56    阅读次数:126
CUDA, 软件抽象的幻影背后 之二
上一篇里说到,有两点对CUDA的计算能力影响甚大:数据并行,以及用多线程掩盖延迟。接下来我们要深入到其硬件实现,看一看这些机制是如何运作的。 通常人们经常说某GPU有几百甚至数千的CUDA核心,这很容易让人联想到多核CPU。不过事实上两种“核心”是不一样的概念,GPU的CUDA核心只相当于处理器中的执行单元,负责执行指令进行运算,并不包含控制单元。可以类比到CPU核心的是流多处理器(Streaming Multiprocessor,简写为SM. Kepler中叫做SMX,Maxwell中叫做SMM),通常...
分类:其他好文   时间:2015-01-21 20:14:34    阅读次数:302
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