GPU高性能编程CUDA实战-第3章

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第3章

CUDA C简介

如果你学习了第1章的内容,那么我们认为你已经了解了图形处理器的强大计算能力,并且需要在程序中使用这种能力。此外,如果你学习了第2章的内容,那么就应该配置好了编译和运行CUDA C代码的开发环境。如果你跳过了这两章的内容,例如只是想浏览代码示例,或者只是在书店里随机地打开这本书翻到这页,或者可能迫不及待地想立即开始动手编写和运行代码,那么也没关系。无论是何种情况,你都应该准备好了编写第一个代码示例,那么让我们开始吧。

16GPU高性能编程CUDA实战

3.1 本章目标

通过本章的学习,你可以:

? 编写第一段CUDA C代码。

? 了解为主机(Host)编写的代码与为设备(Device)编写的代码之间的区别。

? 如何从主机上运行设备代码。

? 了解如何在支持CUDA的设备上使用设备内存。

? 了解如何查询系统中支持CUDA的设备的信息。

3.2 第一个程序

我们希望通过示例来学习CUDA C,因此来看第一个CUDA C示例。为了保持计算机编程书籍的行文风格,我们首先给出的是一个“Hello, World!”示例。

3.2.1 Hello, World!

#include "../common/book.h"

int main( void ) {

printf( "Hello, World!\n" );

return 0;

}

当看到这段代码时,你肯定在怀疑本书是不是一个骗局。这不就是C吗?CUDA C是不是真的存在?这些问题的答案都是肯定的。当然,本书也不是一个骗局。这个简单的“Hello,World!”示例只是为了说明,CUDA C与你熟悉的标准C在很大程度上是没有区别的。

这个示例很简单,它能够完全在主机上运行。然而,这个示例引出了本书的一个重要区分:我们将CPU以及系统的内存称为主机,而将GPU及其内存称为设备。这个示例程序与你编写过的代码非常相似,因为它并不考虑主机之外的任何计算设备。

为了避免使你产生一无所获的感觉,我们将逐渐完善这个简单示例。我们来看看如何使用GPU(这就是一个设备)来执行代码。在GPU设备上执行的函数通常称为核函数(Kernel)。

3.2.2 核函数调用

现在,我们在示例程序中添加一些代码,这些代码比最初的“Hello,World!”程序看上去会陌生一些。

第3 章 CUDA C简介17 #include

_global_void kernel( void ) {

}

int main( void ) {

kernel<<<1,1>>>();

printf( "Hello, World!\n" );

return 0;

}

这个程序与最初的“Hello,World!”相比,多了两个值得注意的地方:

? 一个空的函数kernel(),并且带有修饰符__global__。

? 对这个空函数的调用,并且带有修饰字符<<<1,1>>>。

在上一节中看到,代码默认是由系统的标准C编译器来编译的。例如,在Linux操作系统上用GNU gcc来编译主机代码,而在Windows系统上用Microsoft Visual C来编译主机代码。NVIDIA工具只是将代码交给主机编译器,它表现出的行为就好像CUDA不存在一样。

现在,我们看到了CUDA C为标准C增加的__global__修饰符。这个修饰符将告诉编译器,函数应该编译为在设备而不是主机上运行。在这个简单的示例中,函数kernel()将被交给编译设备代码的编译器,而main()函数将被交给主机编译器(与上一个例子一样)。

那么,kernel()的调用究竟代表着什么含义,并且为什么必须加上尖括号和两个数值?注意,这正是使用CUDA C的地方。

我们已经看到,CUDA C需要通过某种语法方法将一个函数标记为“设备代码(Device Code)”。这并没有什么特别之处,而只是一种简单的表示方法,表示将主机代码发送到一个编译器,而将设备代码发送到另一个编译器。事实上,这里的关键在于如何在主机代码中调用设备代码。CUDA C的优势之一在于,它提供了与C在语言级别上的集成,因此这个设备函数调用看上去非常像主机函数调用。在后面将详细介绍在这个函数调用背后发生的动作,但就目前而言,只需知道CUDA编译器和运行时将负责实现从主机代码中调用设备代码。

因此,这个看上去有些奇怪的函数调用实际上表示调用设备代码,但为什么要使用尖括号和数字?尖括号表示要将一些参数传递给运行时系统。这些参数并不是传递给设备代码的参数,而是告诉运行时如何启动设备代码。在第4章中,我们将了解这些参数对运行时的作用。传递给设备代码本身的参数是放在圆括号中传递的,就像标准的函数调用一样。

3.2.3 传递参数

前面提到过可以将参数传递给核函数,现在就来看一个示例。考虑下面对“H e l l o,

18GPU高性能编程CUDA实战

World!”应用程序的修改:

#include

#include "book.h"

_global_void add( int a, int b, int *c ) {

*c = a + b;

}

int main( void ) {

int c;

int *dev_c;

HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, sizeof(int) ) );

add<<<1,1>>>( 2, 7, dev_c );

HANDLE_ERROR( cudaMemcpy( &c,

dev_c,

sizeof(int),

cudaMemcpyDeviceToHost ) );

printf( "2 + 7 = %d\n", c );

cudaFree( dev_c );

return 0;

}

注意这里增加了多行代码,在这些代码中包含两个概念:

? 可以像调用C函数那样将参数传递给核函数。

? 当设备执行任何有用的操作时,都需要分配内存,例如将计算值返回给主机。

在将参数传递给核函数的过程中没有任何特别之处。除了尖括号语法之外,核函数的外表和行为看上去与标准C中的任何函数调用一样。运行时系统负责处理将参数从主机传递给设备的过程中的所有复杂操作。

更需要注意的地方在于通过cudaMalloc()来分配内存。这个函数调用的行为非常类似于标准的C函数malloc(),但该函数的作用是告诉CUDA运行时在设备上分配内存。第一个参数是一个指针,指向用于保存新分配内存地址的变量,第二个参数是分配内存的大小。除了分配内存的指针不是作为函数的返回值外,这个函数的行为与malloc()是相同的,并且返回类型为void*。函数调用外层的HANDLE_ERROR()是我们定义的一个宏,作为本书辅助代码的一部分。这个宏只是判断函数调用是否返回了一个错误值,如果是的话,那么将输出相应的错误消息,退出应用程序并将退出码设置为EXIT_FAILURE。虽然你也可以在自己的应用程序中使用这个错误处理码,但这种做法在产品级的代码中很可能是不够的。

第3 章 CUDA C简介19

这段代码引出了一个微妙但却重要的问题。CUDA C的简单性及其强大功能在很大程度上都是来源于它淡化了主机代码和设备代码之间的差异。然而,程序员一定不能在主机代码中对cudaMalloc()返回的指针进行解引用(Dereference)。主机代码可以将这个指针作为参数传递,对其执行算术运算,甚至可以将其转换为另一种不同的类型。但是,绝对不可以使用这个指针来读取或者写入内存。

遗憾的是,编译器无法防止这种错误的发生。如果能够在主机代码中对设备指针进行解引用,那么CUDA C将非常完美,因为这看上去就与程序中其他的指针完全一样了。我们可以将设备指针的使用限制总结如下:

可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在设备上执行的函数。

可以在设备代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行内存读/写操作。

可以将cudaMalloc()分配的指针传递给在主机上执行的函数。

不能在主机代码中使用cudaMalloc()分配的指针进行内存读/写操作。

如果你仔细阅读了前面的内容,那么可以得出以下推论:不能使用标准C的free()函数来释放cudaMalloc()分配的内存。要释放cudaMalloc()分配的内存,需要调用cudaFree(),这个函数的行为与free()的行为非常相似。

我们已经看到了如何在设备上分配内存和释放内存,同时也清楚地看到,在主机上不能对这块内存做任何修改。在示例程序中剩下来的两行代码给出了访问设备内存的两种最常见方法—在设备代码中使用设备指针以及调用cudaMemcpy()。

设备指针的使用方式与标准C中指针的使用方式完全一样。语句*c = a + b的含义同样非常简单:将参数a和b相加,并将结果保存在c指向的内存中。这个计算过程非常简单,甚至吸引不了我们的兴趣。

在前面列出了在设备代码和主机代码中可以/不可以使用设备指针的各种情形。在主机指针的使用上有着类似的限制。虽然可以将主机指针传递给设备代码,但如果想通过主机指针来访问设备代码中的内存,那么同样会出现问题。总的来说,主机指针只能访问主机代码中的内存,而设备指针也只能访问设备代码中的内存。

前面曾提到过,在主机代码中可以通过调用cudaMemcpy()来访问设备上的内存。这个函数调用的行为类似于标准C中的memcpy(),只不过多了一个参数来指定设备内存指针究竟是源指针还是目标指针。在这个示例中,注意cudaMemcpy()的最后一个参数为cudaMemcpyDeviceToHost,这个参数将告诉运行时源指针是一个设备指针,而目标指针是一个主机指针。

显然,cudaMemcpyHostToDevice将告诉运行时相反的含义,即源指针位于主机上,而目标指针是位于设备上。此外还可以通过传递参数cudaMemcpyDeviceToDevice来告诉运行时这

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两个指针都是位于设备上。如果源指针和目标指针都位于主机上,那么可以直接调用标准C的memcpy()函数。

3.3 查询设备

由于我们希望在设备上分配内存和执行代码,因此如果在程序中能够知道设备拥有多少内存以及具备哪些功能,那么将非常有用。而且,在一台计算机上拥有多个支持CUDA的设备也是很常见的情形。在这些情况中,我们希望通过某种方式来确定使用的是哪一个处理器。

例如,在许多主板中都集成了NVIDIA图形处理器。当计算机生产商或者用户将一块独立的图形处理器添加到计算机时,那么就有了两个支持CUDA的处理器。某些NVIDIA产品,例如GeForce GTX 295,在单块卡上包含了两个GPU,因此使用这类产品的计算机也就拥有了两个支持CUDA的处理器。

在深入研究如何编写设备代码之前,我们需要通过某种机制来判断计算机中当前有哪些设备,以及每个设备都支持哪些功能。幸运的是,可以通过一个非常简单的接口来获得这种信息。首先,我们希望知道在系统中有多少个设备是支持CUDA架构的,并且这些设备能够运行基于CUDA C编写的核函数。要获得CUDA设备的数量,可以调用cudaGetDeviceCount()。这个函数的作用从它的名字就可以看出来。

int count;

HANDLE_ERROR( cudaGetDeviceCount( &count ) );

在调用cudaGetDeviceCount()后,可以对每个设备进行迭代,并查询各个设备的相关信息。CUDA运行时将返回一个cudaDeviceProp类型的结构,其中包含了设备的相关属性。我们可以获得哪些属性?从CUDA 3.0开始,在cudaDeviceProp结构中包含了以下信息:

struct cudaDeviceProp {

char name[256];

size_t totalGlobalMem;

size_t sharedMemPerBlock;

int regsPerBlock;

int warpSize;

size_t memPitch;

int maxThreadsPerBlock;

int maxThreadsDim[3];

int maxGridSize[3];

size_t totalConstMem;

int major;

int minor;

int clockRate;

size_t textureAlignment;

第3 章 CUDA C简介21

int deviceOverlap;

int multiProcessorCount;

int kernelExecTimeoutEnabled;

int integrated;

int canMapHostMemory;

int computeMode;

int maxTexture1D;

int maxTexture2D[2];

int maxTexture3D[3];

int maxTexture2DArray[3];

int concurrentKernels;

}

其中,有些属性的含义是显而易见的,其他属性的含义如下所示(见表3.1)。

表3.1 CUDA设备属性

设备属性描 述

char name[256];标识设备的ASCII字符串(例如,"GeForce GTX 280")

size_t totalGlobalMem设备上全局内存的总量,单位为字节

size_t sharedMemPerBlock在一个线程块(Block)中可使用的最大共享内存数量,单位为字节

int regsPerBlock每个线程块中可用的32位寄存器数量

int warpSize在一个线程束(Warp)中包含的线程数量

size_t memPitch在内存复制中最大的修正量(Pitch),单位为字节

int maxThreadsPerBlock在一个线程块中可以包含的最大线程数量

int maxThreadsDim[3]在多维线程块数组中,每一维可以包含的最大线程数量

int maxGridSize[3]在一个线程格(Grid)中,每一维可以包含的线程块数量

size_t totalConstMem常量内存的总量

int major设备计算功能集(Compute Capability)的主版本号

int minor设备计算功能集的次版本号

size_t textureAlignment设备的纹理对齐(Texture Alignment)要求

int deviceOverlap一个布尔类型值,表示设备是否可以同时执行一个cudaMemory()调用和一

个核函数调用

int multiProcessorCount设备上多处理器的数量

int kernelExecTimeoutEnabled一个布尔值,表示在该设备上执行的核函数是否存在运行时限制

int integrated一个布尔值,表示设备是否是一个集成GPU(即该GPU属于芯片组的一部

分而非独立的GPU)

int canMapHostMemory一个布尔类型的值,表示设备是否将主机内存映射到CUDA设备地址空间int computeMode表示设备的计算模式:默认(Default),独占(Exclusive),或者禁止

(Prohibited)

int maxTexture1D一维纹理的最大大小

int maxTexture2D[2]二维纹理的最大维数

int maxTexture3D[3]三维纹理的最大维数

int maxTexture2DArray[3]二维纹理数组的最大维数

int concurrentKernels一个布尔类型值,表示设备是否支持在同一个上下文中同时执行多个核

函数

22GPU高性能编程CUDA实战

就目前而言,我们不会详细介绍所有这些属性。事实上,在上面的列表中没有给出属性的一些重要细节,因此你需要参考《NVIDIA CUDA Programming Guide》以了解更多的信息。当开始编写应用程序时,这些属性会非常有用。但就目前而言,我们只是给出了如何查询每个设备并且报告设备的相应属性。下面给出了对设备进行查询的代码:

#include "../common/book.h"

int main( void ) {

cudaDeviceProp prop;

int count;

HANDLE_ERROR( cudaGetDeviceCount( &count ) );

for (int i=0; i< count; i++) {

HANDLE_ERROR( cudaGetDeviceProperties( &prop, i ) );

//对设备的属性执行某些操作

}

}

在知道了每个可用的属性后,接下来就可以将注释“对设备的属性执行某些操作”替换为一些具体的操作:

#include "../common/book.h"

int main( void ) {

cudaDeviceProp prop;

int count;

HANDLE_ERROR( cudaGetDeviceCount( &count ) );

for (int i=0; i< count; i++) {

HANDLE_ERROR( cudaGetDeviceProperties( &prop, i ) );

printf( " --- General Information for device %d ---\n", i );

printf( "Name: %s\n", https://www.360docs.net/doc/7a4127041.html, );

printf( "Compute capability: %d.%d\n", prop.major, prop.minor );

printf( "Clock rate: %d\n", prop.clockRate );

printf( "Device copy overlap: " );

if (prop.deviceOverlap)

printf( "Enabled\n" );

else

printf( "Disabled\n" );

printf( "Kernel execition timeout : " );

if (prop.kernelExecTimeoutEnabled)

printf( "Enabled\n" );

第3 章 CUDA C简介23

else

printf( "Disabled\n" );

printf( " --- Memory Information for device %d ---\n", i );

printf( "Total global mem: %ld\n", prop.totalGlobalMem );

printf( "Total constant Mem: %ld\n", prop.totalConstMem );

printf( "Max mem pitch: %ld\n", prop.memPitch );

printf( "Texture Alignment: %ld\n", prop.textureAlignment );

printf( " --- MP Information for device %d ---\n", i );

printf( "Multiprocessor count: %d\n",

prop.multiProcessorCount );

printf( "Shared mem per mp: %ld\n", prop.sharedMemPerBlock );

printf( "Registers per mp: %d\n", prop.regsPerBlock );

printf( "Threads in warp: %d\n", prop.warpSize );

printf( "Max threads per block: %d\n",

prop.maxThreadsPerBlock );

printf( "Max thread dimensions: (%d, %d, %d)\n",

prop.maxThreadsDim[0], prop.maxThreadsDim[1],

prop.maxThreadsDim[2] );

printf( "Max grid dimensions: (%d, %d, %d)\n",

prop.maxGridSize[0], prop.maxGridSize[1],

prop.maxGridSize[2] );

printf( "\n" );

}

}

3.4 设备属性的使用

除非是编写一个需要输出每个支持CUDA的显卡的详细属性的应用程序,否则我们是否需要了解系统中每个设备的属性?作为软件开发人员,我们希望编写出的软件是最快的,因此可能需要选择拥有最多处理器的GPU来运行代码。或者,如果核函数与CPU之间需要进行密集交互,那么可能需要在集成的GPU上运行代码,因为它可以与CPU共享内存。这两个属性都可以通过cudaGetDeviceProperties()来查询。

假设我们正在编写一个需要使用双精度浮点计算的应用程序。在快速翻阅《NVIDIA CUDA Programming Guide》的附录A后,我们知道计算功能集的版本为1.3或者更高的显卡才能支持双精度浮点数学计算。因此,要想成功地在应用程序中执行双精度浮点运算,GPU设备至少需要支持1.3或者更高版本的计算功能集。

根据在cudaGetDeviceCount()和cudaGetDeviceProperties()中返回的结果,我们可以对每个设备进行迭代,并且查找主版本号大于1,或者主版本号为1且次版本号大于等于3的设备。但

24GPU高性能编程CUDA实战

是,这种迭代操作执行起来有些繁琐,因此CUDA运行时提供了一种自动方式来执行这个迭代操作。首先,找出我们希望设备拥有的属性并将这些属性填充到一个cudaDeviceProp结构。

cudaDeviceProp prop;

memset( &prop, 0, sizeof( cudaDeviceProp ) );

prop.major = 1;

prop.minor = 3;

在填充完cudaDeviceProp结构后,将其传递给cudaChooseDevice(),这样CUDA运行时将查找是否存在某个设备满足这些条件。cudaChooseDevice()函数将返回一个设备ID,然后我们可以将这个ID传递给cudaSetDevice()。随后,所有的设备操作都将在这个设备上执行。

#include "../common/book.h"

int main( void ) {

cudaDeviceProp prop;

int dev;

HANDLE_ERROR( cudaGetDevice( &dev ) );

printf( "ID of current CUDA device: %d\n", dev );

memset( &prop, 0, sizeof( cudaDeviceProp ) );

prop.major = 1;

prop.minor = 3;

HANDLE_ERROR( cudaChooseDevice( &dev, &prop ) );

printf( "ID of CUDA device closest to revision 1.3: %d\n", dev );

HANDLE_ERROR( cudaSetDevice( dev ) );

}

当前,在系统中拥有多个GPU已是很常见的情况。例如,许多NVIDIA主板芯片组都包含了集成的并且支持CUDA的GPU。当把一个独立的GPU添加到这些系统中时,那么就形成了一个多GPU的平台。而且,NVIDIA的SLI(Scalable Link Interface,可伸缩链路接口)技术使得多个独立的GPU可以并排排列。无论是哪种情况,应用程序都可以从多个GPU中选择最适合的GPU。如果应用程序依赖于GPU的某些特定属性,或者需要在系统中最快的GPU上运行,那么你就需要熟悉这个API,因为CUDA运行时本身并不能保证为应用程序选择最优或者最合适的GPU。

3.5 本章小结

我们已经开始编写了CUDA C程序,这个过程比你想象的要更轻松。从本质上来说,CUDA C只是对标准C进行了语言级的扩展,通过增加一些修饰符使我们可以指定哪些代码在

第3 章 CUDA C简介25

设备上运行,以及哪些代码在主机上运行。在函数前面添加关键字__global__将告诉编译器把该函数放在GPU上运行。为了使用GPU的专门内存,我们还学习了与C的malloc(),memcpy()和free()等API对应的CUDA API。这些函数的CUDA版本,包括cudaMalloc(), cudaMemcpy()以及cudaFree(),分别实现了分配设备内存,在设备和主机之间复制数据,以及释放设备内存等功能。

在本书的后面还将介绍一些更有趣的示例,这些示例都是关于如何将GPU设备作为一种大规模并行协处理器来使用。现在,你应该知道CUDA C程序的入门阶段是很容易的,在接下来的第4章中,我们将看到在GPU上执行并行代码同样是非常容易的。

2014-2015-并行程序设计期末考试卷

中 国 科 学 技 术 大 学 2014-2015学年第一学期考试试卷 考试科目: 并行程序设计 得分:___ ______ 学生所在系:______ _____ 姓名:____ _ _ 学号:_ ____ ______ 一、 分析以下3个循环中存在的依赖关系;分别通过循环交换、分布 和逆转等多种方法来尝试向量化和/或并行化变换:(3×10=30分) p 的二维 拓扑结构,并且将各个行或列进程组划分为单独的子通信域。这样,root 进程可先在其行子通信域中进行广播,然后该行中的所有进程在各自的列通信子域中再广播。给出该广播方案的MPI 具体实现。(20分)

三、设有两个进程A和B,以及结构变量stu。现在,进程A将stu发 送给进程B。请用三种不同的MPI实现来完成进程A的发送操作。(3×10=30分) struct Student {int id; char name[10];double mark[3]; char pass; } stu; 四、以下是单处理器上的矩阵求逆算法: Begin for i=1 to n do (1) a[i,i]=1/a[i,i] (2)for j=1 to n do if (j≠i) then a[i,j]=a[i,j]*a[i,i] end if end for (3)for k=1 to n do for j=1 to n do if ((k≠i and j≠i)) then a[k,j]=a[k,j]-a[k,i]*a[i,j] end if end for end for (4)for k=1 to n do if (k≠i) then a[k,i]= -a[k,i]*a[i,i] end if end for end for End 矩阵求逆的过程中,依次利用主行i(i=0,1,…,n-1)对其余各行j(j≠i)作初等行变换,由于各行计算之间没有数据相关关系,因此可以对矩阵A按行划分来实现并行计算。考虑到在计算过程中处理器之间的负载均衡,对A采用行交叉划分:设处理器个数为p,矩阵A的阶数为n,??p =,对矩阵A行交叉划分后,编号为i(i=0,1,…,p-1)的处理器存有A的第i, i+p,…, i+(m-1)p n m/ 行。在计算中,依次将第0,1,…,n-1行作为主行,将其广播给所有处理器,这实际上是各处理器轮流选出主行并广播。发送主行数据的处理器利用主行对其主行之外的m-1行行向量做行变换,其余处理器则利用主行对其m行行向量做行变换。 请写出矩阵求逆算法的MPI并行实现。(20分)

OpenCV环境下CUDA编程示例

OpenCV环境下CUDA编程示例 在CUDA平台上对图像算法进行并行加速是目前并行计算方面比较简单易行的一种方式,而同时利用OpenCV提供的一些库函数的话,那么事情将会变得更加easy。以下是我个人采用的一种模板,这个模板是从OpenCV里的算法CUDA源码挖掘出来的,我感觉这个用起来比较傲方便,所以经常采用。首先大牛们写的源码都很鲁棒,考虑的比较全面(如大部分算法将1,3,4通道的图像同时搞定),感觉还有一个比较神奇的地方在于CPU端GpuMat和GPU端PtrStepSzb的转换,让我欲罢不能,一个不太理想的地方在于第一帧的初始化时间比较长,应该是CPU到GPU的数据传输。代码中有考虑流,但貌似没有使用。 我使用的是赵开勇的CUDA_VS_Wizard,主函数还是用的cu文件。以下代码是对Vibe背景建模算法的并行,背景建模算法是目前接触到易于并行的一类,如GMM等,而且加速效果不错,因为一个线程执行的数据就是对应一个像素点。 代码如下: sample.cu [cpp] view plaincopy<span

style="font-size:14px;">/***************************** *************************************** * sample.cu * This is a example of the CUDA program. *************************************************** ******************/ #include <stdio.h> #include <stdlib.h> #include <cutil_inline.h> #include <iostream> #include <string> #include "opencv2/core/core.hpp" #include "opencv2/gpu/gpu.hpp" #include "opencv2/highgui/highgui.hpp" #include "Vibe_M_kernel.cu" #include "Vibe_M.h" using namespace std; using namespace cv; using namespace cv::gpu; enum Method { FGD_STAT, MOG, MOG2, VIBE, GMG }; int main(int argc, const char** argv) { cv::CommandLineParser cmd(argc, argv, "{ c | camera | flase | use camera }" "{ f | file | 768x576.avi | input video file }" "{ m | method | vibe | method (fgd, mog, mog2, vibe, gmg) }" "{ h | help | false | print help message }"); if (cmd.get<bool>("help")) { cout << "Usage : bgfg_segm [options]" << endl; cout << "Avaible options:" << endl; cmd.printParams(); return

MPI并行程序设计实例教程

编辑推荐 ◆书中内容侧重于以MPI库为基础开发并行应用程序,对MP规范定义的各项功能和特征在阐述其特点基础上均配以实例加以说明和印证。 ◆书中所附实例尽量采用独立的功能划分,其中的代码片段可直接用于并行应用程序开发 ◆在讲述基本原理的同时,注重对各项消息传递和管理操作的功能及局限性、适用性进行分析从而使熟读此书的读者能够编写出适合应用特点,易维护、高效率的并行程序。 ◆与本书配套的电子教案可在清华大学出版社网站下载。 本书简介 本书旨在通过示例全面介绍MP1并行程序开发库的使用方法、程序设计技巧等方面的内容,力争完整讨论MP1规范所定义的各种特征。主要也括MPI环境下开发并行程序常用的方法、模式、技巧等 内容。在内容组织上力求全面综合地反映MPl-1和MPI-2规范。对MPI所定义的各种功能、特征分别

给出可验证和测试其工作细节的示例程序 目录 第1章 MPI并行环境及编程模型  1.1 MPICH2环境及安装和测试 1.1.1 编译及安装 1.1.2 配置及验汪 1.1.3 应用程序的编译、链接 1.1.4 运行及调试 1.1.5 MPD中的安全问题  1.2 MPI环境编程模型 1.2.1 并行系统介绍 1.2.2 并行编程模式 1.2.3 MPI程序工作模式  1.3 MPI消息传递通信的基本概念 1.3.1 消息 1.3.2 缓冲区 1.3.3 通信子 1.3.4 进样号和进程纰 1.3.5 通价胁议 1.3.6 隐形对象 第2章 点到点通信  2.1 阻糍通信 2.1.1 标准通信模式 2.1.2 缓冲通信模式 2.1.3 就绪通信模式 2.1.4 同步通信模式 2.1.5 小结  2.2 非阻塞通信 2.2.1 通信结束测试 2.2.2 非重复的非阻塞通信 2.2.3 可醺复的非阻塞通信 2.2.4 Probe和Cancel  2.3 组合发送接收 2.3.1 MPl_Send,MPI_RecvoMPl_Sendreev 2.3.2 MPI_Bsend←→MPl_Sendrecv 2.3.3 MPI_Rsend←→MPI_Sendrecv 2.3.4 MPl_Ssend←→MPl_Sendrecv 2.3.5 MPl_lsend←→MP1一Sendrecv 2.3.6 MPl_Ibsend←→MPI_Sendrecv 2.3.7 MPI_Irsend←→MPI_Sendrecv 2.3.8 MPl_Issend,MPI_Irecv←→MPI_Sendrecv 2.3.9 MPI Send_init←→MPl_Sendrecv 2.3.10 MPI一Bsendj init←→MPl_Sendrecv 2.3.11 MPI_Rsend_init←→MPI_Sendrecv 2.3.12 MPl_Ssend_init,MPl_Recv_init←→MPl_Sendrecv 2.4 点到点通信总结

并行程序设计

一、并行程序开发策略 1.自动并行化:有目的地稍许修改源代码 2.调用并行库:开发并行库 3.重新编写并行代码:对源代码做重大修改 二、并行编程模式 1.主从模式(任务播种模式):将待求解的任务分成一个主任务(主进程)和一些子任务 (子进程)。所考虑的因素是负载均衡,一般可以采用静态分配和动态分配两种方法。 2.单程序流多数据流(SPMD):并行进程执行相同的代码段,但操作不同的数据。 3.数据流水线:将各个计算进程组成一条流水线,每个进程执行一个特定的计算任务。 4.分治策略:将一个大而复杂的问题分解成若干个特性相同的子问题。 三、并行程序的编程过程(PCAM过程) 1.任务划分(Partitioning) 2.通信分析(Communication) 3.任务组合(Agglomeration):增加粒度和保持灵活性 4.处理器映射(Mapping):映射策略、负载均衡、任务的分配与调度(静态和动态) 动态调度:基本自调度(SS)、块自调度(BSS)、指导自调度(GSS)、因子分解调度(FS)、梯形自调度(TSS)、耦合调度(AS)、安全自调度(SSS)、自适应耦合调度(AAS) 串匹配问题是计算机科学中的一个基本问题,在文字编辑、图像处理等利于都得到了广泛的应用,串匹配算法在这些应用中起到至关重要的作用。因此研究快速的串匹配算法具有重要的理论和实际意义。 KMP是一种改进的字符串模式匹配的算法,他能够在o(m+n)时间复杂度内完成字符串的模式匹配算法。本文将详细的介绍KMP算法的思想,串行及并行实现。 一、KMP算法思想 1、问题描述 给定主串S[0...n-1]、模式串T[0...m-1],其中m<=n。在主串S中找出所有模式串T的起始位置。 2、算法思想 令指针i指向主串S,指针j指向模式串T中当前正在比较的位置。令指针i和指针j指向的字符比较之,如两字符相等,则顺次比较后面的字符;如不相等,则指针i不动,回溯指针j,令其指向模式串T的第pos个字符,使T[0...pos-1] == S[i-pos, i-1],然后,指针i和指针j所指向的字符按此种方法继续比较,知道j == m-1,即在主串S中找到模式串T为止。 从算法的思想思想中我们可以看出,其算法的难点在于如何求出指针j的回溯值,即:当指针j回溯时,j将指向的位置,我们几位next[j]。下面我们首先对kmp的算法做出详细的描述。 二、KMP算法描述 输入:主串S[0...n-1], 模式串T[0...m-1] 输出:m[0...n-1],当m[i] = 1时,则主串S中匹配到模式串,且i为起始位置 begin i = 0;j = 0; while(i < n) if(S[i] != T[j])

CUDA编程探讨

CUDA编程探讨 12 王 欣,王 宁 (1、无锡职业技术学院, 江苏 无锡 214073; 2、黄河水利职业技术学院, 河南 开封 475002) 【摘要】本文简要探讨了CUDA编程,并指出了其中需要注意的地方。 【关键词】GPGPU;CUDA 过程中没有warp的概念,warp对于程序员是透明的,这一层 一、引言 目前业界对多核处理器的研究主要分为两个方面:通用次的线程调度完全由硬件实现。 多核处理器和多用众核处理器。前者以Intel和AMD公司为代线程块:线程块是可以协同工作的一批线程,它们通过表,将多个传统通用处理器核心集成在单芯片内,构成片上高速共享内存有效的共享数据,并同步其执行以协调访存。多处理器(Chip Multi-Processor, CMP);后者以NVIDIA和更准确地说,用户可以在内核中指定同步点,块中的线程在ATI公司为代表,将大量轻量级核心集成在单芯片内,构成全部到达此同步点时挂起。 支持通用计算的图形处理器(General-Purpose Compution on 每个线程由线程ID(Thread ID)标识,这是块中的线程Graphics Processing Units, GPGPU)。GPGPU将更多的晶体管号。为了帮助基于线程ID的复杂寻址,应用程序还可以将块专用于数据处理,在多个核心和高存储带宽的配合下,具备指定为任意大小的二维或三维数组,并使用2个或3个索引来了超高的计算能力,十分适于计算密集型和高度并行的计标识每个线程。对于大小为(Dx,Dy )的二维块,索引为算。(x,y)的线程ID为(x+y Dx),对于大小为(Dx,Dy, 二、GPU简介Dz)的三维块,索引(x,y,z)的线程ID为(x+y Dx +z Dx GPU就是我们平时所说的“显卡”。众所周知,图形显Dy)。 示计算需要大量的并行运算,以显示每一个点在不同光线,2、GPU编程实例 不同角度所显示的颜色、明暗效果。因此,GPU将更多的晶__global__ void increment_gpu(float *a, float b) 体管专用于数据处理,而非数据高速缓存(cache)和流控{ 制(flow),更加适于计算密集型和高度并行的计算。使用int idx=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x; GPU作为计算部件基于以下两个原因:a[idx]=a[idx]+b; * 高性价比:目前,GPU的计算能力远远超过了CPU,} 举例来看,NVIDIA GeForce 9800GTX+理论上拥有void main() 235.52GFlops的计算能力,而使用SSE结构的奔腾IV处理器{ 仅仅为6GFlops。… * 性能增长快:在游戏市场繁荣的今天,GPU的性能增dim3 dimThread(threadsize); 长是CPU无法比拟的,与摩尔定律不同的是,GPU自1993年dim3 dimBlock(N/ threadsize); 以来,就以每年2.8倍的速度增长。increment_gpu<<< dimBlock, dimThread >>>(a,b); 由于GPU强大的计算能力,人们已经把GPU的使用范围} 从原来单一的图形计算,扩展到科学计算与试验中,如模拟其中,__global__关键字是CUDA对C语言的扩展,表示物理实验,线形方程求解,快速傅里叶变换,复杂的几何学本函数可以被CPU函数调用,但在GPU上执行; 问题,以及非传统的图形计算问题等等。blockIdx.x, blockDim.x, threadIdx.x均是内置的变量,用于 三、GPU编程模型——CUDA表示本线程的block号,block中线程数以及在某个block中的 CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算线程号; 设备架构)是NVIDIA公司开发的一种GPU计算的新架构,increment_gpu函数实现的功能是:本线程将数组a中第是一种新型的硬件和软件架构,它将GPU视为数据并行计算线程号个元素加b,这样当整个程序执行完毕后,数组a中前设备,在其上进行计算的分配和管理,而无需将其映射到图N个数字将被加上b,其中N是dim3 dimBlock(N/threadsize)中形API。它可用于NVIDIA公司的GeForce8系列、Tesla解决方出现的N; 案和一些Quadro解决方案。操作系统的多任务机制负责管理在main函数中,increment_gpu被称为“kernel函数”,多个并发运行的CUDA应用程序和图形应用程序对GPU的访而increment_gpu<<>>(a,b)也是CUDA对问。CUDA软件堆栈由几层组成:硬件驱动程序,应用编程C语言的扩展,实现GPU kernel函数的调用。 接口(API)及其运行时(runtime),以及两个更高层的通3、GPU编程特点 用数学库CUFFT和CUBLAS。其使用的编程语言是C++语言虽然CUDA使用C语言作为用户编程语言,然而为达到中C语言子集的扩展集。GPU设备最大的利用率,编程时还必须注意GPU底层的硬件 1、GPU编程的逻辑结构结构: 通过CUDA编程时,将GPU看作可以并行执行非常多个* 由于shared memory被集成在芯片上,所以访存速度线程的计算设备(compute device)。快,然而大小有限,且过多使用会影响每次kernel函数调用作为CPU(或被称为宿主,host)的协处理器运作。换时并发的线程数。 句话说,在宿主上运行的应用程序中,数据并行的、计算密* global memory容量大,一般在几百兆,然而访存速度集型的部分被装载道协处理器设备上。更准确的说,应用程很慢,所需时间是shared memory的上百倍,过多使用,可能序中要执行多次,但要在不同数据上执行的部分可以被独立会使执行每个线程所需时间变长。 安排在此设备上,使用不同线程运行。要达到这种效果,可* 相比定点计算,GPU更擅长浮点运算,但由于硬件原将该函数编译到设备的指令集中,装载到设备上。因,其计算精度与IEEE所规定的精度不同。 宿主和设备都保留自己的DRAM,分别称为宿主内存最后,由于编译器尚处于不成熟的阶段,对于过于复杂(host memory)和设备内存(device memory)。用户可以通的宏,可能会出现编译不通过的现象。 过API调用将数据从一个DRAM复制到另一个DRAM中。四、总结 GPU依靠这种方式从外设读取数据。本文简要介绍了CUDA编程,通过利用GPU为计算机加执行内核(kernel)的一批线程组成线程块(block),速,能使得计算速度有显著提升,如再辅以其他网格技术,再由线程块组成网格(grid)。这里的block与grid和硬件结则对于研究和开发实用的高性能计算系统具有重要的参考意构中的block与grid相对应,而与硬件结构不同的是,在编程义。 104

并行程序设计开题

并行程序设计开题报告 院系:信息技术科学学院 成员:王亚光2120100319 田金凤1120100119 题目:串匹配算法KPM和矩阵运算的并行算法实现与分析

1.文献综述 1.1消息传递并行程序设计(MPI)介绍 (1)M assage P assing I nterface:是消息传递函数库的标准规范,由MPI论坛开发,支持Fortran和C (2)一种新的库描述,不是一种语言。共有上百个函数调用接口,在Fortran 和C语言中可以直接对这些函数进行调用 (3)MPI是一种标准或规范的代表,而不是特指某一个对它的具体实 (4)MPI是一种消息传递编程模型,并成为这种编程模型的代表和事实上的标准 (5)指用户必须通过显式地发送和接收消息来实现处理机间的数据交换。 (6)在这种并行编程中,每个并行进程均有自己独立的地址空间,相互之间访问不能直接进行,必须通过显式的消息传递来实现。 (7)这种编程方式是大规模并行处理机(MPP)和机群(Cluster)采用的主要编程方式。 (8)并行计算粒度大,特别适合于大规模可扩展并行算法,由于消息传递程序设计要求用户很好地分解问题,组织不同进程间的数据交换,并行计算粒度大,特别适合于大规模可扩展并行算法。 (9)消息传递是当前并行计算领域的一个非常重要的并行程序设计方式。 (10)高可移植性。MPI已在IBM PC机上、MS Windows上、所有主要的Unix 工作站上和所有主流的并行机上得到实现。使用MPI作消息传递的C或Fortran 并行程序可不加改变地运行在IBM PC、MS Windows、Unix工作站、以及各种并行机上。 1.2串匹配算法 以字符序列形式出现而且不能将这些字符分成互相独立的关键字的一种数据称之为字符串(Strings)。字符串十分重要、常用的一种操作是串匹配(String Matching)。串匹配分为字符串精确匹配(Exact String Matching)和字符串近似匹配(Approximate String Matching)两大类。字符串匹配技术在正文编辑、文本压缩、数据加密、数据挖掘、图像处理、模式识别、Internet信息搜索、网络入侵检测、网络远程教学、电子商务、生物信息学、计算音乐等领域具有广泛的应用。而且串匹配是这些应用中最好时的核心问题,好的串匹配算法能显著的提高应用的效率。因此研究并设计快速的串匹配算法具有重要的理论价值和实际意义。 串匹配问题实际上就是一种模式匹配问题,即在给定的文本串中找出与模式串匹配的子串的起始位置。本文对已有的基于分布存储系统上的并行的串匹配算法(KMP)进行了分析和实现,并与串行的算法进行了比较。KMP算法首先是由D.E. Knuth、J.H. Morris以及V.R. Pratt分别设计出来的,所以该算法被命名为KMP算法。KMP串匹配算法的基本思想是:对给出的文本串T[1,n]与模式串P[1,m],假设在模式匹配的进程中,执行T[i]和P[j]的匹配检查。若T[i]=P[j],则继续检查T[i+1]和P[j+1]是否匹配。若T[i]≠P[j],则分成两种情况:若j=1,则模式串右移一位,检查T[i+1]和P[1]是否匹配;若1

cuda并行计算

随着多核CPU和众核GPU的到来,并行编程已经得到了业界越来越多的重视,CPU-GPU异构程序能够极大提高现有计算机系统的运算性能,对于科学计算等运算密集型程序有着非常重要的意义。 Jetson tk1 GK20a GPU中拥有192个CUDA核(单独的ALU),因此非常适合并行计算,而且数值计算的速度远远优于CPU。CUDA是一个完整的GPGPU解决方案,提供了硬件的直接访问接口,而不必像传统方式一样必须依赖图形API接口(OpenGL和Direct 3D)来实现GPU的访问。在架构上采用了一种全新的计算体系结构来使用GPU提供的硬件资源,从而给大规模的数据计算应用提供了一种比CPU更加强大的计算能力。CUDA采用C语言作为编程语言提供大量的高性能计算指令开发能力,使开发者能够在GPU的强大计算能力的基础上建立起一种效率更高的密集数据计算解决方案。 从CUDA体系结构的组成来说,包含了三个部分:开发库、运行期环境和驱动。 开发库是基于CUDA技术所提供的应用开发库。目前CUDA提供了两个标准的数学运算库——CUFFT(离散快速傅立叶变换)和CUBLAS(离散基本线性计算)的实现。这两个数学运算库所解决的是典型的大规模的并行计算问题,也是在密集数据计算中非常常见的计算类型。开发人员在开发库的基础上可以快速、方便的建立起自己的计算应用。 运行期环境提供了应用开发接口和运行期组件,包括基本数据类型的定义和各类计算、类型转换、内存管理、设备访问和执行调度等函数。基于CUDA开发的程序代码在实际执行中分为两种,一种是运行在CPU上的宿主代码(Host Code),一种是运行在GPU上的设备代码(Device Code)。不同类型的代码由于其运行的物理位置不同,能够访问到的资源不同,因此对应的运行期组件也分为公共组件、宿主组件和设备组件三个部分,基本上囊括了所有在GPGPU开发中所需要的功能和能够使用到的资源接口,开发人员可以通过运行期环境的编程接口实现各种类型的计算。 由于目前存在着多种GPU版本的NVidia显卡,不同版本的GPU之间都有不同的差异,因此驱动部分基本上可以理解为是CUDA-enable的GPU的设备抽象层,提供硬件设备的抽象访问接口。CUDA提供运行期环境也是通过这一层来实现各种功能的。目前基于CUDA 开发的应用必须有NVIDIA CUDA-enable的硬件支持。 一个.cu文件内既包含CPU程序(称为主机程序),也包含GPU程序(称为设备程序)。如何区分主机程序和设备程序?根据声明,凡是挂有“__global__”或者“__device__”前缀的函数,都是在GPU上运行的设备程序,不同的是__global__设备程序可被主机程序调用,而__device__设备程序则只能被设备程序调用。 没有挂任何前缀的函数,都是主机程序。主机程序显示声明可以用__host__前缀。设备程序需要由NVCC进行编译,而主机程序只需要由主机编译器(如VS2008中的cl.exe,Linux上的GCC)。主机程序主要完成设备环境初始化,数据传输等必备过程,设备程序只负责计算。 主机程序中,有一些“cuda”打头的函数,这些都是CUDA Runtime API,即运行时函数,主要负责完成设备的初始化、内存分配、内存拷贝等任务。我们前面第三节用到的函数cudaGetDeviceCount(),cudaGetDeviceProperties(),cudaSetDevice()都是运行时API。 线程并行将线程的概念引申到CUDA程序设计中,我们可以认为线程就是执行CUDA 程序的最小单元,在GPU上每个线程都会运行一次该核函数。但GPU上的线程调度方式与CPU有很大不同。CPU上会有优先级分配,从高到低,同样优先级的可以采用时间片轮转法实现线程调度。GPU上线程没有优先级概念,所有线程机会均等,线程状态只有等待资源和执行两种状态,如果资源未就绪,那么就等待;一旦就绪,立即执行。当GPU资源很充裕时,所有线程都是并发执行的,这样加速效果很接近理论加速比;而GPU资源少于总线程个数时,有一部分线程就会等待前面执行的线程释放资源,从而变为串行化执行。

基于OpenMP+MPI+CUDA并行混合编程的N体问题实现

N-Body问题的并行混合编程实现 Abstract:Multi level SMP cluster programming model is the effective way to increase the computing performance of.SMP cluster from the hardware can be divided into nodes, and nodes within a single processor instruction level parallelism on three layer architecture. Based on the research of parallel programming model based on SMP cluster hardware architecture and SMP cluster hierarchy, realization N-body algorithm in the design of hybrid programming model based on OpenMP+MPI+CUDA. Finally, the program test in dawning W580I cluster, and combined with the method of performance evaluation of multi-core SMP cluster hierarchy programming, the algorithm with the traditional N. Parallel algorithm is performed to compare the execution time and speedup, and the conclusion is drawn. Key words: parallel programming;OpenMP+MPI+CUDA;n-body problem;cluster system 摘要:SMP集群上的多级层次化编程模型是提升计算性能的有效方式。SMP集群从硬件上可以分为节点间、节点内和单个处理器上的指令级并行三层架构。本文在对SMP集群硬件体系结构和SMP集群多层次并行化编程模型的研究基础上,实现N-body问题算法的基于OpenMP+MPI+CUDA的混合编程模型的设计。最后在曙光W580I 机群上进行程序测试,并结合多核SMP集群层次化编程的性能评测方法,将该算法与传统的N体并行算法进行了执行时间与加速比的比较,得出总结性论述。 关键词:并行编程;OpenMP+MPI+CUDA混合编程模型;N体问题;SMP集群1.引言 N-Body模拟问题在天体物理、分子动力学等很多领域都有重要应用。可以描述为一个物理系统中的N个粒子,每对粒子间都存在着相互作用力(万有引力、库仑力等)。它们从一个初始的状态开始,每隔一定的时间步长,由于粒子间的相互作用,粒子的状态会有一个增量,需要对粒子的加速度、速度和位置信息进行更新。N-body的串行算法需要计算N(N-1)次受力,故此算法的时间复杂度为O (n^2)。然而,一般模拟的粒子规模都很大,一个体系中可以包含数百万乃至上千万的粒子,直接计算的话O(N^2)的量级对于任何高性能的单个处理器都是一个难以突破的瓶颈。N体问题从并行化的数据相关性、控制相关性和并行化粒度等方面都是典型的可并行化处理的问题。 对于一些大规模的应用问题,单一处理器计算机远不能满足需求:(1)一些大型复杂科学计算问题对计算精度要求比较高,同时也意味着大的计算量;(2)大量的科学技术和工程问题,对问题的求解有强烈的时效性要求,超过一定的时间结果就毫无意义。因此,出现了并行体系结构计算机和并行编程技术。高性能并行计算(HPC)是求解大规模计算问题的有力手段之一。HPC把计算问题分解成小的计算任务,同时在多个计算单元上执行各个计算任务。 本文基于当前流行的SMP集群硬件体系结构和SMP集群多层次并行化编程

OpenMP并行实验报告

并行实验报告 一、积分计算圆周率 1.1 积分计算圆周率的向量优化 1.1.1 串行版本的设计 任务:理解积分求圆周率的方法,将其用C代码实现。 注意:理论上,dx越小,求得的圆周率越准确;在计算机中由于表示的数据是有精度范围的,如果dx太小,积分次数过多,误差积累导致结果不准确。 以下为串行代码: #include #include #define N 10000000 double get_pi(int dt){ double pi=0.0; double delta =1.0/dt; int i; for(i=0; i

{ int dx; double pai; double start,finish; dx=N; start=clock(); pai=get_pi(dx); finish=clock(); printf("%.8lf\n",pai); printf("%.8lfS\n",(double)(finish-start)/CLOCKS_PER_SEC); return 0; } 时间运行如下: 第一次:time=0.02674000S 第二次:time=0.02446500S 第三次:time=0.02402800S 三次平均为:0.02508S 1.1.2 SSE向量优化版本设计 任务:此部分需要给出单精度和双精度两个优化版本。 注意: (1)测试均在划分度为10的7次方下完成。 以下是SSE双精度的代码: #include #include #include

浅谈CUDA并行计算体系

浅谈CUDA并行计算体系 摘要:近年来,图形处理器(Graphic Process Unit,GPU)的快速发展使得其逐步用于通用计算。在性能各异的并行计算平台中,英伟达(NVIDIA)公司推出的计算统一设备架构(compute Unified Device Architecture,CUDA)因为充分利用GPU(Graphic Processing Unit)强大的计算能力实现了通用并行计算而受到研究者们的青睐。 关键词:图形处理器;CUDA;并行处理 0 引言 CUDA(Compute Unified Device Architecture)模型是由英伟达(NVIDIA)公司推出的一种基于GPU 通用计算的编程模型和计算体系。该架构不需要借助图像学API,直接使用类C语言即可完成并行计算,使得使用GPU处理图像中的复杂计算成为可能。 1 CUDA编程模型 CUDA将CPU串行处理和GPU并行处理完美的结合起来。一个完整的CUDA程序是由主机(CPU)程序和设备(GPU)程序共同组成,主机程序主要是为设备程序的运行做前期准备工作,主要包括数据初

始化、数据拷贝、内核函数间数据交换等。而设备程序主要就是完成并行计算的任务。CUDA编程模型分为两个主要部分:CUDA软件架构和CUDA硬件架构。其中CUDA软件架构又包括了软件栈、通用编程模型和存储模型三个方面。下面将从上述内容对CUDA的编程模型进行介绍。 1.1 软件模型 根据NVIDIA的官方文档,CUDA的软件体系共分3个方面:CUDA设备驱动程序、CUDA运行时库和编程接口、CUDA官方函数库。其中,设备驱动器是直接作用于GPU上的,开发者可以通过CUDA运行时库和CUDA函数库中的函数调用来使用设备。CUDA编程模型可以根据不同的需求提供不同的API,开发者可根据对GPU的控制程度来使用。并且为了很好的利用CUDA架构,CUDA还提供了一系列的辅助开发、调试的工具。 1.2 硬件模型 软件程序的运行是建立在硬件的基础上的,而GPU之所以能够比CPU处理数据更加有效,在于GPU 中有更多的晶体结构可用于计算。而在CUDA的硬件架构中,流处理器阵列是由多个线程处理器簇组成,而每个TPC又是由多个流处理器组成的。每个流处理

CUDA编程指南

NVIDIA CUDA 计算统一设备架构编程指南 版本 2.0 6 / 7 / 2008

目录 第 1 章简介 (1) 1.1 CUDA:可伸缩并行编程模型 (1) 1.2 GPU:高度并行化、多线程、多核处理器 (1) 1.3 文档结构 (3) 第2章编程模型 (4) 2.1 线程层次结构 (4) 2.2 存储器层次结构 (6) 2.3 主机和设备 (6) 2.4 软件栈 (7) 2.5 计算能力 (8) 第 3 章GPU 实现 (9) 3.1 具有芯片共享存储器的一组SIMT 多处理器 (9) 3.2 多个设备 (11) 3.3 模式切换 (11) 第 4 章应用程序编程接口 (12) 4.1 C 编程语言的扩展 (12) 4.2 语言扩展 (12) 4.2.1 函数类型限定符 (12) 4.2.1.1 _device_ (12) 4.2.1.2 _global_ (13) 4.2.1.3 _host_ (13) 4.2.1.4 限制 (13) 4.2.2 变量类型限定符 (13) 4.2.2.1 _device_ (13) 4.2.2.2 _constant_ (13) 4.2.2.3 _shared_ (14) 4.2.2.4 限制 (14) 4.2.3 执行配置 (15) 4.2.4 内置变量 (15) 4.2.4.1 gridDim (15) 4.2.4.2 blockIdx (15) 4.2.4.3 blockDim (15) 4.2.4.4 threadIdx (15) 4.2.4.5 warpSize (16) 4.2.4.6 限制 (16) 4.2.5 使用NVCC 进行编译 (16) 4.2.5.1 _noinline_ (16) 4.2.5.2 #pragma unroll (16) 4.3 通用运行时组件 (17) 4.3.1 内置向量类型 (17) 4.3.1.1 char1、uchar1、char2、uchar2、char3、uchar3、char4、uchar4、short1、ushort1、short2、 ushort2、short3、ushort3、short4、ushort4、int1、uint1、int2、uint2、int3、uint3、int4、uint4、 long1、ulong1、long2、ulong2、long3、ulong3、long4、ulong4、float1、float2、float3、float4、 double2 (17) 4.3.1.2 dim3 类型 (17) 4.3.2 数学函数 (17) 4.3.3 计时函数 (17) 4.3.4 纹理类型 (18) 4.3.4.1 纹理参考声明 (18) 4.3.4.2 运行时纹理参考属性 (18)

并行编程中的设计模式

并行编程中的设计模式 这篇文章是对这段时间学习并行编程中的设计模式的一个总结。有不当之处,希望得到大家的批评、指正。 首先,所谓“并行编程中的设计模式”(patterns in parallel programming)仍处于不断的被发现、发掘的阶段。当前已经有各路人马对这一领域进行了研究,但远远没有达到统一认识的高度。也没有一套业界普遍认同的体系或者描述。这就造成了当前这一领域的现状:从事研究的人有不同的背景,他们各自总结出的模式种类不尽相同。即使是同一个模式,不同的团队给它们取得名字也可能不一样。不过这并不妨碍我们对“并行编程中的设计模式”进行一定的了解,并在实际的软件开发工作中有所借鉴。 本文分两部分,第一部分会简单介绍这一领域的发展现状:首先是进行研究的主要团体及其代表人物,然后介绍一下他们各自总结的模式体系,最后着重介绍一下加州大学伯克利分校的体系,A pattern language for parallel programming。第二部分则从该体系中挑出八个常用的设计模式作稍微详细一点的介绍。每个设计模式都附有实际的应用例子来帮助理解。我始终相信,通过例子的学习是最容易理解的一种方式。 1. 并行编程模式的发展现状 在这一领域比较活跃的研究团体包括: 1. 加州大学伯克利分校。其代表人物是Kurt Keutzer教授,他曾是Synopsys公司的CTO。 2. Intel公司。代表人物是Tim Mattson,他是Intel的Principle Engineer和并行计算的布道师(evangelist),是“Patterns for Parallel Programming”一书的作者。 3. 伊利诺伊大学。代表人物是Ralph Johnson教授。他是著名的设计模式“Gang of Four”中的一员。

GPU并行计算与CUDA编程02

GPU并行计算与CUDA编程 第2课
DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 (WeChat:LaurenLuoYun)

本周介绍内容
? 1. 并行编程的通讯模式 ? ? ? 1.1 什么是通讯模式 1.2 常见通讯模式的类型和原来
2. GPU硬件模式 ? 2.1 GPU,SM(流处理器),Kernel(核),thread block(线程块),线程
?
3. CUDA编程模型 ? ? ? ? ? 3.1 CUDA编程模型的优点和缺点 3.2 CUDA编程编程模型的一些原则 3.3 CUDA内存模型 3.4 同步性synchronisation和屏障barrier 3.5 编程模型
?
4. 开始编写CUDA程序 ? ? 4.1 GPU程序的一般步骤 4.2 第一个GPU程序讲解——并行求平方 DATAGURU专业数据分析社区
第一版 讲师 罗韵 (WeChat:LaurenLuoYun)

1. 并行编程的通讯模式(Communication Patterns)
1.1 什么是通讯模式 1.2 通讯模式的类型和原理
DATAGURU专业数据分析社区 第一版 讲师 罗韵 (WeChat:LaurenLuoYun)

1.1 通讯模式(Communication Patterns)
? 并行计算:非常多的线程在合作解决一个问题
Communication
?
内存:
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《基于GPU的并行计算及CUDA编程》2010年秋季培训通知【模板】

《基于GPU的并行计算及CUDA编程》2010年秋季培训通知 (第一轮) 中科院超级计算中心联合NVIDIA公司拟于2010年10月20日—10月22日举办“基于GPU的并行计算及CUDA编程”秋季培训班。 具体通知如下: ●培训对象:从事GPU应用研究的相关科研院所及高校老师和硕博研究生及相关企业工程师。 ●培训目的:通过理论与实践相结合的培训,提高学员对GPU并行计算方法及CUDA编程技术的 理解和掌握,促进GPU加速技术的普及和应用。 ●培训时间:2010年10月20日-10月22日 ●培训地点:中科院计算机网络信息中心507会议室 (注:培训教室提供无线网络环境,上机请自带笔记本电脑) 详细地址:**市**区中关村南四街四号中科院软件园区2号楼 地图:******/gb/other/images/situation_02.jpg ●培训费用:包含注册费、资料费、上机费等 ?科学院内学员:300元/人 ?院外高校学员:500元/人 ?企事业单位学员:800元/人 培训当天现场注册时收取培训费,可支付现金或支票,提供发票,发票内容为“培训费”。 ●食宿安排:住宿自理,提供午餐 ●报名方式: 按照报名回执表的要求填写各项内容,然后发邮件到zhaoqing@https://www.360docs.net/doc/7a4127041.html,,我们将在一个工作日 之内给予回复。名额有限,报名从速。 联系电话:********/2166 ●报名截止日期:2010年10月15日 ●培训内容及课程安排: Section 1: Introduction Section 2: Organization of Parallel Work & CUDA basics Section 3: CUDA Threads & Storage Model Section 4: Performance Optimization Section 5: Application Cases & Future Development

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