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1 分支断定 2 一致性和同一性 3 常见名词汇总 4 加速比 二 GPU架构构述
GPU就是将cpu的数据存储单元去掉#xff0c;也就是保留执行单元#xff0c;GPU就是多个执行单元
1 GPU设计思路#xff0c;指令流共享#xff0c;同时执行#xff0c;数据切分成小块 …
一 专业名词
1 分支断定 2 一致性和同一性 3 常见名词汇总 4 加速比 二 GPU架构构述
GPU就是将cpu的数据存储单元去掉也就是保留执行单元GPU就是多个执行单元
1 GPU设计思路指令流共享同时执行数据切分成小块 2 GPU设计思路单指令多数据处理 分支如何工作只有一个大脑8个流输入的是同一段代码有的是t有的是f,执行t的时候f只能等待 停滞的解决方法用别的独立的工作来填满空余时间延迟掩藏 停滞是指等待的过程数据还没来前面还没算完 二
1 CPU 和GPU交互 2 GPU线程模型
开发者定义的是线程以及每个block里面放多少线程 3 CUDA编程 假设只要1个blockblock是二维的ij对应二维索引 cudaMalloc() 在设备端分配 golbal memory
cudaFree() 释放存储空间GPU指针分配 数据拷贝函数 Cuda算法框架通用
第1步为数据分配GPU空间将数据从cpu上拷贝到GPU上同时为输出数据分配内存空间 第2步在GPU启动并行 第3步将数据拷贝回CPU释放GPU上的占用内存
矩阵相乘算法 在GPU启动并行计算矩阵不需要锁因为用不到别的部分的数据 假设只使用一个block
函数声明
主要有三种函数3个函数声明可以用于同时定义同一个变量
线程同步一般是局部同步也就是块内同步全局同步开销太大
且线程同步之间的任务要时间接近可以提高效率 如果是采用了以下的这种调用情况会导致程序逻辑错误
线程调度软件调用的核数可能会大于实际的硬件核数
调度量不代表执行量调度过程会存在一些等待的部分
Warp
1个warp是32个线程block内的线程再次进行分组执行因为资源有限一个warp内的数据是默认同步的 一个时间一个block内只有一个warp在执行
一个block只能分配在同一个SM上
变量声明 课程链接 链接: https://www.bilibili.com/video/BV1LE411p7ej?p6spm_id_frompageDrivervd_sourceee789cf916563b0f6fa47fd0f3556c63
