GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址，不仅能够并行执行，而且能够通过共享存储器（Shared memory）和栅栏（barrier）实现块内通信。这样，同一网格内的不同块之间存在不需要通信的粗粒度并行，而一个块
1. GPU 架构这篇博客讲的很好了 CUDA Core: 表示在GPU设备上执行的核心数量,表示在GPU设备上执行的核心数量CUDA SM: Streaming Multiprocessor, SM是一个独立的处理器单元，具有自己的流处理器和寄存器文件，可以同时执行多个线程。在一个GPU中可能会有多个SM，每个SM可以同时执行许多线程。CUDA SMP: SMP是一种硬件特性，允许在同一时刻在一
最近在看视频拼接的代码，师兄说要用CUDA加速，于是开始学习CUDA编程，课程链接：UdacityCS344CUDA线程架构CUDA架构由Grid、Block、Thread组成。threadIdx代表一个block内线程索引值，在不同线程内该索引值都不同，最多存在三维，用.x、.y、.z表示blockDim代表一个block内的线程总数，最多存在三维blockIdx代表一个grid内块的索引值gr
CUDA核函数 在GPU上执行的函数称为CUDA核函数（Kernel Function)，核函数会被GPU上多个线程执行，我们可以在核函数中获取当前线程的ID。// CUDA核函数的定义
__global__ void addKernel(int *c, const int *a, const int *b)
{
int i = threadIdx.x;
c[i] = a[i]
目录《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMT模型kernel函数CUDA线程结构blockgrid线程的全局IDCUDA结构与GPU硬件的映射关系CUDA线程设计执行配置什么是执行配置如何设置执行配置参数重要知识点总结device函数自动生成kernelCUDA线程同步《GPU并行算法》读书笔记-chapter 3 CUDA线程模型SIMD模型SIMD（
1. CPU线程和GPU线程的区别
另外我们还需要深刻的理解的一个概念就是CPU线程和GPU线程的区别。
1.1. CPU线程
CPU线程在Windows操作系统中更多的是指一个存储了几乎所有CPU寄存器状态以及堆栈等资源信息的内核对象（可能还有内核安全信息等），是一个复杂的重量级的对象，并且在W
软硬件的对应关系1. sp 是GPU的最小的硬件单元，对应的是CUDA core，软件上对应的是一个thread。2. sm是一个独立的CPU core，GPU的并行性由sm决定，一个sm包含的是： CUDA cores Shared Memory/L1Cache Register File Load/Store Units Special Function Units Warp Schedule
CPU：擅长流程控制和逻辑处理，不规则数据结构，不可预测存储结构，单线程程序，分支密集型算法GPU：数据并行计算，规则数据结构，可预测存储模式一般而言，并行部分在GPU上运行，串行部分在CPU运行，CPU负责总体的程序流程，而GPU负责具体的计算任务，当GPU各个线程完成计算任务后，就将GPU计算结果拷贝到CPU端，完成一次计算任务。1、CUDA线程模型CUDA的线程模型从小往大来总结就是：Thr
先吐槽一下自己的理解路程： （1）自己先看过移动GPU相关的术语和解释，只get到了多线程和并行等之类的名词，至于多线程是怎么一步一步来产生使用优化的？？？！！！！！ 还是稀里糊涂的 （2）后来看《Real-time rendering 4th》 中文版，由于自己对名词的混淆，感觉自己全乱了，我擦！！！！！！！ （3）怎么办 ？看原著！！！！！！！ 抱着有道词典，开始啃相关的内容，有了新的感悟，将
一、概述 线程束是GPU的基本执行单元。GPU是一组SIMD 向量处理器的集合。每一组线程或线程束中的线程同时执行。在理想状态下，获取当前指令只需要一次访存，然后将指令广播到这个线程所占用的所有SP中。 当使用GPU进行编程时，必须使用向量类型指令，因为GPU采用的是
# Android GPU线程实现流程
## 引言
在Android开发中，GPU线程可以提高图形渲染的效率和性能。对于刚入行的开发者来说，了解如何实现Android GPU线程是非常重要的。本文将详细介绍实现GPU线程的流程，并提供每一步所需的代码和代码注释。希望能帮助你快速掌握这项技能。
## 实现流程
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flowchart TD
A[创建SurfaceVie
一、问题描述本地电脑编译的“人证比对”工程，拿到其他电脑运行，不能调用CUDA核，只能在CPU上进行运算，因此，识别速度非常慢。本地电脑-A：rtx2060, 显卡驱动，cuda10.1其他电脑-B：geforce1060，显卡驱动二、解决过程1. 因为B机器上使用的Openpose工程可以正常使用cuda，怀疑是工程配置问题。 （1）在A电脑的Openpose工程下，使
多线程我们应该都不陌生，在操作系统中，进程是资源分配的基本单元，而线程是CPU时间调度的基本单元（这里假设只有1个CPU）。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，前面我们建立的工程代码中，有个核函数概念不知各位童鞋还记得没有，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
目录1.线程的组成结构2.确定自己显卡的配置3.CUDA核函数的参数（Kernel Function)3.1 1d Grid 和 1d Block3.2 2d Grid 和 2d Block3.3 3d Grid 和 3d Block3.4 计算公式汇总 1.线程的组成结构具体的结构从上至下可以分为：Grid-> Block-> Warp ->thread。Grid/Block
好久没写blog了，今天还是想写一下关于线程安全的问题。从我以前的blog中可以清楚的知道，我是比较反对使用singleton模式的。这里我只是想举一个非常简单的例子来说明singleton带来的问题很可能比我们想想的要严重的多。话说我反对使用singleton的主要原因是，singleton的提供者通常无法很好实现线程安全，要么对线程安全的认知，要么干脆认为线程安全什么的无关紧要。那么一个线程不
深入理解 Go 语言线程调度• 进程：资源分配的基本单位 • 线程：调度的基本单位 • 无论是线程还是进程，在 linux 中都以 task_struct 描述，从内核角度看，与进程无本质区别 • Glibc 中的 pthread 库提供 NPTL（Native POSIX Threading Library）支持 进程切换开销• 直接开销 • 切换页表全局目录（
多线程和多进程的基本原理首先当在计算机上面打开多软件时，比如浏览网页，听音乐和打字，仔细一想为什么这么多软件能够同时进行？ 其实这些涉及多线程，多进程，同样在编写一个爬虫程序的时候，为了提升爬取的效率会涉及多线程和多进程，相信很多搞scrapy分布式的道友都不能解释为什么用了多线程或者多进程就能加快，本篇文章不讲代码主要讲原理1.多线程的含义 讲多线程之前要
如何使用Python线程和GPU
在Python开发中，使用线程和GPU可以提高代码的执行效率和运行速度。本文将向你介绍如何在Python中使用线程和GPU，并提供详细的步骤和代码示例。
## 线程与GPU的使用流程
下面是使用线程和GPU的一般流程，你可以按照以下步骤进行操作：
| 步骤 | 描述 |
| --- | --- |
| 步骤一 | 导入所需的库和模块 |
| 步骤二 | 设
前 言笔记来自深蓝学院《CUDA入门与深度神经网络加速》补充：线程与线程线程是进程中执行运算(CPU调度)的最小单位。同一类线程共享代码和数据空间；进程是资源分配的最小单位。每个进程都有独立的代码和数据空间。多进程是指操作系统能同时运行多个任务（程序）；多线程是指在同一程序中有多个顺序流在执行。一个线程只能属于一个进程，而一个进程可以有多个线程，但至少有一个线程。资源分配给进程，同一进程的所有线程
前言 GPU 是如何实现并行的？它实现的方式较之 CPU 的多线程又有什么分别？本文将做一个较为细致的分析。GPU 并行计算架构 GPU 并行编程的核心在于线程，一个线程就是程序中的一个单一指令流，一个个线程组合在一起就构成了并行计算网格，成为了并行的程序，下图展示了多核 CPU 与 GPU 的计算网格： 二者的区别将在后面探讨。 下图展示了一个更为细致的 GPU 并行计算架构:
