本文将通过一个程序帮助了解线程块的分配，以及线程束，线程全局标号等[cpp] viewplain copy#include  #include  #include  #include  #include    #define ARRAY_SIZE 128  #define ARRAY_SIZE_IN_

第一，thread 和block数量的受到gpu本身hard limit的限制第二，取决于目前shared memory and rigisters大小的限制，不能发布太多，否则系统会自动调用local memory，这样存取速度会下降，影响性能第三，取决具体的应用，比如：你的矩阵有1000* 1000，如果你设计的kenel 每个线程处理一行的话，你发布1000现在就够了，或者其

第二篇：CUDA 并行编程简介阅读目录前言GPU 并行的优缺点CUDA 结构CUDA 程序架构CUDA thread 架构CUDA 程序执行模式小结回到顶部前言       并行就是让计算中相同或不同阶段的各个处理同时进行。       目前有很多种实现并行的手段，如多核处理器，分布式系统等，而本专题的文章将主要介绍使用 GPU 实现

CUDA编程（八）树状加法上一篇博客我们介绍了ShareMemory和Thread同步，最后利用这些知识完成了block内部线程结果的加和，减轻了CPU的负担，结果还是比较令人满意的，但是block的加和工作是使用一个thread0单线程完成的，这点还是有待改进的。那么这个单线程的加法部分如何解决呢？我们知道GPU上的程序只有并行才能发挥其优势，所以我们自然想到这个加法能不

CUDA（三） 三种memory的活用分类：CUDAhttp://blog.csdn.net/wesley_2013/article/details/11948761 （465）  （0）  举报  收藏此博客为博主的自学笔记，欢迎大家共同交流，如果有错误的地方欢迎留言指正。GPU编程时常用的高速访问

CUDA编程指南阅读笔记（一）原创 2013年08月01日 20:36:00标签：CUDA /GPU /异构计算 /性能优化4015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。这一系列文章是根据《CUDA C语言编程指南》来整理的，该指南是NVIDIA公司提供的C

摘要：本文将带领入门读者了解CPU，GPU，FPGA，ASIC和异构计算的一些基本概念和优缺点，希望帮助入门者和爱好者建立基本的芯片概念人工智能有三要素：算法，计算力，数据。我们今天主要来讲讲计算力。计算力归根结底由底层芯片提供。按照计算芯片的组成方式，可以分成：同构计算：使用相同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计算方式。异构计算：使用不同类型指令集和体系架构的计算单元组成系统的计...

【opencv-python】视频处理（5）一、cv2.VideoCapture.grab()函数二、cv2.VideoCapture.retrieve()函数三、与cv2.VideoCapture.read()函数的联系1.联系2.示例一、cv2.VideoCapture.grab()函数函数cv2.VideoCapture.grab()用来指向下一帧，其语法格式为：retval = cv2.V

  学术期刊报道原始研究工作的论文，一般分为需要快速发表的通信、快报类（communication, letter等）和报道系统研究工作的全文类（full paper, article）两种形式。投这两种文章，cover letter和论文Introduction的写法是不同的。    对于需要以通讯或快报形式快速发表的工作，可以是初步的研究结果(preliminary result)，强调的是工

向量是由n个实数组成的一个n行1列（n*1）或一个1行n列（1*n）的有序数组；向量的点乘,也叫向量的内积、数量积，对两个向量执行点乘运算，就是对这两个向量对应位一一相乘之后求和的操作，点乘的结果是一个标量。点乘公式对于向量a和向量b：                                                           a和b的点积公式为：要求一维向量a和向量b的行