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cuda存儲器

發布時間: 2023-02-09 04:53:21

① 什麼是CUDA

CUDA(Compute Unified Device Architecture),顯卡廠商NVidia推出的運算平台。 CUDA™是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構,該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的並行計算引擎。
隨著顯卡的發展,GPU越來越強大,而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了,因此NVidia推出CUDA,讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。
簡單來講,比如通過CUDA架構,視頻播放軟體可以充分挖掘NVIDIA系列顯卡的GPU並行計算能力,輕松進行高清影片的播放,與軟體高清解碼相比,CPU佔用可以下降一半以上。當然,CUDA的應用領域絕不僅僅是視頻、圖形、游戲,包括各種3D和建模,醫療、能源、科學研究等,到處都可見到這種技術架構的應用。
支持CUDA的硬體環境需要有NVidia GF8系列及以上型號的顯卡,並且安裝185版本以上的顯卡驅動程序。以QQ影音播放器來講,要想開啟CUDA硬體解碼加速,可以打開QQ影音的「播放器設置」,進入「高清加速」面板,在「硬體優化」中選擇「自定義優化模式」,然後在「濾鏡配置」中的「視頻解碼器」中自定義選擇相應的「QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)」即可。而關閉CUDA加速,只需取消選擇「QQ CUDA Video Decoder(CUDADecFilter.ax)」,或者切換到「智能高清模式」或「穩定兼容模式」通過這種高清解碼定義的開啟,並不是說你的畫質能夠提升多少,而是提升高清視頻播放時的流暢以及降低CPU的佔用。這個時候,節約下來的CPU空間,可以允許你再去做別的工作,這樣就會大大提升你的工作效率,而不至於除了看視頻,其他的什麼都不能做了。

② ubuntucuda佔多大內存

3g。ubuntucuda佔3g的內存。內存(Memory)是計算機的重要部件,也稱內存儲器和主存儲器,它用於暫時存放CPU中的運算數據,以及與硬碟等外部存儲器交換的數據。

③ cuda主要用於哪。具體是什麼。

CUDA CUDA(Compute Unified Device Architecture),顯卡廠商NVidia推出的運算平台。 CUDA是一種由NVIDIA推出的通用並行計算架構,該架構使GPU能夠解決復雜的計算問題。 它包含了CUDA指令集架構(ISA)以及GPU內部的並行計算引擎。 開發人員現在可以使用C語言來為CUDA架構編寫程序,C語言是應用最廣泛的一種高級編程語言。所編寫出的程序於是就可以在支持CUDA的處理器上以超高性能運行。 將來還會支持其它語言,包括FORTRAN以及C++。 隨著顯卡的發展,GPU越來越強大,而且GPU為顯示圖像做了優化。在計算上已經超越了通用的CPU。如此強大的晶元如果只是作為顯卡就太浪費了,因此NVidia推出CUDA,讓顯卡可以用於圖像計算以外的目的。 目前只有G80、G92、G94和GT200平台的NVidia顯卡才能使用CUDA,工具集的核心是一個C語言編譯器。G80中擁有128個單獨的ALU,因此非常適合並行計算,而且數值計算的速度遠遠優於CPU。 CUDA的SDK中的編譯器和開發平台支持Windows、Linux系統,可以與Visual Studio2005集成在一起。 Geforce8CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一個新的基礎架構,這個架構可以使用GPU來解決商業、工業以及科學方面的復雜計算問題。它是一個完整的GPGPU解決方案,提供了硬體的直接訪問介面,而不必像傳統方式一樣必須依賴圖形API介面來實現GPU的訪問。在架構上採用了一種全新的計算體系結構來使用GPU提供的硬體資源,從而給大規模的數據計算應用提供了一種比CPU更加強大的計算能力。CUDA採用C語言作為編程語言提供大量的高性能計算指令開發能力,使開發者能夠在GPU的強大計算能力的基礎上建立起一種效率更高的密集數據計算解決方案。 從CUDA體系結構的組成來說,包含了三個部分:開發庫、運行期環境和驅動(表2)。 開發庫是基於CUDA技術所提供的應用開發庫。目前CUDA的1.1版提供了兩個標準的數學運算庫——CUFFT(離散快速傅立葉變換)和CUBLAS(離散基本線性計算)的實現。這兩個數學運算庫所解決的是典型的大規模的並行計算問題,也是在密集數據計算中非常常見的計算類型。開發人員在開發庫的基礎上可以快速、方便的建立起自己的計算應用。此外,開發人員也可以在CUDA的技術基礎上實現出更多的開發庫。 運行期環境提供了應用開發介面和運行期組件,包括基本數據類型的定義和各類計算、類型轉換、內存管理、設備訪問和執行調度等函數。基於CUDA開發的程序代碼在實際執行中分為兩種,一種是運行在CPU上的宿主代碼(Host Code),一種是運行在GPU上的設備代碼(Device Code)。不同類型的代碼由於其運行的物理位置不同,能夠訪問到的資源不同,因此對應的運行期組件也分為公共組件、宿主組件和設備組件三個部分,基本上囊括了所有在GPGPU開發中所需要的功能和能夠使用到的資源介面,開發人員可以通過運行期環境的編程介面實現各種類型的計算。 由於目前存在著多種GPU版本的NVidia顯卡,不同版本的GPU之間都有不同的差異,因此驅動部分基本上可以理解為是CUDA-enable的GPU的設備抽象層,提供硬體設備的抽象訪問介面。CUDA提供運行期環境也是通過這一層來實現各種功能的。目前基於CUDA開發的應用必須有NVIDIA CUDA-enable的硬體支持,NVidia公司GPU運算事業部總經理Andy Keane在一次活動中表示:一個充滿生命力的技術平台應該是開放的,CUDA未來也會向這個方向發展。由於CUDA的體系結構中有硬體抽象層的存在,因此今後也有可能發展成為一個通用的GPGPU標准介面,兼容不同廠商的GPU產品 CUDA 工具包是一種針對支持CUDA功能的GPU(圖形處理器)的C語言開發環境。CUDA開發環境包括: · nvcc C語言編譯器 · 適用於GPU(圖形處理器)的CUDA FFT和BLAS庫 · 分析器 · 適用於GPU(圖形處理器)的gdb調試器(在2008年3月推出alpha版) · CUDA運行時(CUDA runtime)驅動程序(目前在標準的NVIDIA GPU驅動中也提供) · CUDA編程手冊 CUDA開發者軟體開發包(SDK)提供了一些範例(附有源代碼),以幫助使用者開始CUDA編程。這些範例包括: · 並行雙調排序 · 矩陣乘法 · 矩陣轉置 · 利用計時器進行性能評價 · 並行大數組的前綴和(掃描) · 圖像卷積 · 使用Haar小波的一維DWT · OpenGL和Direct3D圖形互操作示例 · CUDA BLAS和FFT庫的使用示例 · CPU-GPU C—和C++—代碼集成 · 二項式期權定價模型 · Black-Scholes期權定價模型 · Monte-Carlo期權定價模型 · 並行Mersenne Twister(隨機數生成) · 並行直方圖 · 圖像去噪 · Sobel邊緣檢測濾波器 · MathWorks MATLAB® 新的基於1.1版CUDA的SDK 範例現在也已經發布了。 技術功能 ·在GPU(圖形處理器)上提供標准C編程語言 · 為在支持CUDA的NVIDIA GPU(圖形處理器)上進行並行計算而提供了統一的軟硬體解決方案 · CUDA兼容的GPU(圖形處理器)包括很多:從低功耗的筆記本上用的GPU到高性能的,多GPU的系統。 · 支持CUDA的GPU(圖形處理器)支持並行數據緩存和線程執行管理器 · 標准FFT(快速傅立葉變換)和BLAS(基本線性代數子程序)數值程序庫 · 針對計算的專用CUDA驅動 · 經過優化的,從中央處理器(CPU)到支持CUDA的GPU(圖形處理器)的直接上傳、下載通道 · CUDA驅動可與OpenGL和DirectX圖形驅動程序實現互操作 · 支持Linux 32位/64位以及Windows XP 32位/64位 操作系統 · 為了研究以及開發語言的目的,CUDA提供對驅動程序的直接訪問,以及匯編語言級的訪問 NVIDIA進軍高性能計算領域,推出了Tesla&CUDA高性能計算系列解決方案,CUDA技術,一種基於NVIDIA圖形處理器(GPU)上全新的並行計算體系架構,讓科學家、工程師和其他專業技術人員能夠解決以前無法解決的問題,作為一個專用高性能GPU計算解決方案,NVIDIA把超級計算能夠帶給任何工作站或伺服器,以及標准、基於CPU的伺服器集群 CUDA是用於GPU計算的開發環境,它是一個全新的軟硬體架構,可以將GPU視為一個並行數據計算的設備,對所進行的計算進行分配和管理。在CUDA的架構中,這些計算不再像過去所謂的GPGPU架構那樣必須將計算映射到圖形API(OpenGL和Direct 3D)中,因此對於開發者來說,CUDA的開發門檻大大降低了。CUDA的GPU編程語言基於標準的C語言,因此任何有C語言基礎的用戶都很容易地開發CUDA的應用程序。 由於GPU的特點是處理密集型數據和並行數據計算,因此CUDA非常適合需要大規模並行計算的領域。目前CUDA除了可以用C語言開發,也已經提供FORTRAN的應用介面,未來可以預計CUDA會支持C++、Java、Python等各類語言。可廣泛的應用在圖形動畫、科學計算、地質、生物、物理模擬等領域。 2008年NVIDIA推出CUDA SDK2.0版本,大幅提升了CUDA的使用范圍。使得CUDA技術愈發成熟 目前,支持CUDA的GPU銷量已逾1億,數以千計的軟體開發人員正在使用免費的CUDA軟體開發工具來解決各種專業以及家用應用程序中的問題。這些應用程序從視頻與音頻處理和物理效果模擬到石油天然氣勘探、產品設計、醫學成像以及科學研究,涵蓋了各個領域。 目前市面上已經部署了超過一億顆支持CUDA的GPU,數以千計的軟體開發人員正在使用免費的CUDA軟體工具來為各種應用程序加速。 CUDA 的核心有三個重要抽象概念: 線程組層次結構、共享存儲器、屏蔽同步( barrier synchronization),可輕松將其作為C 語言的最小擴展級公開給程序員。 CUDA 軟體堆棧由幾層組成,一個硬體驅動程序,一個應用程序編程介面(API) 和它的Runtime, 還有二個高級的通用數學庫,CUFFT 和CUBLAS。硬體被設計成支持輕 量級的驅動和Runtime 層面,因而提高性能。

④ CUDA編程中常數存儲器的賦值方法

__constant__intt_HelloCUDA[11]
inthello[11]={0,1,2,3,4,5,6,7,8,9,10};
cudaMemcpyToSymbol(HelloCUDA,hello,sizeof(hello));

這樣會不會有什麼不同?

⑤ cuda中內核函數使用完全局存儲器該怎麼返回

直接對global memory進行操作,然後使用cudamemcpy將結果拷貝到主機內存。

⑥ GPU高性能運算之CUDA的介紹

本書共分5章:第1章介紹GPU通用計算的發展歷程,介紹並行計算的歷史、現狀以及面臨的問題;第2章介紹CUDA的使用方法,幫助理解CUDA的編程模型、存儲器模型和執行模型,掌握CUDA程序的編寫方法;第3章探討CUDA硬體架構,深入分析Tesla GPU架構與CUDA通用計算的相互作用:第4章總結CUDA的高級優化方法,對任務劃分、存儲器訪問、指令流效率等課題進行探討;第5章以豐富的實例展示如何使用CUDA的強大性能解決實際問題。

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