这简化了广泛使用allocatable数据的应用程序的GPU加速，让你专注在算法的并行化和可伸缩性。 ?...新的c++语言特性包括编译时条件语句(if)、结构化绑定、带有初始化器的选择语句、折叠表达式、内联变量、constexpr lambdas等。...PGI针对Tesla和多核处理器的Unified Binary功能 使用OpenACC构建应用程序可以在GPU上加速，也可以在一个多核服务器上让所有的内核并行处理，即当您在有GPU的系统上运行应用程序时...当同一个应用程序在没有gpu的系统上运行时，OpenACC区域将在系统的所有CPU内核中并行执行。...使用PGI编译器，您可以在您的c++程序中的OpenACC计算区域使用lambdas。使用OpenACC的lambdas有多种原因。一个例子是将代码生成定制到不同的编程模型或平台。
为针对高效能运算，并加入全新效能及简易程序功能，并行计算编译器与开发工具 PGI 即日起推出全新 PGI 2014 编译器，新版本针对 NVIDIA 和 AMD GPU 加速器加入 OpenACC 2.0...PGI 2014 编译器与工具 相较于采用最新 AVX 型多核心 Intel 和 AMD x64 处理器的 GCC 编译器在执行最新的 SPEC OMP2012 效能评测套件时，其效能平均快 75%....新功能方面，透过 Fortran 2003 、 C99 和 C++ 编译器扩大支援主要的 OpenACC 2.0 功能，提供例行指令 ( 在加速器区域内的程序指令 ) 、非结构性资料生命周期和更多其他功能...同时， PGI 2014 编译器与工具 也提供 Fortran 2003 和 C99 编译器，具备所有 PGI 多核心 x64 最佳化功能、指令列除错技术和简单有效率的在线文件。...AMD 全球副总裁暨服务器事业总经理 Suresh Gopalakrishnan 则表示， PGI 从 AMD 支援 OpenACC 的独立式 GPU 和 APU 中能发挥极致效能，将有助排除加速器广泛普及的许多障碍
这就是我们为何偏爱OpenACC。” “我们系统中的主要工作量通常可以表示为 空间单个格点上的独立循环，因此大部分并 行都是用OpenMP导语加速这些循环”，卡茨 说。...解决方案 该团队选择使用PGI的OpenACC编译器，PGI公 司走在OpenACC开发的前列。卡茨从向量化关 键模块之一开始——“状态方程”模块——该模块 的任务是逐点计算热力学属性。...“学习如何高效 使用OpenACC导语和将该模块向量化花费两周 时间。还需要投入一两周时间调整代码，以便我 们可以实现、使用通信更加友好的重力求解器， 然后将它在GPU上加速。”...在最优条件 下，将原型中学到的经验应用到在GPU上加速 MAESTRO的核反应模块，与运行在一个多核系 统上相比，整体性能应该会提高10%左右。...“我现在忙着重构CASTRO中的代码，以便在用 OpenACC加速时能直观一些”，卡茨说。“只完成 了针对GPU加速的第一步，我们团队正在重构代 码的第二部分，最终目标是在GPU上加速全部代 码。”
虽然计算核心在短时间内不会变得更快，但处理器的并行计算能力则越来越强大。这一趋势在过去的十年里一直存在，而且还会持续下去。...OpenACC现已在HPC行业中得到广泛支持，因为它能够简化GPU等现代处理器的并行编程。...学术界免费使用 此次发布的OpenACC工具套件将让用户更快地实现OpenACC入门。如果你是一名研究人员，那么它几乎可以提供你所需的一切，让你能够快速而轻松地对GPU进行编程。...因此，当你没有一台配备GPU的系统时，该编译器会在多个x86 CPU核心上完成代码并行化以便提升性能。...当系统中有GPU时，该编译器将会针对GPU做代码并行化的优化，最终与多核CPU相比可带来5~10倍的性能提升。
PGI Community Edition是最近发布的PGI Fortran，C和c++编译器（支持多核cpu和NVIDIA gpu）的免费许可证版本，，包括所有OpenACC，OpenMP和CUDA...PGI Community Edition推出的目的是为了推动性能可移植的HPC应用程序在更广泛的并行处理器和系统上使用统一的源代码。...---- 我使用PGI Community Edition编译器或工具如何获得帮助？ PGI注册用户可以发布问题到PGI用户论坛http://www.pgroup.com/userforum/。...---- 如何购买技术支持我使用PGI Community Edition许可，如何购买技术支持？ 你只需要购买PGI专业(永久)许可证，就可以获得支持服务，提供访问所有维护更新和活跃的技术支持。...---- 我可以在我的集群头节点上安装Community Edition PGI，在我组织内，允许多个用户访问吗? 是的，但是他们必须在您的组织。
有天，有人在论坛上问了一个问题： 我想创建一个data区域来减少subroutine之间的数据传递（阅读原文查看楼主的代码），这样就不必在subroutine之间进行一次次的数据拷贝到设备再拷贝回主机再拷贝回设备计算...如果可行的话，请问该如何操作呢？我只知道present导语能够告知编译器该变量已经存在于数据区域中，那么如何让GPU计算得出的变量滞留在设备内存中，直接供给下一个subroutine使用呢？...因此，至于openACC支不支持用common传数据、怎么传、结果不正确一概不予回答。 其次，至于你的问题，可以用module数据块的形式共享数据。...可见，数据在data_init()的时候，由enter data导语在设备端创建并由主机端传输到设备端；在连续5次调用data_cal()时，数据一直在设备端，供函数使用，并没有额外传输；在最后data_finalize...此模型应该满足你的需求，也应该满足大部分openacc fortran程序的需求。 大神总结 ?
//www.eclipse.org/downloads/packages 所有版本列表：http://www.eclipse.org/downloads/packages/all 注意：Eclipse在window...系统下的版本分32位与64位，需要与JDK的32位/64位版本匹配，当Eclipse与JDK版本不匹配时，会提示无法加载jvm.dll。...适合Java web开发者使用。集成了XML编辑器、数据库查看工具，提供jsp可视化编辑器。...3、Eclipse IDE for C/C++ Developers 该版本适合C/C++开发者，集成了良好的C/C++语言支持。...10、Eclipse for Parallel Application Developers 用于 c、c++、Fortran 和 UPC 的工具, 包括 MPI、OpenMP、OpenACC、并行调试器以及远程构建
可以使用现有的并行化库或者在编译器那增加并行标志。但是许多程序需要重构才能并行而CUDA让这件事变得容易。 优化 当并行化完成之后，开发者可以将注意力集中在优化。...并行化这些函数也可以加速程序，不过，要慢慢来嘛。 3.1.3. 认识哪部分能并行 想要从CUDA中获得最大的性能提升，首先就要找到并行化现有串行代码的方法。 3.1.3.1....并行化程序 确定了痛点之后，开发者需要并行化程序。可以使用现有的并行化库或者在编译器那增加并行标志。但是许多程序需要重构才能并行而CUDA让这件事变得容易。 5....比如在展开操作中使用的#progra unroll这个标记。OpenACC提供了很多这样的指令。猛戳这里去OpenACC的官网 5.3....优化CUDA应用 当并行化完成之后，开发者可以将注意力集中在优化。首先要明确应用的需求，在迭代中优化并实施程序，并不需要在一开始就要提升很大速度。
在部署的时候，计算平台通常是X86和ARM，提高其计算性能对用户的使用体验非常重要。基于这些原因，深度学习应用领域应用对并行化、代码性能优化非常重视。...《科学计算与企业经应用的并行优化》关注在如何使用《并行编程方法与优化实践》中的工具来优化分子动力学、偏微分方程求解、深度学习等领域的算法和应用。...这本书适合想要提升并行和代码优化实战能力的软件工程师，我更希望读者能够对我在书中提出的解决方法做优化。...尤其在某些图形图像处理密集的应用中，通过CPU的向量操作把一些密集计算从GPU上解放出来也是有所必要的，呵呵。...不过话说现在并行计算的工具太多了，比如基于任务级并行的OpenMP；基于集群通信的MPI；而针对数据级并行的就更多了，像CUDA、OpenCL、OpenACC、C++ AMP，HSA再加上Direct3D
trip report中引用的论文看详细细节 c++20 运行时拿到函数名，使用lambda和std::source_location 感觉能用在反射上 之前c++ weekly也讨论了std::source_location...链接 很有用处 编译器信息最新动态推荐关注hellogcc公众号 github也有更新，见https://github.com/hellogcc/osdt-weekly 文章 实现并行的copy_if...介绍variadic aggregate initialization的 数组初始化可以变参模版初始化，这个例子太魔鬼了，可以看这个博客 理解一下 视频 cpp weekly 老生常谈，讲的 C++’s.../module/range，以及如何改善c++代码 cppcast 每周更新 开源项目 一个用c++实现的lisp wiki丰富 mold 一个现代的linker 解决的问题是当前编译环境的瓶颈容易在链接上...，没有充分利用并行化优势 mold的目标是要比cat还快，首先并发做文件拷贝，比单线程cat快，其次文件拷贝瓶颈在IO，可以用空闲的cpu做其他事情 llvm 的lld其实在这方面已经做了优化，但作者认为还是慢
他们又应该如何使用呢？在今天的内容中，我们将会对这些问题进行一一的探讨，下面我们就一起进入今天的内容吧！！！...因此calloc函数的返回值情况应该是与malloc函数的返回值情况一致： 申请成功时，函数返回指向空间的指针 申请失败时，函数返回空指针 接下来我们就来看一下该函数应该如何使用； 1.2 calloc...下面我们就来看一下realloc如何改变空间大小： 可以看到，当我们在使用realloc时，realloc会直接在传入的指针p的基础上进行扩容。...在realloc申请空间失败时，这里就涉及到一个重要的问题，原空间是如何进行处理的？...所谓的空间泄漏，我们可以理解为我们在内存空间中申请的空间丢失了，也就是原本指向该空间的指针在空间未被释放前指向了其它内容，导致后续无法找到该空间执行任何操作。 那我们应该如何避免空间泄漏的问题呢？
在本文中，我将向您展示统一内存模型如何显著简化GPU加速型应用程序中的内存管理。下图显示了一个非常简单的示例。...我在本文后面的示例中将展示统一内存模型如何使复杂的数据结构更易于与设备代码一起使用，以及它与C++结合时的强大威力。...示例：消除深层副本 统一内存模型的主要优势在于，在访问GPU内核中的结构化数据时，无需进行深度复制（deep copies），从而简化了异构计算内存模型。...我希望统一内存模型能够为CUDA程序员带来巨大的生产力提升。 Unified Memory with C++ 统一内存模型确实在C++数据结构中大放异彩。...C++通过带有拷贝构造函数（copy constructors）的类来简化深度复制问题。拷贝构造函数是一个知道如何创建类所对应对象的函数，拷贝构造函数为对象的成员分配空间并从其他对象复制值过来。
lock free (中文一般叫“无锁”，一般指的都是基于CAS指令的无锁技术) 是利用处理器的一些特殊的原子指令来避免传统并行设计中对锁(lock)的使用。...所以各种方案其实也不矛盾，都是为人民服务嘛;) 个人对lock free的观点是这项技术不应该也不会大面积地应用在实际编程中，毕竟像这种高难度的东西还是有点曲高和寡。...不过我想无论是否在实际当中使用lock free技术，了解和研究这项技术本身都会对理解并行编程有很大的帮助。...如果你有这样的疑问，没问题，因为我第一次见到这个的时候也是一头雾水。不过实际上这个函数只是描述了Compare And Swap的执行过程，函数本身并不能直接被使用，只是伪代码描述而已，切记。...上面的copy操作效率比较低，所以牛牛们在具体应用中想出了各种方法来减小数据copy的粒度。不过无论如何，将CAS语句实现成多条需要读写原始dest数据的操作都是不正确的。
而GPU则侧重于拥有众多核心，以此来达到更高的并行处理水平。 既然我们已经掌握了这些基础概念，那么在实际应用中，我们该如何发挥这些并行计算的优势呢？...在CUDA编程中，你无法在核心函数调用（标记为>>）中直接使用主机上的数组（比如示例中的A、B和C）。...现在，我们可以在代码的最后添加向量A和B的初始化步骤，并在结束时刷新CUDA内存。...因此，我们必须意识到，GPU在处理那些既计算密集又高度可并行化的计算任务时，才能真正发挥其性能优势。 多维线程 明白了，我们现在掌握了如何提升基本数组操作效率的方法。...此外，为了简化操作，可以使用dim3数据类型来指定区块的数量和每个区块中的线程数。 以下示例展示了如何实现两个矩阵的相加操作。
也是我思考的问题. 学习了这些东西, 要如何能够应用在实际工作中. 学是第一步, 更重要的是用. 4....要是能够全部掌握, 应该在代码上会大进一步. ---- 本节讲解的主要内容如下: GC的基础知识 1. 什么是垃圾 a. 在c c++ java中是如何申请内存, 又是如何回收的呢? ...如何定位垃圾 两种方法: 1. Reference Count: 引用计数 在一个对象上标记数字, 有几个对象引用他了. 比如现在有3个, 这标记为3....我们使用的时候很少去手动设置 6. jvm调优第一步, 了解生产环境下的垃圾回收组合 a. JVM命令行参数的参考 b....:+PrintCommandLineFlags, 这个命令用来查看, 再生产环境中jvm使用了哪些参数.
然而GPU的微架构天生适合矩阵类并行计算，其能力不仅限于显卡领域，于是从21世纪早期就有专业的计算人员想要使用GPU做一些人工智能领域相关的并行计算。...简单来说，GPU仅用于图形处理太大材小用了，因此英伟达在2006年推出了CUDA(统一计算架构)。CUDA助力GPU方便且高效地发挥其并行计算能力，使GPU的使用范围不仅限于显卡，而成为了通用处理器。...英伟达表示，QODA与现有的经典并行编程模型(如CUDA、OpenMP和OpenACC)具有内在的互操作性。...有了QODA，HPC和AI领域专家可以轻松地将量子计算添加到现有的应用程序中，利用当今的量子处理器，以及使用英伟达DGX系统和科学超级计算中心和公共云中可用的大量英伟达GPU的模拟未来量子机器。...cuQuantum GPU平台与合作伙伴QPU以及模拟QPU进行互操作；与许多不同量子比特类型的QPU构建者合作 英伟达表示，领先的量子组织已经在使用英伟达GPU和高度专业化的英伟达cuQuantum
阅读完前两篇文章后，相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码，但是对计算密集型任务，仅仅使用前文的方法还是远远不够的，GPU的并行计算能力未能充分利用。...英伟达提供了非常强大的性能分析器nvprof和可视化版nvvp，使用性能分析器能监控到当前程序的瓶颈。据我了解，分析器只支持C/C++编译后的可执行文件，Python Numba目前应该不支持。...默认情况下，CUDA使用0号流，又称默认流。不使用多流时，所有任务都在默认流中顺序执行，效率较低。在使用多流之前，必须先了解多流的一些规则： 给定流内的所有操作会按序执行。...尽量在设备端初始化数据，并计算中间数据，并尽量不做无意义的数据回写。 ?...下文将以矩阵乘法为例，展示如何使用Shared Memory来优化程序。 二维和三维执行配置 在解释内存优化前，先填一下之前埋下的多维执行配置的坑。
引言 这是专题【Advanced C++】的第一篇文章，在这个专题中笔者将分享一些自己在使用C++过程中遇到的一些困惑与钻研之后的收获，并且分享一些大厂面试会问到的点。...RAII是一种使用在面向对象语言中的资源（内存，互斥锁，或者文件描述符）管理机制，使用RAII的语言中，最出名的当属C++和RUST。...其异常安全的保障就是析构函数一定会在对象归属的scope退出时自动被调用（在本例中在函数返回前执行）。...在上述代码中，当main函数退出时， std::unique_ptr在自己的析构函数中释放指针，而为了防止有别的 std::unique_ptr指向自己管理的对象而导致的提早释放与空指针访问， std:...智能指针中，除了 std::unique_ptr，还有其他类型，比如允许多个指针指向同一变量的 std::shared_ptr，其内存管理逻辑会复杂许多，如果有同学有兴趣，可以在评论中告诉我，下次专门写一篇文章讲如何实现
使用TrueSTUDIO的过程中知道了一些环境设置的小技巧，可以提高工作效率过减少问题，故专门贴出来。 TrueSTUDIO的环境设置主要是在项目的属性设置对话框里进行设置。...（1）使用并行编译 在C/C++ Build的Behavior设置页面，勾选Enable parallel build可以打开并行编译功能。...在C/C++ --> Editor -->Folding 页面设置代码折叠功能。...1 使用cubemx可以直接生成，选择单独目录 2 添加外部文件，使用link模式，copy模式相当于在单独目录复制了一个新的文件，这样不适合多个IDE同时编辑。...jlink debug设置 8可以import file system方式添加文件到工程中 9 代码折叠
本文以C++语言为例，讲解如何进行并发编程。并尽可能涉及C++11，C++14以及C++17中的主要内容。 并发与并行 并发（Concurrent）与并行（Parallel）都是很常见的术语。...•并行：如果存在多台咖啡机可以被多个队列交替使用，则就是并行。 这里队列中的每个人类比于计算机的任务，咖啡机类比于计算机处理器。因此：并发和并行都是在多任务的环境下的讨论。...当我们只有一个处理器时，所有的进程或线程会分时占用这个处理器。但如果系统中存在多个处理器时，则就可能有多个任务并行的运行在不同的处理器上。...当我们在开发跨平台的软件时，我们不应当对调度策略做任何假设，而应该抱有“系统可能以任意顺序来调度我的任务”这样的想法。...这个状态在C++ 11标准发布之后得到了改变。并且，在C++ 14和C++ 17标准中又对并发编程机制进行了增强。 下图是最近几个版本的C++标准特性的线路图。
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