CPU 的并行编程技术，也是高性能计算中的热点，那么它和 GPU 并行编程有何区别呢？ 本文将做出详细的对比，分析各自的特点，为深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。...区别一：缓存管理方式的不同 •GPU：缓存对程序员不透明，程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。 •CPU：缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。...区别二：指令模型的不同 • GPU：采用 SIMT - 单指令多线程模型，一条指令配备一组硬件，对应32个线程 (一个线程束)。 • CPU：采用 MIMD - 多指令多数据类型。...用通俗易懂的话来说，GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟，而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。 区别三：硬件结构的不同 • GPU 内部有很多流多处理器。...• 故 GPU 的数据吞吐量非常大，倾向于进行数据并发型优化；而 CPU 则倾向于任务并发型优化。
GPU ?...image.png CPU是被设计用来处理复杂任务的，而GPU只能做好一件事-处理百万级的低级任务（原来是被用来生成3D图形中的三角形），而且GPU有上千个ALU（算术逻辑单元），而CPU通常只有8个。...而且很多程序大部分时间都花在GPU擅长的简单运算上了，所以GPU加速程序很有必要。...CUDA编程有越来越复杂的趋势，但pyCUDA则大大简化了这个过程，并且拥有GPU加速的享受，所以面向GPU的高级编程正逐渐成为主流。 GPU内部图： ?
前言 之前第三篇也看到了, 并行方面GPU真的是无往不利, 现在再看下第二个例子, 并行规约....通过这次的例子会发现, 需要了解GPU架构, 然后写出与之对应的算法的, 两者结合才能得到令人惊叹的结果....---- 未优化并行规约 如果按照常规的思路, 两两进行进行加法运算. 每次步长翻倍即可, 从算法的角度来说, 这是没啥问题的. 但是没有依照GPU架构进行设计. ?...); /* 释放显存空间 */ cudaFree( d_a ); cudaFree( d_partial_sum ); return(0); } ---- 优化后并行规约...不过GPU确实算力太猛, 这样看还不太明显, 有意放大数据量会更加明显. ?
，即加速比与任务中不可并行部分的大小成正比，如果完全不可并行，即P = 0，则speed rate = 1，即不加速；如果完全可以并行，即P = 1, 则$speed rate = \infty$, 即加速无穷大倍...$$2. speed rate = \frac{1}{\frac{P}{N} + S} $$ 其中N是处理器个数，P是可以并行的部分，S是不可以并行，只能串行的部分。...可以看到，当N趋近无穷时，speed rate 只取决于S，即不可并行部分是系统的瓶颈所在。 GPU结构 CPU和GPU的内部结构的对比图如下： ?...图中绿色的为ALU（运算逻辑单元，Arithmetic Logic Unit）, 可以看出GPU相比CPU，多了很多ALU，而且ALU占据了内部空间的绝大部分，所以可以看出GPU是对运算很强调的芯片。...下图是一个GPU核的结构，图中所有8个ALU共用一个指令单元Fetch/Decode, 而Ctx则是每个ALU独有的存储上下文，所以，只是一种SIMD结构。 ?
GPU则不同，为了保证并行数据计算性能，GPU芯片中很大一部分面积是大量的处理器，也叫做着色器核心(shader core)，这是用于执行某些相对独立任务的小型处理器。...GPU是一个流处理器，它会依次处理有序的相似数据。由于这些数据的相似性（例如一组顶点或者像素），GPU可以进行大规模的并行处理。...能够并行处理的另外一个因素是，着色器调用是相对独立的，他们不需要邻近调用的信息，也不需要共享可写的内存位置。...GPU的设计就是为了并行处理大量的相似任务，因此，GPU采用了SIMD架构来最大化并行度。这个架构的特点是：有一个指令控制单元，负责发出指令。有多个执行单元，这些执行单元可以同时执行相同的指令集。...那么这种架构的优势就很明显了，可以使用更小的硅芯片（也就意味着更小的功耗）来处理数据（比如解析代码等）和进行切换（因为都是并行运算）。
并行编程主要聚焦于性能，生产率和通用性上。 所谓性能，更像是可扩展性以及效率。不再聚焦于单个CPU的性能，而是在于平均下来CPU的性能。...这个来源于摩尔定律的失效， 霍金曾经提过限制IT发展的终究会是1.光速（这个已经在分布式系统上更能看出来，通信的瓶颈限制着速度）2.物质的原子性（来源于不可测准原理） 并行编程开始了，即使很难。...并行和并发有着小小的区别：并行意味着问题的每个分区有着完全独立的处理，而不会与其他分区进行通信。并发可能是指所有的一切事务， 这可能需要紧密的，以锁的形式或其他的互相通信的方式形成的相互依赖。...因为并行编程的相对较难，导致工程师的生产率不会太高，会聚焦于更精密的细节，花费大量的时间。...通用性也是一个问题，当为了通用性，势必需要程序语言进行更为抽象，例如java至于C/C++的学习成本和开发成本。
今天和实验室同学去听了周斌老师讲的《GPU并行计算和CUDA程序开发及优化》（课程主页：http://acsa.ustc.edu.cn/HPC2015/nvidia/），觉得老师讲得非常清晰，举了很多恰当的例子...CPU是串行处理器，而GPU是并行处理器。...CPU适合处理通用型的问题，如指令执行和数值计算并重，相当于是一个”通才”；而GPU适合运算密集和高度并行的任务，相当于是一个”专才”，将数值并行运算速度发挥到极致。...在讨论GPU之前，先来看看CPU的体系架构的一些内容。 一些概念 CPU的指令分3类，分别是算术、访存和控制。...CPU内部的并行性 CPU内部也有并行计算，体现在下面3个层次： 指令级，如超标量就是通过增加流水线达到并行效果。 数据级，如矢量运算。
多GPU并行 有时候想要把所有GPU用在同一个模型里，以节省训练时间，方便快速查看结果。这个时候需要用到GPU并行。 gpu并行有模型并行和数据并行，又分为同步和异步模式。...单机多卡一般采用同步的数据并行模式：不同gpu共享变量，不同gpu运算不同数据的loss和梯度后在cpu里平均后更新到被训练参数。...tensorflow中的GPU并行策略是（下图，全网都是这个图）： 每个GPU中都存有一个模型，但共享所有需要训练的变量。...* gpu_nums,例如单gpu的为32，有4块gpu，则总的batchsize为32*4=128.在代码中也很清楚的显示出了tensorflow多gpu并行的原理。...注意事项 多gpu并行训练速度会提升，但不是完全线性的，因为gpu之间的通信需要时间。
经过近 10 年的不懈努力，对计算机科学核心的深入研究，人们终于实现了一个梦想：在 GPU 上运行高级语言。...上周末，一种名为 Bend 的编程语言在开源社区引发了热烈的讨论，GitHub 的 Star 量已经超过了 8500。...GitHub：https://github.com/HigherOrderCO/Bend 作为一种大规模并行的高级编程语言，它仍处于研究阶段，但提出的思路已经让人们感到非常惊讶。...Bend 中的并行编程 这里举例说明可以在 Bend 中并行运行的程序。...而现在，我们已经可以使用解释器，从 Python 高级语言的角度一睹大规模并行编程的样子了。 参考内容： https://news.ycombinator.com/item?
一、多张gpu的卡上使用keras 有多张gpu卡时，推荐使用tensorflow 作为后端。使用多张gpu运行model，可以分为两种情况，一是数据并行，二是设备并行。...二、数据并行 数据并行将目标模型在多个设备上各复制一份，并使用每个设备上的复制品处理整个数据集的不同部分数据。...) 具体来说，该功能实现了单机多 GPU 数据并行性。...EarlyStopping 没有此类问题 二、设备并行 设备并行适用于多分支结构，一个分支用一个gpu。...并行运行案例就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考。
DNN数据并行导论 典型应用分析：语音识别 语音识别是深度神经网络获得成功的一个应用范例。 语音识别应用，简单来说由声学模型建模，语言模型建模以及解码三部分构成。...其中声学模型用来模拟发音的概率分布，语言模型用来模拟词语之间的关联关系，而解码阶段就是利用上述两个模型，将声音转化为文本。...因此相较于其他方法，深度神经网络可以更为准确地模拟声学模型和语言模型。这里将深度神经网络应用于语音识别中的声学模型建模。...图2从单GPU训练到多GPU数据并行训练的概要视图 多GPU并行系统从功能上划分为用于读取和分发数据的Training Data Dispatcher和用于做数据并行训练的GPU Worker Group...大规模处理器编程实战(第2版). 清华大学出版社, 2013. [4] J. Duchi, E. Hazan and Y.
在早期，GPU 编程只能使用汇编语言，开发难度高、效率低，不过，随着高级Shader language 的兴起，在GPU 上编程已经容易多了。...关于GPGPU的更多知识点可以参阅网站http://gpgpu.org/ 旨在降低GPU 编程难度，设计基于GPU 的高级程序语言的研究同样进行的如火如荼。...2004 年，斯坦福大学研究的BROOKGPU 项目设计了一个实时的编译器，编程人员不需掌握图形学知识，只需掌握与C 语言类似的流处理语言BROOK，即可进行基于GPU 的通用编程开发。...国内浙江大学计算机学院针对高级着色语言的编译系统【30】，以及可编程图形硬件的加速等技术进行了研究。...这部分首先以较为简单的光照模型作为GPU 编程的实践理论，让读者从实际编程中学习Cg 语言的使用方法，然后介绍较为高级的BRDF 光照模型，以及透明光照模型。
Brahma是一个.NET 3.5 framework (C# 3.0)为各种处理器提供高级别的并行访问流的开源类库，现在Brahma有一个有一个GPU的提供者（主要是GUGPU），它能够在任何类别的处理器上运行...也就是说Brahma是一个并行计算（重点放在GPGPU ）的框架，使用LINQ进行流转换工作（LINQ-to-streaming computation 或者 LINQ-to-GPU）。...由于现代图形处理器强大的并行处理能力和可编程流水线，使得用流处理器处理非图形数据成为可能。...Msdn杂志上的并行计算方面的文章： 并行编程方面的设计注意事项 解决多线程代码中的 11 个常见的问题 在多核处理器上运行查询 9 种可重复使用的并行数据结构和算法
Do you have a CUDA-capable GPU installed?")...的API，由于我这里只有一个GPU，因此设置为0； 使用cudaMalloc函数为是三个数组在GPU上分配空间，这个函数跟C中的malloc函数很像，但这个是指在GPU（即显存）中分配一块空间，那参数值中为什么是两个...CUDA核函数与线程索引方式》 在学习过程中，如果遇到怎么都不能理解的东西，可以先把这种用法记住，等后面写的多了，自然也就理解了 上面这个程序是学习CUDA最开始接触的程序，就跟刚开始学习任何一门编程语言时...看到这里，可能很多同学有疑惑，觉得GPU的计时有问题，因为如果使用GPU计算的话，还要把数据先传到GPU，GPU处理完成后子再传回给CPU，这两个传输时间也应该算进去。...后面，我们还会对GPU代码做一步步的优化。
CUDA CUDA是英伟达推出的GPU架构平台，通过GPU强大的并行执行效率，为计算密集型应用加速，CUDA文件以.cu结尾，支持C++语言编写，在使用CUDA前需要下载 CUDA Toolkit 内存与显存...CPU可以访问内存，GPU可以访问显存，如果需要使用GPU进行计算，必须把数据从内存复制到显存 指向显存的指针 创建一个指向显存的指针，下面的代码可以告诉你为什么要使用 (void**)类型 int*...length); cudaMalloc((void**)&dev_c, length); 此时的dev_a, dev_b, dev_c已经指向显存地址，空间大小为 length 内存与显存的数据交换 在使用GPU...blockIdx.x * 1024 + threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } 函数限定词 核函数 核函数使用 __global__ 修饰，它在CPU上调用，在GPU...上调用，只能在GPU上执行 __device__ int add(int a, int b) { return a + b; } __global__ void DoInKernel(int
在这学期的并行计算课程中，老师讲了OpenMP,MPI，CUDA这3种并行计算编程模型，我打算把相关的知识点记录下来，便于以后用到的时候查阅。 ?...概述 OpenMP是基于共享存储体系的基于线程的并行编程模型。一个共享存储的进程由多个线程组成，而OpenMP就是基于已有线程的共享编程范例。...在OpenMP中，线程的并行化是由编程人员控制的，不是自动编程模型，而是外部变成模型。 OpenMP采用Fork-Join并行执行模型。...即程序开始于一个单独的主线程，主线程会一直串行地执行，遇到第一个并行域，通过如下过程完成并行操作： Fork: 主线程创建一系列并行的线程，由这些线程来完成并行域的代码。...\n", time_gap / 100000); return 0; } 参考文献 并行计算——结构，算法，编程（第3版），陈国良
在很多场景中我们需要通过并行化的方式来提高程序运行的速度，比较典型的需求就是并行下载。...前期遇到一个需求是要批量下载瓦片，每次大概下载上百万个瓦片，要想提高瓦片的下载速度，只能通过并行化的方式，下面把我解决此问题的思路和代码总结如下： 第一步确定线程个数（ThreadCount），这个要根据网络情况和硬件配置进行确定...以上就是使用Parallel进行并行化编程的方式，看似简单的代码，其实蕴藏了一个哲学问题（所有问题上升到一定程度都是哲学问题）——做事要细分：将一件复杂的事情尽量根据实际情况进行细分，完成一件一件小的任务
并发编程工具的选择 在能解决问题的前提下，并发编程工具选择最简单的一个,如果可以尽量使用串行编程，如果达不到要求，使用shell脚本来实现并行化。
《R并行编程实战》是一本构建大规模高效算法的综合性实用书籍，介绍各种并行技术，从R语言的并行版本lapply（）的简单应用到基于Hadoop和ApacheSpark框架的不错AWS云。...在《R并行编程实战》的后，你将了解到影响并行效率的因素，包括：评估代码性能和实现负载平衡；要避免的陷阱，包括死锁和数值不稳定问题；对于你的项目，如何为适合的并行类型构建代码和数据；如何在各种计算机系统中运行
引言 在当今多核处理器的时代，利用并行计算的能力以最大化性能已成为程序员的重要任务之一。OpenMP 是一种并行编程模型，可以让我们更容易地编写多线程程序。...一、OpenMP 简介 OpenMP（Open Multi-Processing）是一种支持多平台共享内存并行编程的 API。...可移植性：OpenMP 支持多种编程语言和操作系统。 灵活性：可以逐步地并行化代码，并控制线程的数量和行为。...) { sum += array[i]; } printf("总和：%d\n", sum); return 0; } 四、总结 OpenMP 为开发人员提供了一种简洁、高效的并行编程方法...通过简单的指令和库函数，即使是对多线程编程不太熟悉的开发人员也能快速地实现并行计算。 同时，OpenMP 的可移植性和灵活性也使其成为跨平台并行开发的理想选择。
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