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CUDA中的計時方式：#include <cuda_runtime.h> <pre code_snippet_id="1724831" snippet_file_name="blog_20160622_1_6734195" name=

2018-09-05 02:46:51

根據編程指南，任何流控制指令（if\switch\do\for\while）都會導致線程分歧，線程分歧時會順序執行每個分子路徑，而禁用不在此路徑上的線程，直到所有路徑完成，線程再重新匯合到同一執行路徑。主要有以下三種情況：如果一個wa

2018-09-05 02:46:51

CUDA內存拷貝 1、cudaMemcpy()<--> cudaMalloc() //線性內存拷貝 1 //線性內存拷貝 2 cudaMalloc((void**)&dev_A, data_size); 3 cudaMemcpy

2018-09-05 02:46:51

Nagle算法的規則：（1）如果包長度達到MSS，則允許發送；（2）如果該包含有FIN，則允許發送；（3）設置了TCP_NODELAY選項，則允許發送；（4）未設置TCP_CORK選項時，若所有發出去的小數據包（包長度小

2018-09-05 02:46:51

1、SP總數=TPC&GPC數量*每個TPC中SM數量*每個SM中的SP數量； TPC和GPC是介於整個GPU和流處理器簇之間的硬件單元，用於執行CUDA計算。特斯拉架構硬件將SM組合成TPC（紋理處理集羣），其中，TPC包含有紋理硬件

2018-09-05 02:46:50

有時候我們會碰到插上獨顯後，想用集顯卻不顯示了，不是電腦出問題了，需要在BIOS中進行設置。 1、確保在BIOS中設置集顯和獨顯都予以使用（部分板卡可能不支持）； 2、此時顯示器可以接在集顯上，獨顯單獨做計算（確保都有合適的驅動）； 3、

2018-09-05 02:46:50

1.vector 底層數據結構爲數組，支持快速隨機訪問 2.list 底層數據結構爲雙向鏈表，支持快速增刪 3.deque 底層數據結構爲一箇中央控制器和多個緩衝區，詳細見STL源碼剖析P146，支持首尾（中間不能

2018-09-05 02:46:50

如題：由於每個執行單元的指令流都是相同的，SIMD模式將指令的獲取時間均攤到每一個執行單元。但是，當指令流出現分支，指令就會被序列化。而MIMD模式的設計主要是爲了處理不同指令流，當指令流出現分支，它不需要對線程進行阻塞

2018-09-05 02:46:50

接着上一篇博客CBF中for循環變矩陣乘法的思想（arrayfire）的續。上一篇主要講了算法思想的改變，但是隻是測試了實數，沒有測試複數的效果，實際項目中都是複數的運用，所以這次添上覆數的代碼及測試結果。這次在添加arrayfire

2018-09-05 02:46:49

1、鎖在單核上，多個線程執行鎖或者臨界區時，實際上只有一個線程在執行臨界區代碼，而核心也只支持一個線程執行，因此不存在衝突。如果某個線程持有鎖，那只有其他線程不會被調度到CPU上執行，影響的只是持有和釋放鎖的時間，處理器時刻在運行着。但

2018-09-05 02:46:46

Turbo Cache，即Turbo Cache技術，是NVIDIA推出的一項技術。通俗的說，Turbo Cache技術就是用內存當顯存來使用。既然是利用系統內存，這和以前的集成顯卡又有什麼區別呢？在nVIDIA 的官方技術說明

2018-09-05 02:46:46

void fun() { static int val; } val的內存地址已經初始化。靜態局部變量有以下特點：該變量在全局數據區分配內存；靜態局部變量在程序執行到該對象的聲明處時被首次初始化，即以後的函數調用不再進行

2018-09-05 02:46:46

需要通過某種方式一次性地執行完讀取、修改寫入這三個操作，並且執行過程中不被其他線程中斷，這種操作稱爲原子操作。 #include "cuda_runtime.h" #include "device_launch_parameters

2018-09-05 02:46:46

1：每個block 最大1024個線程（視不同的卡來定），這個是線程總數的限制。 2：每個線程塊最大維度的限制爲x方向1024，y方向1024，z方向64（視不同的卡來定）。 3：一個線程塊的線程情況同時收到上述兩條的約束，即，如果在

2018-09-05 02:46:46

用工程自帶的簡單數組加法測試。一、打開start CUDA debug 二、打開CUDA warp watch 及CUDA info 三、就可以查看kernel中（顯存）的變量了

2018-09-05 02:46:46