cuda cpu与gpu之间数据传输速度

oYangZi12 2016-06-20 07:02:27

我的笔记本显卡gt840m，带宽14.4GB/s = 15.6MB/ms。为什么我从cpu传数据到GPU大概20MB的数据需要十几毫秒。

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oYangZi12 2016-06-20

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我已经提前在gpu上分配了内存

异构CPU-GPU系统是加速计算密集型应用程序的强大方法，例如子集和问题。解决问题的许多并行算法已在图形上实现处理单元（GPU）。但是，这些GPU实现可能无法充分利用所有CPU内核和GPU资源。 GPU执行计算任务时，仅使用一个CPU内核来控制GPU，其余所有CPU内核均处于空闲状态，这导致大量可用浪费CPU资源。本文提出了一种高效的CPU-GPU协同计算方案解决子集和问题，从而可以充分利用两个CPU的所有计算能力和GPU。为了找到最合适的CPU和GPU之间的任务分配比率，本文建立一个简单但有效的任务分配模型。考虑高CPU-GPU通讯开销以及CPU和GPU之间不平衡的工作负载可能会大大降低性能，提出了一种增量式数据传输方法，以减少CPU-GPU的通信开销，并且基于反馈的动态任务分配方案旨在有效地平衡之间的工作量运行时的CPU和GPU。实验结果表明，CPU-GPU协同计算与仅使用CPU或仅使用GPU的计算相比，具有显着的性能优势。

利用cuda加速opencv图像处理的例子——交换mat的r，b通道。利用Cuda Runtime API、Cuda Driver API实现一些操作的并行加速，使用过程需要管理CPU与GPU之间的数据传输，内核函数调用参数的设置，内核函数的优化等。优点是处理过程受控于用户，用户可以实现更多的并行加速处理操作。

FFmpeg+CUDA硬件加速原理与案例实战FFmpeg系列之35FFmpeg第2季编解码专题之5：FFmpeg+CUDA硬件加速原理与案例实战本课程主要讲解的知识点包括：GPU高性能编程CUDA入门、CUDA编程模型的原理解析、CUDA编程小白案例入门实战、CUDA官方经典案例实战与解析、FFmpeg+CUVID硬件加速原理与命令行、Qt+FFmpeg实现cuda硬解码加速代码实战等。---------------------------------------------------------------目前FFmpeg第二季【编解码专题】，主要包括以下课程：FFmpeg4.3系列之31：图像格式与压缩FFmpeg4.3系列之32：MPEG-1/2视频编解码FFmpeg4.3系列之33：H.264/H.265视频编码FFmpeg4.3系列之34：FFmpeg+DXVA2+D3D硬件加速FFmpeg4.3系列之35：FFmpeg+CUDA硬件加速

CUDA存储优化，CPU-GPU 数据传输最小化。如果没有减少数据传输的话，将CPU代码移植到GPU可能无法提升性能，组团传输，内存传输与计算时间重叠。

近年来，统一计算设备架构(CUDA)的提出和图形处理器（GPU）快速提升的并行处理能力和数据传输能力，使得基于CUDA的GPU通用计算迅速成为一个研究热点。针对含有大规模分子动力学模拟的热力学量提取效率低下的问题,提出了分子动力学模拟的热力学量提取的新方法，利用CUDA设计了并行算法，实现了利用GPU加速分子动力学模拟的热力学量提取。实验结果表明，与基于CPU的算法相比， GPU可以提高速度500倍左右。

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