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CUDA能否对多个文件读取进行并行操作?
cy010510630
2017-01-13 04:55:37
编写的程序主要处理工作是从10000个文件中,读取指定某些行的数据,无需进行任何代数计算。
由于IO操作比较多,耗时比较多,因此想要提高效率,考虑使用CUDA。
由于没有接触过CUDA,只是听说过CUDA并行计算能做,想请教下这样的情况,CUDA可以并行做吗?
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CUDA能否对多个文件读取进行并行操作?
编写的程序主要处理工作是从10000个文件中,读取指定某些行的数据,无需进行任何代数计算。 由于IO操作比较多,耗时比较多,因此想要提高效率,考虑使用CUDA。 由于没有接触过CUDA,只是听说过CUDA并行计算能做,想请教下这样的情况,CUDA可以并行做吗?
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cy010510630
2017-01-30
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请求懂行的人指点下
cy010510630
2017-01-29
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请求懂行的人指点下
cy010510630
2017-01-13
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统一计算设备架构 编程指南 第1章
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简介 1.1 作为数据并行计算设备的图形处理器 1.2
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:一种GPU计算的新架构 1.3 文档结构 第2章 编程模型 2.1 高度多线程协处理器 2.2 线程分批 2.2.1 线程块 2.2.2 线程块网格 2.3 内存模型 第3章 硬件实现 3.1 具有片上共享内存的一组SIMD多处理器 3.2 执行模型 3.3 计算能力 3.4
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设备 3.5 显示模式切换 第4章 应用编程接口 4.1C编程语言扩展 4.2 语言扩展 4.2.1函数类型限定符 4.2.2变量类型限定符 4.2.3执行配置 4.2.4内置变量 4.2.5 使用NVCC编译 4.3 共用运行时组件 4.3.1内置向量类型 4.3.2数学函数 4.3.3 时间函数 4.3.4 纹理类型 4.4设备运行时组件 4.4.1数学函数 4.4.2 同步函数 4.4.3 类型转换函数 4.4.4类型强制函数 4.4.5纹理函数 4.4.6原子函数 4.5宿主运行时组件 4.5.1常用概念 4.5.2运行时API 4.5.3 驱动程序API 第5章性能指南 5.1 指令性能 5.1.1 指令吞吐量 5.1.2内存带宽 5.2 每块的线程数 5.3 宿主和设备之间的数据传送 5.4 纹理拾取与全局或常量内存
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5.5 整体性能优化策略 第6章 矩阵乘法示例 6.1概述 6.2 源码清单 6.3 源码攻略 6.3.1Mul() 6.3.2Muld() 附录
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示例 所有示例都使用驱动程序 API。 设备查询 此示例列举了系统中存在的
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设备的属性。 带宽测试 此示例针对传输大小为 3KB、15KB、15MB 和 100MB 的可分页、页面锁定和写入组合内存测量主机到设备和设备到主机复制带宽,并以 CSV 格式输出它们。 吉特 此示例 jit-in-time 编译 .ptx 并输出错误日志和信息日志。 零拷贝 此示例使用零复制将主机指针映射到设备指针,以便内核可以直接
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和写入固定系统内存。 矢量相加 此示例使用异步 API、动态 ptx 版本选择以及常量和共享内存来添加两个浮点向量。 超Q 此示例使用
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