社区
CUDA高性能计算讨论
帖子详情
如何将循环体改成gpu实现
weixin_37727288
2017-04-10 05:00:02
我有一个matlab程序,其中有个部分循环迭代50次,大概要花费10-30分钟,matlab中不是有个并行计算工具箱能实现gpu,我要把这循环部分改到gpu上去实现,请问下要怎样把循体部分程序改成gpu程序,是不是对循环体中的用到的数据用gpuArray命令导入到gpu中,然后计算,然后循环体结构还是保持在CPU上,能不能举个循环体改成GPU程序的例子让我参考理解下,
...全文
662
回复
打赏
收藏
如何将循环体改成gpu实现
我有一个matlab程序,其中有个部分循环迭代50次,大概要花费10-30分钟,matlab中不是有个并行计算工具箱能实现gpu,我要把这循环部分改到gpu上去实现,请问下要怎样把循体部分程序改成gpu程序,是不是对循环体中的用到的数据用gpuArray命令导入到gpu中,然后计算,然后循环体结构还是保持在CPU上,能不能举个循环体改成GPU程序的例子让我参考理解下,
复制链接
扫一扫
分享
转发到动态
举报
写回复
配置赞助广告
用AI写文章
回复
切换为时间正序
请发表友善的回复…
发表回复
打赏红包
Python FFmpeg
GPU
加速源码实战
课程特色: 1.1 工程实战:非Helloworld类演示demo 1.2 案例驱动:两大实战案例,贯穿整个课程 1.3 配套源码:赠送完整工程级源码 课程收益: 2.1 掌握FFmpeg 硬件加速方法 2.2 掌握FFmpeg
GPU
加速命令行操作方法 ...
循环体
并行优化(一)——循环迭代空间的仿射变换
循环体
并行优化(一)——循环迭代空间的仿射变换 (重新整理于2020年冬。) 最近痴迷于编译原理而不能自拔,这么多年来一直是会在某一段时间痴迷于一件事物,性格使然,无法自控。随着钻研深入,多年前的一个模糊的想法——搞一个自带针对多处理器系统并行优化的编译器,慢慢的发现这个想法并不是遥不可及了。在看了编译原理第二版的并行性和局部性优化章节的内容后,眼前突然豁然开朗。 在多核处理器横行的今天,我的手机上都有八个可以同时执行任务的处理器的年代,很难想象不用并行计算,要如何去榨取这些硬件的“剩余价值”。甚至
C#的
GPU
加速方法
本文将通过C#调用dll的方法来
实现
并发计算 在VS2019里新建动态链接库项目,在pch.h里定义函数 // pch.h: 这是预编译标头文件。 // 下方列出的文件仅编译一次,提高了将来生成的生成性能。 // 这还将影响 IntelliSense 性能,包括代码完成和许多代码浏览功能。 // 但是,如果此处列出的文件中的任何一个在生成之间有更新,它们全部都将被重新编译。 // 请勿在此处添加要频繁更新的文件,这将使得性能优势无效。 #ifndef PCH_H #define PCH_H //
unity 性能优化之
GPU
和资源优化
众所周知,我们在unity里编写Shader使用的HLSL/CG都是高级语言,这是为了可以书写一套Shader兼容多个平台,在unity打包的时候,它会编译成对应平台可以运行的指令,而变体则是,根据宏生成的,而打包运行时,
GPU
会根据你设置的宏切换这些打包出来的代码,而不是我们书写那种只生成的一个Shader,这也是为了提高运行速度。如果你要查看实际运行的代码,可以使用RenderDoc等工具截帧查看实际运行的代码。可以在Shader上面查看当前生成的变体数量。
CUDA学习笔记(LESSON5)——
GPU
优化
CUDA系列笔记 CUDA学习笔记(LESSON1/2)——架构、通信模式与
GPU
硬件 CUDA学习笔记(LESSON3)——
GPU
基本算法(Part I) CUDA学习笔记(LESSON4)——
GPU
基本算法(Part II) CUDA学习笔记(LESSON5)——
GPU
优化 CUDA学习笔记(LESSON7)——常用优化策略&动态并行化
GPU
优化 对于
GPU
的优化,我们...
CUDA高性能计算讨论
353
社区成员
615
社区内容
发帖
与我相关
我的任务
CUDA高性能计算讨论
CUDA高性能计算讨论
复制链接
扫一扫
分享
社区描述
CUDA高性能计算讨论
社区管理员
加入社区
获取链接或二维码
近7日
近30日
至今
加载中
查看更多榜单
社区公告
暂无公告
试试用AI创作助手写篇文章吧
+ 用AI写文章