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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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cuda cpu与gpu之间数据传输速度
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
高效的
CPU
-
GPU
协同计算解决子和问题
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。
opencv_
cuda
.tar.gz
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系列之35:FFmpeg+
CUDA
硬件加速原理与案例
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
优化2.pptx
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。
论文研究-
GPU
加速分子动力学模拟的热力学量提取.pdf
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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