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，
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如何使用gpu计算
gpu跑的是对应的gpu指令，并不是什么语言，cpu也一样。所有语言一样是要被编译成对应平台的机器指令。或者用解析器执行时转换成机器指令。python做深度学习，要做gpu加速，底层还是要通过编译器转换成gpu指令。所用的工具一般是CUDA,Opencl,DirectCompute.使用CUDA就是把C/C++代码编译成GPU的指令。再配合其他API调用代码，只能用在Nvidia的GPU。OpenCL跟DirectCompute是不分显卡的。 Matlab使用gpu计算：
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
CUDA开启的GPU编程
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GPUの内存体系及其优化指南
和。这两点分别对应着 IO bound 和 compute bound ，硬件系统的内存体系深刻影响着这两点。因此要实现软件层面的高性能计算，必须要对内存体系有深刻的理解。本篇主要讨论GPU的内存体系，并在此基础上进行CUDA的编程实践。一、GPU的内存体系内存的访问和管理编程语言的重要组成部分，也是实现高性能计算的重要环节。CUDA 内存模型结合了主机和设备的内存系统，具有完整的层次结构，并可以显式地进行控制和优化。1.1 各级内存及其特点。whaosoft aiot http://143ai.com
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...
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