http://www.cnblogs.com/traceorigin/archive/2013/04/11/3015482.htmlCUDA存储器类型：每个线程拥有自己的register and loacal memory;每个线程块拥有一块shared memory;所有线程都可以访问global...
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2015-06-03 11:26:14
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Avoiding Branch Divergence有时，控制流依赖于thread索引。同一个warp中，一个条件分支可能导致很差的性能。通过重新组织数据获取模式可以减少或避免warp divergence（该问题的解释请查看warp解析篇）。The Parallel Reduction Probl...
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2015-06-03 00:38:42
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Exposing Parallelism这部分主要介绍并行分析，涉及掌握nvprof的几个metric参数，具体的这些调节为什么会影响性能会在后续博文解释。代码准备下面是我们的kernel函数sumMatrixOnGPUD：__global__ void sumMatrixOnGPU2D(float...
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2015-06-02 01:36:43
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1、Office Professional Plus 2010： 6QFDX-PYH2G-PPYFD-C7RJM-BBKQ8 BDD3G-XM7FB-BD2HM-YK63V-VQFDK 2、Office Professional Plus 2010：（VL） MKCGC-FBXRX-BMJX6-F3...
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2015-06-02 00:04:46
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在V1.0的基础上改变了排序方式并对部分并行代码进行了优化#include "cuda_runtime.h"#include "device_launch_parameters.h"#include #include #include #include #include #include #incl...
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2015-06-01 22:05:48
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接触一下OpenCV里一个之前没有接触的模块：GPU。目前，OpenCV中已提供了许多GPU函数，直接使用OpenCV提供的GPU模块，可以完成大部分图像处理的加速操作。该方法的优点是使用简单，利用GpuMat管理CPU与GPU之间的数据传输，而且不需要关注内核函数调用参数的设置。...
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2015-05-31 23:23:39
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在stackoverflow上找到解决方案的：http://stackoverflow.com/questions/21329899/vs2013-professional-local-64-bit-debugging-msvsmon-issuehttp://stackoverflow.com/qu...
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2015-05-31 13:45:03
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Warp逻辑上，所有thread是并行的，但是，从硬件的角度来说，实际上并不是所有的thread能够在同一时刻执行，接下来我们将解释有关warp的一些本质。Warps and Thread Blockswarp是SM的基本执行单元。一个warp包含32个并行thread，这32个thread执行于S...
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2015-05-31 01:19:43
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GPU架构SM（Streaming Multiprocessors）是GPU架构中非常重要的部分，GPU硬件的并行性就是由SM决定的。以Fermi架构为例，其包含以下主要组成部分：CUDA coresShared Memory/L1CacheRegister FileLoad/Store Units...
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2015-05-30 07:04:54
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You are a professional robber planning to rob houses along a street. Each house has a certain amount of money stashed, the only constraint stopping yo...
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2015-05-30 01:48:23
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