随笔分类 - parallel computing
parallel computing including OpenMP, MPI and GPGPU
摘要：Task 用于指定某一段程序，并放置在任务池中，由进程池中的空闲的进程执行该任务。 例如（https://ppc.cs.aalto.fi/ch3/more/）。 注意以下例子中，C（7）是和C（1）在同一个核中执行的，说明，进入了处于 team_barrier的核才有机会调用omp task 运行函
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摘要：1 #include <stdio.h> 2 #include <math.h> 3 #include <pthread.h> 4 #include<stdio.h> 5 #include<iostream> 6 #include<stdlib.h> 7 #include<time.h> 8 9 #
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摘要：【转载】https://blog.csdn.net/zhou_438/article/details/109162654 通常情况下，停止进程显存会释放 但是如果在不正常情况关闭进程，可能不会释放，这个时候就会出现这样的情况： nvidia-smi 显示没有在跑的进程，但是显存占用很多。 解决方案：
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摘要：1. 关闭 X service sudo service lightdm stop 2. 安装 NVIDIA 最新的驱动 3. 安装 NVIDIA - cuda 4. 设置环境变量： sudo vim /etc/environment 5. 安装 pgi fortran 关于更新版本若干问题： 如果
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摘要：代码中展示了使用构造类型和不使用构造类型的例子
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摘要：一。基本的MPI程序由六个子程序组成，即1.初始化，2.获取当前进程编号，3.获取全域的进程数量，4.发送消息，5. 接收消息，6.结束 使用这六个基本的MPI程序就可以实现一个完整的MPI程序，以后所有的高级API都是从这六个API扩展而来的。 二。MPI常用的编程思想有两种，一是对等式编程，二是
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摘要：#include #include // stdio functions are used since C++ streams aren't necessarily thread safe // a simple kernel that simply increments each array element by b __global__ void kernelAddCo...
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摘要：1. 将所有的 CFU directive 改写成cuda kernel 2. 将所有的符号（包括边界条件的指示符号等） 全部换成 多GPU 符号 做完这一步需要检查一下程序是否正确 3. 将所有的GPU上的变量申请全部换成多GPU的变量符号 4. 将中部边界条件添加上。 完成。
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摘要：这里是官方的一篇很好的帖子，里面有实例和讲解 managed memory 的使用方法。 http://www.pgroup.com/lit/articles/insider/v6n1a2.htm 可以直接看官方的文档，排版比较好，为了防止以后这篇文档丢失，我复制在下面，有机会再整理一下。 CUDA
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摘要：刚刚GPU遇到一个神奇的bug。 运行 nvidia-smi 报错： Failed to initialize NVML: Driver/library version mismatch 运行nvidia 官方的程序，报错 no CUDA-capable device is detected 如下图
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摘要：科学计算显卡的几个主要性能指标： 1、运算能力：FLOPS 每秒浮点运算次数，TFLOPS表示每秒万亿（10^12）次浮点计算； 2、计算性能： 3、显存大小：显存大小也决定了实验中能够使用的样本数量和模型复杂度。 4. cuda 核心数量 1、CUDA compute capability对比（c
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