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摘要： 首先了解一下几个概念。一个是时间复杂度，一个是渐近时间复杂度。前者是某个算法的时间耗费，它是该算法所求解问题规模n的函数，而后者是指当问题规模趋向无穷大时，该算法时间复杂度的数量级。当我们评价一个算法的时间性能时，主要标准就是算法的渐近时间复杂度，因此，在算法分析时，往往对两者不予区分，经常是将渐近... 阅读全文

摘要： 来源：http://luofl1992.is-programmer.com/posts/38847.html编程语言的特点是要实践，实践多了才有经验。很多东西书本上讲得不慎清楚，不妨自己用代码实现一下。作为例子，我参考了书本上的矩阵相乘的例子，这样开始写代码，然后很自然地出现了各种问题。以下的内容供... 阅读全文

摘要： CUDA编程中，习惯称CPU为Host，GPU为Device。编程中最开始接触的东西恐怕是并行架构，诸如Grid、Block的区别会让人一头雾水，我所看的书上所讲述的内容比较抽象，对这些概念的内容没有细讲，于是在这里作一个整理。Grid、Block和Thread的关系Thread ：并行运算的基本单... 阅读全文

摘要： 1D grid of 1D blocks__device__ int getGlobalIdx_1D_1D(){return blockIdx.x *blockDim.x + threadIdx.x;}1D grid of 2D blocks__device__ int getGlobalIdx_1... 阅读全文

摘要： 在运行程序时，我们总希望多次运行的结果，是完全一致，甚至在不同的机器与不同的OS中，程序运行的结果每一位都完全相同。事实上，程序往往很难保证做到这一点。 为什么呢？ 我们先看一个简单的例子： 当程序使用单精度或者双精度的浮点数时， 浮点数有一定的精度的限制。 单精度的浮点数，使用23位二进制表示的尾... 阅读全文

摘要： 目录：1.什么是CUDA2.为什么要用到CUDA3.CUDA环境搭建4.第一个CUDA程序5. CUDA编程5.1. 基本概念5.2. 线程层次结构5.3. 存储器层次结构5.4. 运行时API5.4.1. 初始化5.4.2. 设备管理5.4.3. 存储器管理5.4.3.1. 共享存储器5.4.3.... 阅读全文

摘要： GPU线程以网格（grid）的方式组织，而每个网格中又包含若干个线程块，在G80/GT200系列中，每一个线程块最多可包含512个线程，Fermi架构中每个线程块支持高达1536个线程。同一线程块中的众多线程拥有相同的指令地址，不仅能够并行执行，而且能够通过共享存储器（Shared memory）和... 阅读全文

摘要： 在linux shell中不显示路径了,显示为-bash-4.1#用起来很不方便。如何改为显示路径的shell呢？步骤如下:vim ~/.bash_profile（不用管.bash_profile这个文件有几个，自己新建一个也是可以的）在最后加上export PS1='[\u@\h \W]\$'然后... 阅读全文

摘要： 一. 解压安装jdk在shell终端下进入jdk-6u14-linux-i586.bin文件所在目录，执行命令 ./jdk-6u14-linux-i586.bin 这时会出现一段协议，连继敲回车，当询问是否同意的时候，输入yes，回车。之后会在当前目录下生成一个jdk1.6.0_14目录，你可以将它... 阅读全文

摘要： 流：CUDA流很像CPU的线程，一个CUDA流中的操作按顺序进行，粗粒度管理多个处理单元的并发执行。 通俗的讲，流用于并行运算，比如处理同一副图，你用一个流处理左边半张图片，再用第二个流处理右边半张图片，这两个流中的代码同时执行，加快了处理速度。事件：记录CUDA事件是CUDA流中应用程序跟踪... 阅读全文