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摘要： 本文主要介绍如何使用CUDA并行计算框架编程实现机器学习中的Kmeans算法，Kmeans算法的详细介绍在这里，本文重点在并行实现的过程。当然还是简单的回顾一下kmeans算法的串行过程：伪代码：[cpp]view plaincopy创建k个点作为起始质心(经常是随机选择)当任意一个点的簇分配结果发... 阅读全文

摘要： 现在需要求得一个数组的所有元素之和，之前感觉似乎不太可能，因为每个线程只处理一个元素，无法将所有元素联系起来，但是最近学习了一段代码可以实现，同时也对shared memory有了进一步的理解。一、C++串行实现串行实现的方法非常之简单，只要将所有元素依次相加就能够得到相应的结果，实际上我们注重的不... 阅读全文

摘要： 之前写了两篇文章一个是KNN算法的C++串行实现，另一个是CUDA计算向量的欧氏距离。那么这篇文章就可以说是前两篇文章的一个简单的整合。在看这篇文章之前可以先阅读前两篇文章。一、生成数据集现在需要生成一个N个D维的数据，没在一组数据都有一个类标，这个类标根据第一维的正负来进行标识样本数据的类标：Po... 阅读全文

摘要： 本文将介绍如何用cuda来计算两个向量之间的欧式距离，其中涉及到了如果将二维矩阵传入到核函数进行计算的问题，并且介绍两个内存分配和拷贝的API：cudaMallocPitch以及cudaMemcpy2D。一、需求分析现在我们要解决这么一个问题：计算一个D维的向量A[D]到二维矩阵B[N][D]的每一... 阅读全文

摘要： 前面介绍了基本的Cuda编程的相关知识，那么这一篇在此基础之上来看看GPU在处理数据计算上的高效能，我们拿矩阵相乘来作为例子。1.CPU上执行矩阵相乘以及性能。在CPU上进行矩阵相乘运算的代码：mat_mul.cc:[cpp]view plaincopy//a[i]*b[i]+c[i]=d[i]#i... 阅读全文

摘要： 本文将通过矢量求和运算来说明基本的Cuda并行编程的基本概念。所谓矢量求和运算，就是两个数组数据中对应的元素两两相加，并将结果保存在第三个数组中。如下图所示：1.基于CPU的矢量求和：代码非常简单：[cpp]view plaincopy#includeusingnamespacestd;consti... 阅读全文

摘要： 要想编写高效的程序，那么一定要对内存结构有比较深刻的认识，就像C/C++里面的堆内存，栈内存，全局存储区，静态存储区，常量区等。Cuda是并行计算框架，而GPU的内存有限，那么如果想编写高效的Cuda程序，首先要对其内存结构有一个简单的认识。首先我们先上一张图，然后通过解释一些名词和代码来进行解释。... 阅读全文

摘要： 最近开始复习基础找工作，二分查找算是最基本而且十分重要的算法了，现在完整的解析一下，作为后面复习只用。内容分为几个部分：一、二分查找的基本过程折半查找技术，又称为二分查找。它的前提条件是线性表中的记录必须是关键码有序（通常从小到大排序），线性表必须采用顺序存储。折半查找的基本思想是：在有序表中，取中... 阅读全文