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  • CPU并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也那么它和 GPU 并行编程有何区别呢?区别一:缓存管理方式的不同GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。...

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    CPU 的并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也那么它和 GPU 并行编程有何区别呢?

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    区别一:缓存管理方式的不同

    GPU:缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存 (也有一部分缓存是由硬件自行管理)。

    CPU:缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。

    区别二:指令模型的不同

    GPU:采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。

    CPU:采用 MIMD - 多指令多数据类型。多条指令构成指令流水线,且每个线程都有独立的硬件来操纵整个指令流。

    用通俗易懂的话来说,GPU 采用频繁的线程切换来隐藏存储延迟,而 CPU 采用复杂的分支预测技术来达到此目的。

    区别三:硬件结构的不同

    GPU 内部有很多流多处理器。每个流多处理器都相当于一个“核",而且一个流多处理器每次处理 32 个线程。

    故 GPU 的数据吞吐量非常大,倾向于进行数据并发型优化;而 CPU 则倾向于任务并发型优化。

    end

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  • CPUGPU并行运算上游很大区别,CPUGPU之所以大不相同,是由于其设计目标的不同,它们分别针对了两种不同的应用场景。CPU需要很强的通用性来处理各种不同的数据类型,同时又要逻辑判断又会引入大量的分支跳转和...
  • CPU GPU协同并行计算

    2012-11-03 20:26:33
    CPU GPU协同并行计算 ;异构混合,协同并行计算,GPU计算,性能优化
  • CPU并行与GPU并行联系及区别

    千次阅读 2018-12-27 00:16:36
    应用特点:GPU并行吞吐量大,适合大数据并行处理;CPU适合逻辑处理和串行计算,适合多任务并行处理; GPU工作模式 1)CPU 具有独立的内存和寄存器,GPU也具有独立的显存和寄存器。CPU作为主控制器,CPU和 GPU ...

    主要参考博文:https://blog.csdn.net/ustcbob/article/details/38677603

    应用特点:GPU并行吞吐量大,适合大数据并行处理;CPU适合逻辑处理和串行计算,适合多任务并行处理;

    GPU工作模式
    1)CPU 具有独立的内存和寄存器,GPU也具有独立的显存和寄存器。CPU作为主控制器,CPU和 GPU 协同处理任务,GPU主要处理可以高度并行的数据处理任务,CPU则负责逻辑处理和串行计算相关任务。

    2)GPU上的程序被称为内核函数,也叫kernel。kernel是并行执行的程序段。在一段程序中可以有多个内核函数,每个内核函数内部都是并行执行的,但是各个kernel之间确是是串行执行的,其中还可以穿插CPU代码段。

    3)CUDA程序执行步骤:CPU完成初始化工作,将参与并行运算的数据拷贝到显存中,GPU上启动内核函数,在GPU上执行并行运算程序,GPU运算完成后将数据结果由显存传送回CPU内存。在程序设计中应尽量少使用分配内存,拷贝数据等涉及到CPU和 GPU 数据交换的这些命令。GPU的硬件特性使得block与block之间的通信很难,但是CUDA中的全局存储器允许多个GPU或者同一个GPU的多个block同时对一块存储空间进行访问。

     

    GPU编程模型
    1)CUDA中的基本逻辑执行单位:网格(grid)、线程块(block)、线程(thread)和线程组(warp )。

    2)一个内核函数对应一个网格。一个网格中有多个block,block是内核函数执行的基本单位,线程块之间是无序并行执行的,并且不同的线程块之间是没办法相互通信的。

    3)一个block可最多由512个线程构成。线程是CUDA编程模型中可以分配的最小单位,也是资源最终的持有者。每个线程都有独立的register和 local memory,同一个线程块的线程之间可以相互进行细粒度通信。

    4)warp是 CUDA 程序运行时的实际执行单位。CUDA架构中一个warp由 32 个线程组成。

    5)GPU编程有两个主要平台,一个是OpenCL,编程方式类似OpenGL的产业标准,还有另一个是为了C/C++ 的CUDA,在NVIDIA的GPU上编程。

    补充:

    grid:kernal函数的执行单元,一个kernal对应一个grid,grid内部是并行执行,gird之间通过cpu调度串行执行。

    block:block是并行计算的基本单位,block之间无序并行执行:具体来说,每个SM控制多个block块,多个SM以warp为单位进行线程调度并行执行(warp是实际并行计算单位)

    thread:最小的执行单元,实际资源的拥有者

    可参考博客:https://blog.csdn.net/junparadox/article/details/50540602

     

    适用GPU场景
    1. 内核中有很多并行线程的应用。

    2. 对于线程间的数据交换都发生在kernel调度空间中的相邻线程之间的应用,因为这样就可以用到per-block shared memory。

    3. 数据并行的应用,多个线程做相似工作,循环是数据并行的主要来源。

    4. 做同步操作较少的应用。

     

    不适合GPU场景
    1. 并行度小的应用,如需要的线程数小于100个,那么使用GPU加速效果不明显。

    2. 不规则的任务并行---尽管应用需要很多线程,但是这些线程都做不同的工作,那么GPU不能得到有效的利用。不过这也依赖于具体工作,多久对线程调度一次,加速的可能仍然存在。

    3. 频繁的全局同步,这要求全局的barrier,带来很大性能开销。

    4. 在线程之间,会出现随机的点对点同步的应用。GPU对这个的支持不好,通常需要在每次同步的时候做一个全局barrier,如果要利用GPU,最好重构算法避免出现这个问题。

    5. 要求计算量(相比于数据传输量)少的应用。尽管在CPU+GPU计算结构中,GPU可以带来计算性能的提升,但是这些提升都被向GPU传输数据所消耗的实践覆盖了。举个例子,对于两个向量求和运算,如果非常大的向量的话,一般都选择在CPU上算,否则传输到GPU上的时间开销很大。
     

     

     

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  • A3C的内容可见并行强化学习算法:A2C/A3C,A3C的每一个Worker都需要采样、训练,需要充足的CPU资源。GPU有很强的并行计算优势;直觉上,将学习计算部分挪到GPU,收集数据环境交互部分放到CPU,会使系统更紧凑高效,...

    背景介绍

    GPU-based Asynchronous Advantage Actor-Critic是A3C的GPU实现。
    A3C的内容可见并行强化学习算法:A2C/A3C,A3C的每一个Worker都需要采样、训练,需要充足的CPU资源。
    GPU有很强的并行计算优势;直觉上,将学习计算部分挪到GPU,收集数据环境交互部分放到CPU,会使系统更紧凑高效,同时也能匹配其他深度学习任务的硬件架构。

    模型架构及学习过程

    学习过程是这样的:

    1. 整体采用的是批处理策略,即缓存到达batch size后统一处理;
    2. 每个Agent(Worker)负责收集数据(s, a, r, s'),注册到队列Training Queue,由Trainer管理供以后训练使用;
    3. 但Agent不负责采样本身π(a|s),而是将需求注册到队列Prediction Queue,由Predictor管理;
    4. Predictor是个While True Thread,当缓存到达其batch size后,调用GPU上的策略预测网络π(a|s)进行采样;
    5. 类似地,Trainer也是个While True Thread,满足batch size后调用GPU进行训练。
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    注意点

    1. 模型网络只有一套,存储在GPU上;
    2. 就是说,每一次采样,都使用即时的网络参数;
    3. 模型训练期间,也同时在采样,难免会出现采样时的policy网络参数与最后学习时的参数不一致,所以GA3C部分数据有一定的延迟,不是严格的on-policy;
    4. 具体得看训练的batch size及当时GPU状态,GPU算力资源充足、batch size合理的情况下,受影响的数据应该是很少的。
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  • CPUGPU并行计算的火焰模拟.pdf
  • CPU GPU异构并行计算技术研究.pdf
  • 全局基因调控网络构建CPU/GPU并行算法
  • 多图像同态滤波的CPUGPU并行计算.pdf
  • CPU_GPU并行加速的多谐波正弦拟合算法.pdf
  • CPU GPU异构并行的矩阵转置算法研究.pdf
  • CPUGPU并行计算联系与区别

    万次阅读 多人点赞 2018-10-12 15:27:13
    最近在做利用GPU实现并行渲染的工作,前天同学问我CPUGPU在多线程和并行计算方面的区别具体是什么,虽然做了几个月这方面的工作,但我一下子答却不知道从何答起,因此在这里做一下整理。 一、CPUGPU的区别 ...

    最近在做利用GPU实现并行渲染的工作,前天同学问我CPU和GPU在多线程和并行计算方面的区别具体是什么,虽然做了几个月这方面的工作,但我一下子答却不知道从何答起,因此在这里做一下整理。

    一、CPU和GPU的区别

    (图片来源于网络,文字参考(侵删):https://www.renderbus.com/share/post-id-1478

    CPU((Central Processing Unit, 中央处理器):CPU的结构主要包括运算器(ALU, Arithmetic and Logic Unit)、控制单元(CU, Control Unit)、寄存器(Register)、高速缓存器(Cache)和它们之间通讯的数据、控制及状态的总线。需要具备处理不同数据类型的能力,具有很强的通用性,CPU内部结构非常复杂。CPU擅长像操作系统、系统软件和通用应用程序这类拥有复杂指令调度、循环、分支、逻辑判断以及执行等的程序任务。它的并行优势是程序执行层面的,程序逻辑的复杂度也限定了程序执行的指令并行性,上百个并行程序执行的线程基本看不到。

    CPU架构图

    CPU架构图解

    GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器):GPU由数量众多的计算单元和超长的流水线组成,适合处理大量的类型统一的数据。但GPU无法单独工作,必须由CPU进行控制调用才能工作。GPU以图形类数值计算为核心。用于处理类型高度统一、相互无依赖的大规模数据和不需要被打断的纯净的计算环境。GPU擅长的是图形类的或者是非图形类的高度并行数值计算,GPU可以容纳上千个没有逻辑关系的数值计算线程,它的优势是无逻辑关系数据的并行计算。

    GPU中有很多的运算器ALU和很少的缓存cache,缓存的目的不是保存后面需要访问的数据的,而是为线程thread提高服务的。如果有很多线程需要访问同一个相同的数据,缓存会合并这些访问,然后再去访问dram。

    GPU架构图

    关于CPU与GPU计算的对比视频:https://v.youku.com/v_show/id_XNjY3MTY4NjAw.html

    二、多进程、多线程、并发、并行

    (参考(侵删):https://blog.csdn.net/qq_33290787/article/details/51790605

    1.进程(活动)

    进程是一个具有独立功能的程序关于某个数据集合的一次运行活动。多进程,就好比同时打开了Word,Excel和Visio,他们都是不同的程序运行活动,即多个进程同时启动而已。

    2.线程(执行路径)

    线程,是一个执行中的程序活动(即进程)的多个执行路径,执行调度的单位。线程依托于进程存在,在进程之下,可以共享进程的内存,而且还拥有一个属于自己的内存空间,这段内存空间也叫做线程栈。多线程,指在一个进程下有多个线程。各个线程执行自己的任务,这些线程可以“同时进行”。多线程强调”同时,一起进行“,而不是单一的顺序操作。

    3.并发

    并发的实质是一个物理CPU(也可以多个物理CPU) 在若干道程序(或线程)之间多路复用,并发性是对有限物理资源强制行使多用户共享以提高效率。也就是说对于一个CPU资源,线程之间竞争得到执行机会。

    4.并行

    指两个或两个以上事件(或线程)在同一时刻发生,是真正意义上的不同事件或线程在同一时刻,在不同CPU资源上(多核),同时执行。

    这里引用知乎网友@pansz的比喻:

    单进程单线程:一个人在一个桌子上吃菜。
    单进程多线程:多个人在同一个桌子上一起吃菜。
    多进程单线程:多个人每个人在自己的桌子上吃菜

    三、CPU与GPU的并行计算

    (参考1(侵删):https://www.cnblogs.com/fengfu-chris/p/4357821.html

       参考2(侵删):https://www.cnblogs.com/muchen/p/6297166.html

    并行计算一般有两个维度,一个是指令(Instruction)或程序(Program),另一个是数据(Data)。这样,就可以归纳出各种并行模式(S代表Single,M代表Multiple)。

    并行计算

    除了SISD,其他几个都算是并行计算方法。

    数据的存储可以分为两大类:分布式存储和共享内存。分布式存储意味着不同的进程/指令处理不同的数据,大家互相不干扰。共享内存则要求不同的进程/指令可以同时修改同一块数据,进程之间的通信将变得简单,缺点是容易造成数据读写冲突而需要谨慎对待。

    1.CPU并行计算

    CPU 采用复杂的分支预测技术来达到并行计算目的。对于CPU并行计算,缓存对程序员透明。应用程序员无法通过编程手段操纵缓存。采用 MIMD - 多指令多数据类型。多条指令构成指令流水线,且每个线程都有独立的硬件来操纵整个指令流。

    2.GPU并行计算

    GPU最大的特点是它拥有超多计算核心,往往成千上万核。而每个核心都可以模拟一个CPU的计算功能,虽然单个GPU核心的计算能力一般低于CPU。对于GPU并行计算,缓存对程序员不透明,程序员可根据实际情况操纵大部分缓存。采用 SIMT - 单指令多线程模型,一条指令配备一组硬件,对应32个线程 (一个线程束)。GPU 内部有很多流多处理器。每个流多处理器都相当于一个“核",而且一个流多处理器每次处理 32 个线程。

    CUDA,全称是Compute Unified Device Architecture,即统一计算架构,是由生产GPU最有名的英伟达公司提出的CPU+GPU混合编程框架。CUDA C/C++语言有如下特点:也是SPMD框架,兼有分布式存储和共享内存的优点,把握GPU的带宽是充分利用GPU计算资源的关键。

    一般,经过一定优化的CUDA C/C++程序的计算速度相比于传统的CPU程序的计算速度要快几倍到几十倍。

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  • CPU&GPU并行编程比较

    2014-05-29 14:07:28
    从软件编码,硬件实现,操作系统支持的角度介绍 OpenCL+GPU 并行编程和 CPU多线程并行编程的不同点, 以加深听众对 OpenCL+GPU 并行编程的理解。
  • 上学期选修了Prof. Tolga Soyata的“GPU Parallel ...通过本文大家可以了解到:1、如何用CPU进行多线程并行计算;2、CUDA是什么,GPU如何进行并行计算;3、并行计算的优越性;4、内存的应用对程序性能的影响。
  • 要用到多CPU(进程)并行的原理,实现语言是C++的MPI接口。联想到上学期用到CUDA C/C++来做并行计算,就对这两门语言做一个总结,分享下自己关于并行计算的认识。 1 并行计算的基本原理 并行计算一般有两个维度,...
  •  CPU并行编程技术,也是高性能计算中的热点,也是今后要努力学习的方向。那么它和 GPU 并行编程有何区别呢?  本文将做出详细的对比,分析各自的特点,为将来深入学习 CPU 并行编程技术打下铺垫。 区别一:...
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空空如也

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cpugpu并行