随笔分类 - cuda编程
摘要：1.在有数据量不大的矩阵计算的时候可以先乘了之后传入cpu（因为cuda矩阵相乘很麻烦） // 计算P阵 Eigen::Matrix<float, 3, 4> A = B * C; cudaMemcpy(&d_p_vec[i * matrixSize], A.data(), p_matSize, c
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摘要：内存使用 cuda程序会使用gpu和cpu内 存 cpu内存释放与分配是标准的 1）栈，自动分配的 2）堆：用户自己分配释放的，如new，delete，malloc，free等 3.gpu内存分配 1）cudaMalloc(void**devPtr , size_t size) 2) cudafre
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摘要：gpu 内存模型 每个gpu有很多Multyproccessor，每个processor结构如下 1）私有本地内存 2）共享内存，速度很快，可以被块中的所有线程访问，生命周期与块一致 __share__调用 void __syncthreads()使块中的线程同步，相当与一个障碍点，所有程序运行到障
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