摘要：
https://docs.nvidia.com/cuda/archive/9.0/cuda-c-programming-guide/index.html 阅读全文
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1:context 1 {//根据设备创建上下文 2 cl_platform pform; 3 size_t num; 4 cl_device_id* devices; 5 cl_context context; 6 size_t size; 7 8 clGetDeviceIDs( platform 阅读全文
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一：多核世界中的软件 １：并发性 软件系统包含多个活动的操作流（线程），若这些操作流同时推进，则称该软件是并发的。 Ａ：并发性 在同一段时间内，一个处理器可以并发的执行多个任务－－多线程交替执行 Ｂ：并行性 在同一时刻，多核处理器能够同时运行多个程序 ２：并发程序设计核心 １）必须定义并发执行的操作 阅读全文
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１：运行时ＡＰＩ实现 事件管理可以用于测量程序运行时间，或者管理ＣＰＵ和ＧＰＵ同时进行 1 //创建事件 2 cudaEvent_t start,stop; 3 cudaEventCreate(&start); 4 cudaEventCreate(&stop); 5 6 cudaEventRecor 阅读全文
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1：定义方法 创建一个cudaStream_t对象，并在启动内核和进行memcpy时将流对象作为参数传入。 2：运行时API实现 1 //创建了两个流，并在pinned memory中分配了float型的数组hostPtr 2 cudaStream_t stream[2]; 3 for(int i 阅读全文
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实例：ａｓｙｎｃＡＰＩ实例 1 #include <stdio.h> 2 #include <cutil_inline.h> 3 4 __global__ void 5 increment_kernel(int* g_data,int inc_value) 6 { 7 int idx = block 阅读全文
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1：同步函数 1）__syncthreads() 实现线程块中的线程同步 保证线程块中所有线程执行到同一位置; 只有当整个线程块都走向相同分支时，才能在条件语句中使用__syncthreads)(; 一个warp内的线程不用同步； __syncthreads()调用花费时间周期，应尽量避免/节约使用 阅读全文
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一：cuda编程模型 1：主机与设备 主机 CPU 设备/处理器 GPU CUDA编程模型如下： ＧＰＵ多层存储空间结构如图： 2：Kernel函数的定义与调用 A:运行在GPU上 相关限定符：__global__能在主机端和device端调用中调用；__device__只能在device端调用 _ 阅读全文
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左边大顶堆，右边小顶堆。右边数量比左边多一，左边放小的那半数，右边放大的那半 是偶数个，那就返回两个根堆的头结点的q平均值，如果是奇数，就是小根堆的数量大于大根堆数量1个，返回小根堆的头； 当左右平等数量的时候，往小根堆了加入，当小根堆大于大根堆时候，往大根堆里加入 1 priority_queue 阅读全文