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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 09 CUDA C++ 流体仿真实战

    用于分配一个三维数组。 各维度上的大小通过 cudaExtent 指定,方 便起见我们的 C++ 封装类用了 uint3 表示 大小。 • GPU 的多维数组有特殊的数据排布来保障 访存的高效,和我们 CPU 那样简单地行主 序或列主序(如 a[x + nx * y] )的多维数组 不一样。 • 随后可用 cudaMemcpy3D 在 GPU 的三 维数组和 CPU 的三维数组之间拷贝数据。 一开始是渲染图形的专用硬件 ,会用到一些贴图等,这就是二维的纹理。 • 当输入的浮点坐标不是整数时,由 GPU 硬件提供双线 性插值( bilerp ),比手写的高效许多。 • 当然如果是三维数组,那就是三维纹理对象,访问时是 提供三线性插值( trilerp )的。 CUDA 纹理对象:封装 • 其中 cudaTextureAddressMode 表示采样的坐标超出范 围时采取的措施,有以下几种选择: 投影部分:求速度的散度 • 第一步,如何求出速度场的散度呢?首先速度是一个矢量场,为了 CUDA 对齐方便我们用 了 float4 表示三维矢量,因此速度场在 CUDA 看来就是一个元素类型为 float4 的三维数 组。其散度则是一个标量场,用元素类型为 float 的三维数组来表示。 • 定义求散度的核函数,首先读取速度场周围六个元素的值,然后上下做差得到散度。 投影部分: jacobi 迭代求解压强
    0 码力 | 58 页 | 14.90 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 08 CUDA 开启的 GPU 编程

    图片解释板块和线程 • 如需总的线程数量: blockDim * gridDim • 如需总的线程编号: blockDim * blockIdx + threadIdx 三维的板块和线程编号 • CUDA 也支持三维的板块和线程区间。 • 只要在三重尖括号内指定的参数改成 dim3 类型即可。 dim3 的构造函数就是接受三 个无符号整数( unsigned int )非常简单 。 <<>> 的简写而已。 图片解释三维的板块和线程 • 之所以会把 blockDim 和 gridDim 分三维主要是因为 GPU 的业务常常涉及到三维图形学和二维图像,觉得 这样很方便,并不一定 GPU 硬件上是三维这样排列 的。 • 三维情况下同样可以获取总的线程编号(扁平化)。 • 如需总的线程数量: blockDim * 循环分块一样的效果,有利于缓存局域 性。 • 顺便一提 Taichi 没有用多维的 blockDim ,他统一用一维的网格跨步循环 来扁平化高维循环,这就是为什么我们用 Taichi 的 for 处理二维、三维数据的 stencil 时会比较低效。因为他们根本就不 考虑循环分块的! 胡渊鸣的 Taichi 编程语言: github.com/taichi-dev/taichi 使用共享内存 • 刚刚那样的话对
    0 码力 | 142 页 | 13.52 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 06 TBB 开启的并行编程之旅

    7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评 封装好了: parallel_for 面向初学者: parallel_for 基于迭代器区间: parallel_for_each 二维区间上的 for 循环: blocked_range2d 三维区间上的 for 循环: blocked_range3d 所有区间类型 第 2 章:缩并与扫描 缩并( reduce ) 1 个线程,依次处理 8 个元素的缩并,花了 7 秒 用电量: 1*7=7
    0 码力 | 116 页 | 15.85 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 07 深入浅出访存优化

    • 其实操作系统惰性分配的特性,也是 SPGrid ( Sparsely-Paged-Grid )得以实现的基础 ,他利用 mmap 分配比机器大得多的内存(比如 2048*2028*1024 的三维网格),然后 在里面索引,这样就相当于利用硬件的分页机制实现了稀疏数据结构,既能高效利用内存 ,随机访问和插桩又特别高效。有兴趣可以研究一下他们的论文,也用了莫顿序增强 TLB 和缓存的局域性,非常精彩。 ,同学们可以在作业或 是自己的项目里随意使用。 不要再用 Java 式的二层三层指针 了,用 ndarray<2, float> 声明一 个二维浮点数组, ndarray<3, int> 声明一个三维整型数组。 这里的 ndarray 通过 a(x, y) 来 索引,看起来像 Fortran ,但是 实际上还是 YX 序,和静态数组 的 a[y][x] 一样的,指标出现的顺 序并无关紧要。 ……
    0 码力 | 147 页 | 18.88 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - Zeno 中的现代 C++ 最佳实践

    ,不会出错,而是 会自动把 float 转换成 int 类型。同样地如 果输入是 float ,却调用了 get 的 话,那么就相当于 vec3f(val) 也就是三个分 量都是 val 的三维矢量,同样不会出错。 MaxBoxPrimitive 节点的内部: apply 的定义 通过 set_output(“name”, std::move(obj)) 来指定名字为 name 的输出端口对象为
    0 码力 | 54 页 | 3.94 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 01 学 C++ 从 CMake 学起

    7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评
    0 码力 | 32 页 | 11.40 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 04 从汇编角度看编译器优化

    7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评
    0 码力 | 108 页 | 9.47 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 03 现代 C++ 进阶:模板元编程

    7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评
    0 码力 | 82 页 | 12.15 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 05 C++11 开始的多线程编程

    7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评
    0 码力 | 79 页 | 14.11 MB | 1 年前
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  • ppt文档 C++高性能并行编程与优化 - 课件 - 02 现代 C++ 入门:RAII 内存管理

    7.被忽视的访存优化:内存带宽与 cpu 缓存机制 8.GPU 专题: wrap 调度,共享内存, barrier 9.并行算法实战: reduce , scan ,矩阵乘法等 10.存储大规模三维数据的关键:稀疏数据结构 11.物理仿真实战:邻居搜索表实现 pbf 流体求解 12.C++ 在 ZENO 中的工程实践:从 primitive 说起 13.结业典礼:总结所学知识与优秀作业点评
    0 码力 | 96 页 | 16.28 MB | 1 年前
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