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news 2025/11/2 12:45:52

区块链资讯网站建设,股权设计方案模板,天津网站建设公司排名,福州专业网站搭建排名文章目录 CUDA与GPU编程1. 并行处理与GPU体系架构1.1 并行处理简介1.1.1 串行处理与并行处理的区别1.1.2 并行处理的概念1.1.3 常见的并行处理 1.2 GPU并行处理1.2.1 GPU与CPU并行处理的异同1.2.2 CPU的优化方式1.2.3 GPU的特点 1.3 环境搭建 CUDA与GPU编程 1. 并行处理与GPU体… 文章目录 CUDA与GPU编程1. 并行处理与GPU体系架构1.1 并行处理简介1.1.1 串行处理与并行处理的区别1.1.2 并行处理的概念1.1.3 常见的并行处理 1.2 GPU并行处理1.2.1 GPU与CPU并行处理的异同1.2.2 CPU的优化方式1.2.3 GPU的特点 1.3 环境搭建 CUDA与GPU编程 1. 并行处理与GPU体系架构 1.1 并行处理简介计算机基本硬件组成多CPU 是指简单的多个CPU工作在同一个系统上多个CPU之间的通讯是通过主板上的总线进行的多核是指一个CPU有多个核心处理器处理器之间通过CPU内部总线进行通讯。进程和线程进程是操作系统OS进行资源CPU、内存、磁盘、IO、带宽等分配的最小单位。一个进程就是一个程序的运行实例启动一个程序的时候操作系统会为该程序创建一块内存用来存放代码、运行中的数据和一个执行任务的主线程我们把这样的一个运行环境叫进程例如打开一个浏览器、一个聊天窗口分别是一个进程。进程可以有多个子任务如聊天工具接收消息、发送消息这些子任务成为线程。线程: 是CPU调度和分配的基本单位。操作系统会根据进程的优先级和线程的优先级去调度CPU。线程数: 是一种逻辑概念是模拟出的CPU核心数。进程和线程的关系描述如下进程可以简单理解为一个容器有自己独立的地址空间。一个进程可由多个线程的执行单元组成每个线程都运行在同一进程的上下文中共享进程该地址空间以及其内的代码和全局数据等资源即线程之间共享进程中的数据每个进程至少有一个主线程它无需由用户主动创建一般由系统自动创建。系统创建好进程后实际上就启动了执行该进程的执行主线程执行主线程以函数地址形式即程序入口函数如 main函数将程序的启动点提供给操作系统。主执行线程终止或关闭进程也就随之终止操作系统会回收改进程所占用的资源进程中的任意一线程执行出错都会导致整个进程的崩溃。进程之间的内容相互隔离。进程隔离是为保护操作系统中进程互不干扰的技术每一个进程只能访问自己占有的数据也就避免出现进程 A 写入数据到进程 B 的情况。正是因为进程之间的数据是严格隔离的所以一个进程如果崩溃了或者挂起了是不会影响到其他进程的。如果进程之间需要进行数据的通信这时候就需要使用用于进程间通信IPC的机制了。严格讲应该是线程能够获得CPU资源进程对CPU资源的获取也是体现在线程上的。CPU内核数和进程线程没直接关系。操作系统OS可以把某个进程部署在某个CPU核上但这取决于系统设计。进程、线程都是由操作系统调度的线程只是由进程创建但是进程本身不会负责调度线程。在操作系统看来线程和进程其实差不多不同点是线程是迷你的进程并且进程可以包含多个线程对于内存堆内存、代码区一般属于一个进程但是栈(执行栈)却是属于一个线程的且每个线程拥有一个独立的栈。 1.1.1 串行处理与并行处理的区别串行处理Serial Processing 指令/代码块依次执行任务按顺序依次执行一个任务完成后才会开始下一个任务。串行处理是指在一个特定的时间点上只有一个任务在执行。这意味着任务之间相互等待执行时间较长的任务会影响整体性能。一般来说当程序有数据依赖or分支等这些情况下需要串行并行处理Parallel Processing 并行处理是指在同一时刻多个任务可以同时执行。任务被分成多个子任务这些子任务可以在多个处理单元例如多核处理器或分布式系统中的多台计算机上并行执行。并行处理可以显著提高任务的执行速度和系统的性能。指令/代码块同时执行充分利用multi-core(多核)的特性多个core一起去完成一个或多个任务使用场景科学计算图像处理深度学习等等在并行处理中任务之间可以是相互独立的也可以是相互依赖的。并行处理通常需要额外的硬件支持和编程技巧来管理任务之间的同步和数据共享。总之串行处理是按顺序执行任务而并行处理是同时执行多个任务。并行处理通常用于加速计算和提高系统性能特别是在需要处理大量数据或计算密集型任务时。 1.1.2 并行处理的概念在计算机科学中“并行处理” 是指同时执行多个任务或操作的技术。它利用多个处理单元或线程来并发执行任务从而提高程序的执行速度。在 Python 中我们可以利用多线程、多进程或异步编程等技术来实现并行处理。 1.1.3 常见的并行处理多核处理器Multi-Core Processors 多核处理器包含多个CPU核心每个核心可以独立执行指令。这意味着多个任务可以在不同核心上并行执行。多核处理器常见于现代计算机和移动设备使多线程应用程序可以更有效地运行。并行计算集群Parallel Computing Clusters 并行计算集群是由多台计算机组成的网络它们可以协同工作来解决大规模计算问题。每台计算机都可以处理一部分任务通过网络通信和协作实现任务的并行执行。 GPU并行处理GPU Parallel Processing 图形处理单元GPU在图形渲染之外也可用于一般计算任务。它们具有大量的小型处理单元适合并行计算。GPU计算用于加速科学计算、深度学习、机器学习等领域。分布式计算Distributed Computing 分布式计算是将任务分发给多台计算机这些计算机可能位于不同地理位置。通过分布式系统可以同时处理大规模数据集或执行计算密集型任务。 SIMDSingle Instruction, Multiple Data并行性 SIMD是一种并行处理技术其中一条指令同时作用于多个数据元素。SIMD通常用于多媒体处理和向量计算如图像处理和音频处理。多线程并发Multithreading 多线程技术允许在同一程序中创建多个线程每个线程可以执行不同的任务。多线程并发可用于处理并行性较低的任务如GUI应用程序和服务器。数据流并行性Dataflow Parallelism 数据流并行性是一种并行处理模型其中任务的执行取决于数据的可用性。当数据可用时相关任务可以并行执行而无需严格的同步。并行化处理是将一个任务分解成多个子任务每个子任务可以独立地进行处理。这样可以提高处理速度和效率。分治法将大问题分解成若干小问题并且这些小问题可以独立地进行计算最后将结果合并得到答案。数据划分法将数据划分成多份每份数据可以独立地进行计算最后将结果合并得到答案。流水线法将一个任务分为若干阶段每个阶段可以独立地进行计算并且不同阶段之间的数据传输要尽可能快。线程池技术在程序启动时创建一定数量的线程并放入线程池中当需要执行某个任务时从线程池中取出一个线程来执行执行完毕后再归还给线程池。OpenMP库OpenMP是一个针对共享内存架构的并行编程API标准。它支持C、C和Fortran等语言在代码中使用预处理器指令就能够实现多线程编写。MPI库MPIMessage Passing Interface是一种消息传递编程模型在分布式系统上实现进程间通信。MPI库适用于各种形式的并行计算包括集群、超级计算机和网格计算等。 Python 提供了多个并行处理库其中一些常用的库包括 multiprocessing这个内置库提供了跨平台的多进程支持可以使用多个进程并行执行任务。threading这个内置库提供了多线程支持可以在同一进程内使用多个线程并行执行任务。concurrent.futures这个标准库提供了高级的并行处理接口可以使用线程池或进程池来管理并发任务的执行。joblib这是一个流行的第三方库提供了简单的接口来并行执行 for 循环尤其适用于科学计算和机器学习任务。dask这是一个灵活的第三方库提供了并行处理和分布式计算的功能适用于处理大规模数据集。 1.2 GPU并行处理 1.2.1 GPU与CPU并行处理的异同相同点并行性支持 GPU和CPU都支持并行处理但它们的并行性方式有所不同。计算能力 GPU和CPU都可以执行计算任务但GPU在某些特定类型的计算任务上表现更出色。不同点体系结构 GPU和CPU具有不同的体系结构。CPU通常具有较少的核心一般为几个到几十个而GPU具有大量的小型核心通常为数百到数千个。这使得GPU在同时处理大规模数据时更具优势。用途 CPU通常用于一般计算任务如操作系统管理、文件处理和串行计算。而GPU主要设计用于图形渲染但也在科学计算、深度学习和机器学习等需要大规模并行计算的领域中得到广泛应用。指令集 CPU具有复杂的通用指令集适用于各种计算任务。GPU的指令集通常较简单适用于执行相同操作的大量数据。内存层次结构 CPU通常具有更大、更快速的高速缓存适用于较小的数据集。GPU通常具有大量的全局内存适用于处理大规模数据集。编程模型编写针对GPU的并行代码通常需要使用特定的编程模型如CUDA用于NVIDIA GPU或OpenCL。而CPU上的并行编程通常使用多线程和多进程来实现。功耗和散热 GPU通常在相对较高的功耗下运行因为它们的设计重点是性能。相比之下CPU通常更注重功耗效率和散热控制。综上所述GPU和CPU都支持并行处理但它们在体系结构、用途、指令集、内存层次结构和编程模型等方面存在显著差异。选择使用哪种处理器取决于具体的计算任务和性能需求。在一些情况下GPU可以显著加速大规模并行计算而CPU则更适用于通用计算和较小规模的任务。 1.2.2 CPU的优化方式多核利用如果计算机使用多核CPU确保充分利用所有核心。编写多线程应用程序或使用并行编程框架来将任务分发到多个核心上以提高性能。高性能编程语言选择使用高性能编程语言如C或Rust以编写计算密集型应用程序。这些语言通常具有更好的性能优化支持。编译器优化使用优化的编译器选项来生成高效的机器码。编译器可以进行各种优化包括内联函数、循环展开和代码重排。CPU指令级优化利用CPU的特定指令集扩展如SSEStreaming SIMD Extensions或AVXAdvanced Vector Extensions以加速特定类型的计算任务。缓存优化编写代码时考虑缓存的层次结构尽量减少缓存未命中。这包括循环访问数组时考虑局部性并使用缓存友好的数据结构。减少分支避免过多的条件分支因为分支可能导致流水线停滞。优化代码以减少分支预测错误的可能性。循环优化对于性能关键的循环进行循环展开、循环重排和循环剥离等优化以提高指令级并行性。数据并行性使用SIMD指令和向量化编程以在单个指令中处理多个数据元素从而提高并行性。内存优化减少内存访问次数使用局部变量和缓存数据以减少内存延迟。多线程并发利用多线程来并行执行任务特别是在多核CPU上。使用线程池或并发框架来管理线程。性能分析工具使用性能分析工具如Profiling工具来识别性能瓶颈并根据分析结果进行优化。硬件加速对于某些计算密集型任务可以考虑使用GPU或专用硬件加速器来提高性能。避免不必要的同步减少线程之间的同步操作以避免竞态条件和锁竞争从而提高性能。优化算法选择适当的算法和数据结构以减少计算复杂度从而提高性能。定时和调度了解操作系统的定时和调度机制以便优化任务的调度和响应时间。 1.2.3 GPU的特点 1.3 环境搭建 lspci| greplsb_release -a nvidia-smi1.全面掌握「进程与线程、并发并行与串行、同步与异步、阻塞与非阻塞」的区别
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