こちらの記事もご確認下さい。 CUDA6.0用にCPUとGPUの速度比較コードを修正 - 株式会社CFlatの明後日スタイルのブログ GPUとCPUの速度比較をしたい 以前CUDAでのプログラミングが完成した際に、CPUとの速度比較を行いたいという当たり前の要望が上がりました。 そこでGPUとCPUを切り替えるコードを作成したのですが、どうせなら最初から作っておくべきだったと反省しました。 今回はその際に作成したGPUとCPUの速度比較コードを公開します。 OpenMPの設定 GPUとCPUの速度比較をする際にCPUの方も並列化しないと不公平です。CPUの並列化には設定が簡単なOpenMPを使います。 CUDAプロジェクトでOpenMPを使用できるようにするには、プロジェクトのプロパティを開き、構成プロパティ/CUDA C/C++/Command Lineの追加オプションに-Xcompil
8. cudaMallocManaged CPU CUDA Unified Memory void sortfile(FILE *fp, int N) { char *data; data = (char *)malloc(N); ! ! ! ! } fread(data, 1, N, fp); qsort(data, N, 1, compare); use_data(data); free(data); void sortfile(FILE *fp, int N) { char *data; cudaMallocManaged(&data, N); ! ! ! ! } fread(data, 1, N, fp); qsort<<<…>>>(data, N, 1, compare); cudaDeviceSynchronize(); use_data(data); cudaFree(data
先日発表されたCUDA 6について、NVIDIAが紹介している新機能をいくつか紹介する。なお、Toolkitはまだ評価できる状態ではないため、NVIDIAの紹介からの推測による記事である。そのため、正確性に欠ける可能性について気を付けたい。 Unified Memoryとは CPUとGPUとの両方からアクセスされることを目的としたメモリ領域である。CPUとGPUとの両方にメモリを確保し、データのコヒーレンシを保つように適宜同期が行われるような実装であると説明されている。 しばしば「CPUとGPUの両方のメモリにアプリケーションが直接アクセスできるようになる」というような表現で紹介しているニュースサイトがあるが、CPU上のメモリをGPUが直接アクセスする機能はすでにCUDA 2.2のときに「Mapped Memory」という機能で実現されている。さらに、CUDA 4.0のときに実装された「
With CUDA 6, NVIDIA introduced one of the most dramatic programming model improvements in the history of the CUDA platform, Unified Memory. In a typical PC or cluster node today, the memories of the CPU and GPU are physically distinct and separated by the PCI-Express bus. Before CUDA 6, that is exactly how the programmer has to view things. Data that is shared between the CPU and GPU must be alloc
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