Umzug Durchschnitt In Cuda

Was ist CUDA. Enroll heute Intro zur parallelen Programmierung Ein offener Online-Kurs von Udacity. Instructors Dr. John Owens, UC Davis und Dr. David Luebke, NVIDIA. CUDA ist eine parallele Rechenplattform und Programmiermodell, das von NVIDIA erfunden wurde. Es ermöglicht drastische Steigerung des Rechnens Leistung, indem sie die Leistung der Grafikverarbeitungseinheit GPU nutzen. Mit Millionen von CUDA-fähigen GPUs, die bisher verkauft wurden, finden Softwareentwickler, Wissenschaftler und Forscher breit angelegte Anwendungen für das GPU-Computing mit CUDA Hier sind ein paar Beispiele. Identify versteckte Plaque in Arterien Herzinfarkte sind die führende Todesursache weltweit Harvard Engineering, Harvard Medical School und Brigham Women s Hospital haben sich zusammengetan, um GPUs zu verwenden, um den Blutfluss zu simulieren und versteckte arterielle Plaque ohne invasive Imaging-Techniken oder explorative Chirurgie zu identifizieren. Analyze Flugverkehrsfluss Die National Airspace System verwaltet die landesweite Koordination des Flugverkehrs. Computermodelle helfen, neue Wege zur Linderung zu identifizieren Staus und halten Flugzeug Verkehr beweglich effizient Mit Hilfe der Rechenleistung von GPUs, ein Team bei NASA erhielt eine große Leistungssteigerung, wodurch die Analyse Zeit von zehn Minuten auf drei Sekunden. Visualisieren Moleküle Eine molekulare Simulation namens NAMD nanoskalige Molekulardynamik bekommt eine große Leistungssteigerung mit GPUs Die Beschleunigung ist ein Ergebnis der parallelen Architektur von GPUs, die es NAMD-Entwicklern ermöglicht, rechenintensive Teile der Anwendung an die GPU mit dem CUDA Toolkit. GPU Computing The Revolution zu portieren. Sie sind mit den Imperativen konfrontiert Problem schnellere Parallelverarbeitung wäre schneller, aber die Lernkurve ist steil isn t it. Not mehr Mit CUDA können Sie C-, C - und Fortran-Code direkt an GPU senden, keine Assembler-Sprache erforderlich. Entwickler bei Firmen wie Adobe, ANSYS , Autodesk, MathWorks und Wolfram Research sind aufwachen, dass schlafende Riese die GPU - um Allzweck-wissenschaftliche und Ingenieur-Computing über eine Klingel zu tun E von Plattformen. Mit hochrangigen Sprachen, GPU-beschleunigte Anwendungen führen die sequentiellen Teil ihrer Arbeitsbelastung auf der CPU, die für Single-Thread-Performance optimiert wird, während die Beschleunigung der Parallelverarbeitung auf der GPU Dies wird GPU Computing. GPU Computing ist möglich, weil Heute s GPU macht viel mehr als Grafik zu machen Es sizzelt mit einem Teraflop von Gleitkomma-Performance und knirscht Anwendungsaufgaben für alles von Finanzen zu Medizin. CUDA ist weit verbreitet durch Tausende von Anwendungen und veröffentlichte Forschungsarbeiten und unterstützt von einer installierten Basis von über 375 Millionen CUDA-fähige GPUs in Notebooks, Workstations, Compute-Clustern und Supercomputern. Visit CUDA Zone für Anwendungsbeispiele in verschiedenen vertikalen Märkten und wecken Sie Ihren GPU-Giganten. Geschichte von GPU Computing. Die ersten GPUs wurden als Grafikbeschleuniger konzipiert, die nur spezifische unterstützen Fix-Pipelines Ab Ende der 1990er Jahre wurde die Hardware zunehmend programmierbar, Gipfelte in NVIDIAs erster GPU im Jahr 1999 Weniger als ein Jahr nachdem NVIDIA den Begriff GPU prägte, waren die Künstlern und die Spielentwickler nicht nur die bahnbrechende Arbeit mit der Technologie. Die Forscher tippten auf ihre hervorragende Fließkomma-Performance. Die Allzweck-GPU-GPGPU-Bewegung War dämmern. But GPGPU war weit davon entfernt, damals, auch für diejenigen, die Grafik-Programmiersprachen wie OpenGL-Entwickler wussten mussten wissenschaftliche Berechnungen auf Probleme, die durch Dreiecke und Polygone dargestellt werden konnte, war GPGPU war praktisch off-Grenzen für diejenigen, die nicht Speicherte die neuesten Grafik-APIs bis eine Gruppe von Stanford University Forscher, um die GPU als Streaming-Prozessor zu refinanzieren. Im Jahr 2003 ein Team von Forschern unter der Leitung von Ian Buck enthüllte Brook, die erste weit verbreitete Programmierung Modell zu erweitern C mit Daten-Parallelität Konstrukte Mit Konzepten wie Streams, Kernel und Reduktionsoperatoren hat der Brook-Compiler und das Runtime-System die GPU als General-p ausgesetzt Urteil Prozessor in einer High-Level-Sprache Am wichtigsten war, Brook-Programme waren nicht nur einfacher zu schreiben als handgestimmt GPU-Code, waren sie sieben Mal schneller als vergleichbare Code. NVIDIA wusste, dass lodernd schnell Hardware musste mit intuitiven Software gekoppelt werden und Hardware-Tools und lud Ian Buck ein, sich dem Unternehmen anzuschließen und eine Lösung für die nahtlose Ausführung von C auf der GPU zu entwickeln. NVIDIA hat die CUDA im Jahr 2006 vorgestellt, die weltweit erste Lösung für das General Computing auf GPUs. Tools und Training. Today, das CUDA-Ökosystem wächst schnell, da immer mehr Unternehmen erstklassige Werkzeuge, Dienstleistungen und Lösungen bieten. Wenn Sie Ihren eigenen Code schreiben möchten, ist der einfachste Weg, um die Leistung von GPUs zu nutzen, mit dem CUDA Toolkit, das bietet Eine umfassende Entwicklungsumgebung für C - und C-Entwickler. Das CUDA Toolkit umfasst einen Compiler, Mathematik-Bibliotheken und Tools zum Debuggen und Optimieren der Leistung Ihrer Anwendungen, die Sie auch finden werden Code-Beispiele, Programmieranleitungen, Benutzerhandbücher, API-Referenzen und andere Unterlagen, um Ihnen zu helfen, loszulegen. NVIDIA bietet all dies kostenlos, einschließlich NVIDIA Parallel Nsight für Visual Studio, die branchenweit erste Entwicklungsumgebung für massiv parallele Anwendungen, die beide verwenden GPUs und CPUs. Learning zur Verwendung von CUDA ist bequem, mit umfassenden Online-Schulungen sowie andere Ressourcen wie Webinare und Bücher Über 400 Universitäten und Hochschulen lehren CUDA-Programmierung, darunter Dutzende von CUDA Centers of Excellence und CUDA Research and Training Centers. Für Entwickler. Ich bin kein Programmierer mit irgendwelchen Fähigkeiten Nur jemand neugierig auf CUDA und so mache ich ein wenig lesen Ich lief über ein Beispiel der Verwendung von Thrust, um einen gleitenden Durchschnitt zu machen. Das Beispiel, wie es ist, läuft und funktioniert meistens Richtig, aber es ist trivial in dem Sinne, dass es nur eine gleitende durchschnittliche Operation. Wie würde ich sagen, 352 dieser gleitenden durchschnittlichen Operationen parallel, alle ope Rating auf dem gleichen Datenstrom In meinem Kopf der Programmablauf könnte. Generate die Daten senden Sie es an einen CUDA-Kern Gleich wie der bestehende Code, aber denken Längen von 1000 oder 10000 statt 30.Copy es aus dem CUDA-Kern es s in alle Der anderen 351 CUDA-Kerne in meinem GTX 465.Tell jedem CUDA-Kern, welche Anzahl von Datenposten durchschnittlich über 4 5 6 352 353 354.Tell das Gerät, um den Durchschnitt in jedem Kern parallel zu führen. Lesen Sie die Ergebnisse von jedem Core. Ich bekomme diesen Code. Makes es alles passiert, aber wie bekomme ich Thrust, um viele von diesen parallel zu machen. Mein Interesse hier ist über etwas wie Aktien-Daten Wenn ich mich auf GOOG Preise Ich habe das in der GPU Mit allen Kerne und lassen Sie es dort I d dann frei sein, um viel Verarbeitung zu tun, ohne die Daten nicht mehr zu laden und nur lesen zurück Ergebnisse von jedem Kern HINWEIS Ich könnte nicht wollen, GOOG in allen Kerne verwenden Einige Kerne könnten GOOG, andere mit einigen Anderes Symbol, aber ich werde später dorthin kommen Ich denke nur, ich möchte nicht die Bestandsdaten im globalen Speicher, wenn Da ist genug Platz in jedem core. Ich nehme das ist ziemlich einfach für CUDA Thrust. asked Sep 12 12 bei 19 39. Mein Verständnis ist, dass Sie in die folgenden zwei Situationen interessiert sind. Sie haben eine lange Abfolge von Artikeln und Sie wollen Berechnen Sie eine bestimmte Anzahl von Mittelwerten, indem Sie auf verschiedene Zahlen von Elementen, dh mit unterschiedlichen Längen für das gleitende durchschnittliche Fenster Dies ist, was ich aus Ihrer ursprünglichen Frage zu verstehen. Sie haben eine Reihe von Sequenzen, gespeichert nacheinander in Erinnerung, und Sie wollen Durchschnittlich sie parallel zu einem festen Mittelungsfenster von Größe 2 RADIUS 1 Dies ist, was der ArrayFire-Code von asm vorgeschlagen hat - Sie haben es akzeptiert. Anstatt mit CUDA Thrust, ich denke, es wäre einfacher, Ihren eigenen CUDA-Kern zu schreiben Die oben genannten Operationen Unten, ein voll bearbeitetes Beispiel, das in der gleichen Weise wie die ArrayFire-Code von asm vorgeschlagen, so Fall Fall 2 Umwandlung es auf Fall 1 wäre einfach zu beantworten. Es wurde am 15. November 14 bei 15 42. Ihre Antwort 7 Stack Exchange, Inc. Für einen anderen Ansatz können Sie das exponentielle gleitende durchschnittliche Fenster abschneiden und dann das gefilterte Signal berechnen, indem Sie eine Faltung zwischen Ihrem Signal und dem fensterförmigen Exponential machen. Die Faltung kann mit der kostenlosen CUDA FFT Bibliothek cuFFT berechnet werden, Wie Sie vielleicht wissen, kann die Faltung als die punktuelle Multiplikation der beiden Signale in der Fourier-Domäne ausgedrückt werden. Dies ist der treffende Name Faltungs-Theorem, der mit einer Komplexität von O n log n läuft Diese Art von Ansatz wird Ihr CUDA minimieren Kernel-Code und laufen sehr sehr schnell, auch auf einer GeForce 570 Besonders so, wenn Sie alle Ihre Berechnungen in Single Float precision. answered Apr 30 14 um 17 04.Ich würde vorschlagen, die oben genannte Differenz Gleichung wie unten angegeben und dann zu manipulieren Mit CUDA Thrust primitives. DIFFERENCE EQUATION MANIPULATION - EXPLICIT FORM DER DIFFERENCE EQUATION. By einfache Algebra, können Sie die folgenden finden. Folglich ist die explizite Form ist die folgen Ing. CUDA THRUST IMPLEMENTATION. Sie können die oben genannte explizite Form durch die folgenden Schritte implementieren. Initialisieren Sie eine eingegebene Sequenz dinput zu alpha außer für dinput 0 1.Define einen Vektor d1overbetatothen gleich 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3. Multiplizieren Sie den Element-Dinput mit einem Diaover-Betatothen. Performieren Sie einen Inklusivkanal, um die Sequenz des yn beta n zu erhalten. Die obige Sequenz um 1, 1 beta, 1 beta 2, 1 beta 3 zu entfernen. Der obige Ansatz kann für lineare zeitabhängige LTV-Systeme empfohlen werden Für lineare zeitlich-invariante LTI-Systeme kann der von Paul erwähnte FFT-Ansatz empfohlen werden, ich bin ein Beispiel für diesen Ansatz unter Verwendung von CUDA Thrust und cuFFT in meiner Antwort auf FIR-Filter in CUDA.