调用CUDA API使用GPU运算一个JuliaSet花费的时间比在CPU上多

我用的是《GPU高性能编程CUDA实战》第四章最后的一个例子,在CPU上花费的时间700+ms,在GPU上花费的时间是800+ms

// CPU版本代码

void kernel(unsigned char * ptr) {
    for (size_t y = 0; y < DIM; y++) for (size_t x = 0; x < DIM; x++)
    {
        int offset = x + y*DIM;
        int juliaValue = julia(x, y);

        ptr[offset * 4 + 0] = 255 * juliaValue;
        ptr[offset * 4 + 1] = 0;
        ptr[offset * 4 + 2] = 0;
        ptr[offset * 4 + 3] = 255;
    }
}

int main(void) {

    clock_t start, finish;
    double totaltime;
    start = clock();

    CPUBitmap bitmap(DIM, DIM);
    unsigned char *ptr = bitmap.get_ptr();

    kernel(ptr);

    finish = clock();
    totaltime = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("time : %fs\n", float(totaltime));

    bitmap.display_and_exit();

    return 0;
}


// GPU版本代码

#define DIM 1000

struct cuComplex
{
    float r;
    float i;
    __device__ cuComplex(float a, float b) : r(a), i(b) {}
    __device__ float magnitude2(void) { return r * r + i * i; }
    __device__ cuComplex operator*(const cuComplex& a) { return cuComplex(r*a.r - i*a.i, i*a.r + r*a.i); }
    __device__ cuComplex operator+(const cuComplex& a) { return cuComplex(r + a.r, i + a.i); }
};

__device__ int julia(int x, int y) {
    const float scale = 1.5;
    float jx = scale * (float)(DIM / 2 - x) / (DIM / 2);
    float jy = scale * (float)(DIM / 2 - y) / (DIM / 2);

    cuComplex c(-0.8, 0.156);
    cuComplex a(jx, jy);

    for (size_t i = 0; i < 200; i++)
    {
        a = a*a + c;
        if (a.magnitude2() > 1000) return 0;
    }

    return 1;
}

__global__ void kernel(unsigned char * ptr) {
    // 将threadIdx/BlockIdx映射到像素位置
    int x = blockIdx.x;
    int y = blockIdx.y;
    int offset = x + y*gridDim.x;

    // 计算对应位置上的值
    int juliaValue = julia(x, y);
    ptr[offset * 4 + 0] = 255 * juliaValue;
    ptr[offset * 4 + 1] = 0;
    ptr[offset * 4 + 2] = 0;
    ptr[offset * 4 + 3] = 255;
}

int main(void) {

    clock_t start, finish;
    double totaltime;
    start = clock();

    CPUBitmap bitmap(DIM, DIM);

    unsigned char *dev_bitmap;
    cudaMalloc((void **)&dev_bitmap, bitmap.image_size());

    dim3 grid(DIM, DIM);
    kernel<< <grid, 1 >> >(dev_bitmap);

    cudaMemcpy(bitmap.get_ptr(), dev_bitmap, bitmap.image_size(), cudaMemcpyDeviceToHost);

    cudaFree(dev_bitmap);

    finish = clock();
    totaltime = (double)(finish - start) / CLOCKS_PER_SEC;
    printf("time : %fs\n", float(totaltime));

    bitmap.display_and_exit();

    return 0;
}

运行结果是这张图片
图片说明
熟悉CUDA编程的大神能否解释一下为什么使用GPU并行计算花费的时间反而跟多?

配置是i7-8700 + GTX1060 6G

1个回答

julia是哪里的函数,对于gpu来说,调用函数开销很大,如果是调用主机上的函数,开销更大。

SugarAnnie
SugarAnnie 我更新了GPU版本的代码,julia是设备函数,刚开始学CUDA编程,感觉跟我想的不大一样
8 个月之前 回复
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数据库优化 - SQL优化
前面一篇文章从实例的角度进行数据库优化,通过配置一些参数让数据库性能达到最优。但是一些“不好”的SQL也会导致数据库查询变慢,影响业务流程。本文从SQL角度进行数据库优化,提升SQL运行效率。 判断问题SQL 判断SQL是否有问题时可以通过两个表象进行判断: 系统级别表象 CPU消耗严重 IO等待严重 页面响应时间过长
2019年11月中国大陆编程语言排行榜
2019年11月2日,我统计了某招聘网站,获得有效程序员招聘数据9万条。针对招聘信息,提取编程语言关键字,并统计如下: 编程语言比例 rank pl_ percentage 1 java 33.62% 2 c/c++ 16.42% 3 c_sharp 12.82% 4 javascript 12.31% 5 python 7.93% 6 go 7.25% 7
通俗易懂地给女朋友讲:线程池的内部原理
餐厅的约会 餐盘在灯光的照耀下格外晶莹洁白,女朋友拿起红酒杯轻轻地抿了一小口,对我说:“经常听你说线程池,到底线程池到底是个什么原理?”我楞了一下,心里想女朋友今天是怎么了,怎么突然问出这么专业的问题,但做为一个专业人士在女朋友面前也不能露怯啊,想了一下便说:“我先给你讲讲我前同事老王的故事吧!” 大龄程序员老王 老王是一个已经北漂十多年的程序员,岁数大了,加班加不动了,升迁也无望,于是拿着手里
经典算法(5)杨辉三角
杨辉三角 是经典算法,这篇博客对它的算法思想进行了讲解,并有完整的代码实现。
腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹?
昨天,有网友私信我,说去阿里面试,彻底的被打击到了。问了为什么网上大量使用ThreadLocal的源码都会加上private static?他被难住了,因为他从来都没有考虑过这个问题。无独有偶,今天笔者又发现有网友吐槽了一道腾讯的面试题,我们一起来看看。 腾讯算法面试题:64匹马8个跑道需要多少轮才能选出最快的四匹? 在互联网职场论坛,一名程序员发帖求助到。二面腾讯,其中一个算法题:64匹
面试官:你连RESTful都不知道我怎么敢要你?
面试官:了解RESTful吗? 我:听说过。 面试官:那什么是RESTful? 我:就是用起来很规范,挺好的 面试官:是RESTful挺好的,还是自我感觉挺好的 我:都挺好的。 面试官:… 把门关上。 我:… 要干嘛?先关上再说。 面试官:我说出去把门关上。 我:what ?,夺门而去 文章目录01 前言02 RESTful的来源03 RESTful6大原则1. C-S架构2. 无状态3.统一的接
JDK12 Collectors.teeing 你真的需要了解一下
前言 在 Java 12 里面有个非常好用但在官方 JEP 没有公布的功能,因为它只是 Collector 中的一个小改动,它的作用是 merge 两个 collector 的结果,这句话显得很抽象,老规矩,我们先来看个图(这真是一个不和谐的图????): 管道改造经常会用这个小东西,通常我们叫它「三通」,它的主要作用就是将 downstream1 和 downstre...
为啥国人偏爱Mybatis,而老外喜欢Hibernate/JPA呢?
关于SQL和ORM的争论,永远都不会终止,我也一直在思考这个问题。昨天又跟群里的小伙伴进行了一番讨论,感触还是有一些,于是就有了今天这篇文。 声明:本文不会下关于Mybatis和JPA两个持久层框架哪个更好这样的结论。只是摆事实,讲道理,所以,请各位看官勿喷。 一、事件起因 关于Mybatis和JPA孰优孰劣的问题,争论已经很多年了。一直也没有结论,毕竟每个人的喜好和习惯是大不相同的。我也看
项目中的if else太多了,该怎么重构?
介绍 最近跟着公司的大佬开发了一款IM系统,类似QQ和微信哈,就是聊天软件。我们有一部分业务逻辑是这样的 if (msgType = "文本") { // dosomething } else if(msgType = "图片") { // doshomething } else if(msgType = "视频") { // doshomething } else { // doshom...
致 Python 初学者
欢迎来到“Python进阶”专栏!来到这里的每一位同学,应该大致上学习了很多 Python 的基础知识,正在努力成长的过程中。在此期间,一定遇到了很多的困惑,对未来的学习方向感到迷茫。我非常理解你们所面临的处境。我从2007年开始接触 python 这门编程语言,从2009年开始单一使用 python 应对所有的开发工作,直至今天。回顾自己的学习过程,也曾经遇到过无数的困难,也曾经迷茫过、困惑过。开办这个专栏,正是为了帮助像我当年一样困惑的 Python 初学者走出困境、快速成长。希望我的经验能真正帮到你
“狗屁不通文章生成器”登顶GitHub热榜,分分钟写出万字形式主义大作
一、垃圾文字生成器介绍 最近在浏览GitHub的时候,发现了这样一个骨骼清奇的雷人项目,而且热度还特别高。 项目中文名:狗屁不通文章生成器 项目英文名:BullshitGenerator 根据作者的介绍,他是偶尔需要一些中文文字用于GUI开发时测试文本渲染,因此开发了这个废话生成器。但由于生成的废话实在是太过富于哲理,所以最近已经被小伙伴们给玩坏了。 他的文风可能是这样的: 你发现,...
程序员:我终于知道post和get的区别
是一个老生常谈的话题,然而随着不断的学习,对于以前的认识有很多误区,所以还是需要不断地总结的,学而时习之,不亦说乎
《程序人生》系列-这个程序员只用了20行代码就拿了冠军
你知道的越多,你不知道的越多 点赞再看,养成习惯GitHub上已经开源https://github.com/JavaFamily,有一线大厂面试点脑图,欢迎Star和完善 前言 这一期不算《吊打面试官》系列的,所有没前言我直接开始。 絮叨 本来应该是没有这期的,看过我上期的小伙伴应该是知道的嘛,双十一比较忙嘛,要值班又要去帮忙拍摄年会的视频素材,还得搞个程序员一天的Vlog,还要写BU...
加快推动区块链技术和产业创新发展,2019可信区块链峰会在京召开
11月8日,由中国信息通信研究院、中国通信标准化协会、中国互联网协会、可信区块链推进计划联合主办,科技行者协办的2019可信区块链峰会将在北京悠唐皇冠假日酒店开幕。   区块链技术被认为是继蒸汽机、电力、互联网之后,下一代颠覆性的核心技术。如果说蒸汽机释放了人类的生产力,电力解决了人类基本的生活需求,互联网彻底改变了信息传递的方式,区块链作为构造信任的技术有重要的价值。   1...
程序员把地府后台管理系统做出来了,还有3.0版本!12月7号最新消息:已在开发中有github地址
第一幕:缘起 听说阎王爷要做个生死簿后台管理系统,我们派去了一个程序员…… 996程序员做的梦: 第一场:团队招募 为了应对地府管理危机,阎王打算找“人”开发一套地府后台管理系统,于是就在地府总经办群中发了项目需求。 话说还是中国电信的信号好,地府都是满格,哈哈!!! 经常会有外行朋友问:看某网站做的不错,功能也简单,你帮忙做一下? 而这次,面对这样的需求,这个程序员...
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