以下是对CUDA C编程中提到的一些关键函数的代码使用介绍,包括示例代码以帮助理解它们的应用。 1. 主机与设备函数声明 在CUDA C中,需要明确区分在CPU(主机)和GPU(设备)上执行的函数。使用__host__和__device__关键字可以实现这一点。 __host__ void printArray(float *array, int size) { // 此函数在主机...
在调试CUDA代码并将其准备用于发布时,需要遵循一系列步骤来确保代码的正确性和效率。以下是一个详细的流程,包括准备环境、编写/获取代码、编译、调试以及优化等步骤: 1. 准备CUDA开发环境 首先,需要确保你的系统上安装了CUDA Toolkit。CUDA Toolkit包含了CUDA运行时库、CUDA编译器(nvcc)、CUDA调试工具(如Nsight Compute...
首先，在 GPU 代码matrixMulCUDA()中。接下来是在CPU代码matrixMultiply()中设置一些断点。
而在Python中嵌入CUDA代码,通常是通过特定库如Numba或PyCuda来实现的。对嵌入Python中的CUDA代码进行调试通常涉及对CUDA Kernels的调试、内存访问的检查、算法逻辑的验证,以及性能分析等多个方面。 CUDA kernel调试的一个关键是使用NVIDIA提供的工具,如cuda-gdb或Nsight,它允许开发者单步执行CUDA代码、观察变量等。值得详...
1. CuPy: CuPy 是 Python 中用于科学计算的一个重要库,它实现了大部分 NumPy API,并且能在 CUDA GPU 上运行。CuPy 的优点在于其无缝集成到现有的 NumPy 风格的代码中,使得迁移至 GPU 计算变得更加简单。 2. CUDA 库的Python接口: 该项目不仅涵盖了基本的CUDA概念,还深入到使用cuDNN、cuBLAS等NVIDIA提供的优化...
Clang调试CUDA代码 Clang调试CUDA代码全过程 有空再进行编辑,最近有点忙,抱歉 使用的llvm4.0+Clang4.0的版本,依据的是上次发的llvm4.0和clang4.0源码安装的教程https://www.cnblogs.com/jourluohua/p/9554995.html 其中Clang的源码位于llvm-4.0.0.src/tools/clang/文件夹中,在本文中,我们的base_dir就是此目录,...
调试3D Gaussian Splatting的CUDA部分代码通常涉及理解CUDA工具链的使用、检查内存管理、保证核函数正确性以及优化性能。首先,通过使用nvcc编译器和cuda-gdb调试器可以逐步跟踪程序执行情况、识别核函数中的逻辑错误、调试使用诸如cuda-memcheck之类的工具以查找内存泄漏和越界问题。其次,对于3D Gaussian Splatting,重点是保证...
{ "version": "0.2.0", "configurations": [ { "command": "npm run dev...
nsight 本机 单机 debug caffe cuda 代码,在一台linux上启动caffemnistlenet程序,同时nsight调试进入cuda代码里
deviceCount == 0){ \ fprintf(stderr,"cutil error:no devices supporting CUDA.\n")