GPU 最初主要用于图形渲染,其架构设计适用于大规模并行计算。由于科学计算、人工智能等领域的任务高度并行,开发者开始利用 GPU 进行通用计算(General Purpose GPU),最终催生了 CUDA、OpenCL 等并行计算框架,使 GPU 在深度学习、数值模拟等领域得到了广泛应用。
CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用编程接口以及行业标准程序语言的扩展(包括C|C++|Fortran|Python等)来使用。CUDA提供了2层API来管理GPU设备和组织线程,其中驱动API是一种低级API,它相对来说较难编程,但是它对于在GPU设备使用上提供了更多的控制,每个运行时API函数都被分解为更多传给驱动API的基本运算。
}intmain(intargc,char**argv){unsignedintwidth =512;unsignedintheight =512;unsignedintsize = width * height *sizeof(float);// Allocate device memory for resultfloat*dData =NULL;cudaMalloc((void**)&dData, size);float*hData =NULL;sdkLoadPGM(imagePath, &hData, &width, &height);// Alloc...
CHECK(cudaMemcpy(C, d_C, N * sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost)); // 释放GPU内存 CHECK(cudaFree(d_A)); CHECK(cudaFree(d_B)); CHECK(cudaFree(d_C)); // 输出结果 for(int i = 0; i < N; ++i) std::cout << C[i] << " "; // 应该输出 i + i*2 return 0; } 1....
//分配了一个整数变量大小的内存块,并返回指向该内存位置的指针d_c,分配的存储器为全局内存,所有的块都可以进行读写 cudaMalloc((void**)&d_c,sizeof(int));//调用gpuAdd,其中1和4是两个输入变量,d_c是一个作为输出指针变量的设备显存指针 // ...
https://github.com/DefTruth/CUDA-Learn-Notes 写AI算子的话,推荐 激活函数(element-wise)算子 -> softmax/normalization算子 -> 矩阵乘gemm(conv)这样逐步增加难度去学习;即按照 简单加减乘除运算 -> reduce运算 -> 矩阵乘运算 这样逐步增加难度,并且可优化空间也会变得更大。 2. 强烈推荐学习使用性能分析工...
写一个CUDA程序 执行一个核函数 用网格和线程块组织线程 GPU性能测试 CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,是在C语言基础上扩展的。借助于CUDA,你可以像编写C语言程序一样实现并行算法。你可以在NVIDIA的GPU平台上用CUDA为多种系统编写应用程序,范围从嵌入式设备、平板电脑、笔记本电脑、台式机、工作站到HPC集群...
cudaDeviceSynchronize():同步设备端所有计算,没计算完会暂时阻塞。 笔记 主机代码是标准c代码,用c语言编译器进行编译;设备代码(核函数)使用nvcc进行编译 数据局部性:时间局部性(较短时间段内数据/资源的复用);空间局部性(相对较近的存储空间内的数据元素调用 ...
最近在学习CUDA,感觉看完就忘,于是这里写一个导读,整理一下重点 主要内容来源于NVIDIA的官方文档《CUDA C Programming Guide》,结合了另一本书《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》的知识。因此在翻译总结官方文档的同时,会加一些评注,不一定对,望大家讨论指出。
主要整理了N多年前(2013年)学习CUDA的时候开始总结的知识点,好长时间不写CUDA代码了,现在LLM推理需要重新学习CUDA编程,看来出来混迟早要还的。1.闭扫描和开扫描 对于一个二元运算