CPU是主机端,而GPU是设备端,这样一个异构应用就包含主机代码(逻辑)和设备代码(计算)。 2.CUDA平台 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...
CPU是主机端,而GPU是设备端,这样一个异构应用就包含主机代码(逻辑)和设备代码(计算)。 2.CUDA平台 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...
为了应对这一挑战,NVIDIA提出了CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)这一并行计算平台,它结合了CPU和GPU的优势,为开发者提供了强大的计算能力。本文将带您走进CUDA C编程的世界,探索异构并行计算的奥秘。 CUDA架构概览 CUDA是NVIDIA提出的一种并行计算架构,旨在通过GPU加速计算密集型任务。在CUDA架...
cudaMemcpy(d_b, h_b, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);//使用内核启动符号<<<>>>调用内核函数,启动N个块(和向量长度一样,使用不同的块并行处理向量N个位置的加法),每个块1个线程,传递参数为设备指针gpuAdd << <N,1>> >(d_a, d_b, d_c);//将结果从设备内存复制到主机内存中cudaMemcp...
CUDA C++ Programming Guide 1.1. The Benefits of Using GPUs The Graphics Processing Unit (GPU)图形处理器,CPU主要用来执行串行指令,像较少的较高速度的线程,GPU则主要是用来大量的并行执行,线程的大量吞吐量掩盖了较低速的线程。GPU被设计用来高并行计算,并且因此设计了更多的晶体管来做数据处理,而不是数据缓存...
CUDA 编程模型是一个异构模型,其中使用了 CPU 和 GPU 。在 CUDA 中, host 指的是 CPU 及其存储器, device 是指 GPU 及其存储器。在主机上运行的代码可以管理主机和设备上的内存,还可以启动在设备上执行的函数 kernels 。这些内核由许多 GPU 线程并行执行。
使用ANSI C关键字和CUDA扩展关键字编写的设备代码称为内核。它是主机代码(Host Code)通过内核调用的方式来启动的。简单地说,内核调用的含义是我们从主机代码启动设备代码。内核调用通常会生成大量的块(Block)和线程(Thread)来在GPU上并行地处理数据。内核代码非常类似于普通的C函数,只是这段代码是由多个线程并行执行的...
计算密集:数值计算的比例要远大于内存操作,因此内存访问的延时可以被计算掩盖。 数据并行:大任务可以拆解为执行相同指令的小任务,因此对复杂流程控制的需求较低。 2 CUDA 编程的重要概念 CUDA (Compute Unified Device Architecture),由英伟达公司2007年开始推出,初衷是为 GPU 增加一个易用的编程接口,让开发者无需学习...
本节书摘来自华章社区《CUDA C编程权威指南》一书中的第1章,第1.1节并行计算,作者[美] 马克斯·格罗斯曼(Max Grossman) ,更多章节内容可以访问云栖社区“华章社区”公众号查看 1.1 并行计算 在过去的几十年间,人们对并行计算产生了越来越多的兴趣。并行计算的主要目标是提高运算速度。