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...
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...
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...
cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_y, y, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); 在运行内核之后,为了将结果返回到主机,我们使用cudaMemcpy和cudaMemcpyDeviceToHost,从d_y指向的设备数组复制到y指向的主机数组。 cudaMemcpy(y, d_y, N*sizeof(float), ...
1. CUDA C如何实现并行编程 再次提醒,别私我问为什么要并行,什么叫并行,不想回答。 上文我们提到了,通过在函数定义前面加上__global__修饰符,然后通过特殊的尖括号语法来调用它,就可以将一个标准C函数放到GPU设备上运行。 思路很正确,存在的问题是:这种模式是串行的。。。GPU上的计算能力非常强大,如何高效,或者...
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。
第一个 CUDA C 程序 在最近的一篇文章中,我演示了萨克斯比的六种方法,其中包括一个 CUDA C 版本。 SAXPY 代表“单精度 A * X + Y ”,是并行计算的一个很好的“ hello world ”示例。在这篇文章中,我将剖析 CUDA C SAXPY 的一个更完整的版本,详细解释它的作用和原因。完整的 SAXPY 代码是: ...
使用ASNSI 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。内核调用通常会产生大量的块(Block)和线程(Thread)来在GPU上并行地处理数据。内核使用__global__关键字定义,使用kernel<< <希望执行的块数,...
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...