CUDA C++通过允许程序员定义C++函数(称为内核)来扩展C++,这些函数在调用时由 N 个不同的CUDA 线程并行执行 N 次,而不是像常规C++函数那样只执行一次。 内核是使用__global__声明说明符定义的,并且使用新的<<<...>>>执行配置语法指定为给定内核调用执行该内核的 CUDA 线程数(请参阅C++ 语言扩展)。每个执行...
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。
int *dev_a, *dev_b, *dev_c; cudaMalloc((void **) &dev_a, ROWS*COLUMNS*sizeof(int)); cudaMalloc((void **) &dev_b, ROWS*COLUMNS*sizeof(int)); cudaMalloc((void **) &dev_c, ROWS*COLUMNS*sizeof(int)); for (int y = 0; y < ROWS; y++) // Fill Arrays for (int x =...
调用CUDA 提供的函数 cudaDeviceSynchronize 可以让Host 代码(CPU) 等待 Device 代码(GPU) 执行完毕,再在CPU上继续执行。 2.1. 编写运行一个 Hello GPU 核函数 #include <stdio.h>void helloCPU() {printf("Hello from the CPU.\n");}// __global__ 表明这是一个全局GPU核函数.__global__ void helloG...
helloFromGPU<<<1,10>>>();cudaDeviceReset();return0; } 2.Clion开发方式(推荐) 如果经常使用PyCharm进行Python编程,可能会更习惯Clion这个IDE吧。新建一个CUDA项目,使用10个线程输出"Hello World from GPU!",如下所示: CMakeLists.txt如下所示: ...
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,让开发者无需学习复杂的着色语言或者图形处理原语。 OpenCL (Open Computing Languge) 是2008年发布的异构平台并行编程的开放标准,也是一个编程框架。OpenCL 相比 CUDA,支持的平台更多,除了 GPU 还支持 ...
(1)NVIDIA Jetson TK1:NVIDIA提供的基于GPU的嵌入式开发板。 (2)NVRTC(NVIDIA Runtime Compilation):基于CUDA C++的运行时编译库。 (3)cuSolver:基于cuBLAS和cuSPARSE库的高级包。 (4)ptxas:PTX汇编工具。 (5)cuobjdump:CUDA目标文件转储工具。 (6)nvidia-smi:英伟达系统管理接口。
使用C头文件和CUDA代码编译C代码的步骤如下: 1. 首先,确保你已经安装了CUDA开发环境。CUDA是一种并行计算平台和编程模型,用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算。 2. 创建一个包...
CUDA架构包括主机(Host)和设备(Device)两个部分,主机是指CPU,设备是指GPU。主机负责控制整个计算过程,设备负责执行计算任务。 CUDA编程的基本流程如下: 1. 分配和初始化主机内存。 2. 将数据从主机内存复制到设备内存。 3. 在设备上执行CUDA核函数。 4. 将结果从设备内存复制回主机内存。 5. 释放内存。 3. ...
可以使用nvcc --version查看系统中安装的CUDA版本。 然后写第一个CUDA程序,两个向量相加结果给到第三个向量 #include <cuda_runtime.h> #include <iostream> #define CHECK(call) \ { \ const cudaError_t error = call; \ if (error != cudaSuccess) { \ ...