获得返回也是一样,通过 cudaMalloc 在 GPU 上申请一块空间并获得空间的地址,再把这块空间的地址(就是前面获得的地址)作为输入传递给 global function 留给 GPU 填充结果,最后再通过 cudaMemcpyDeviceToHost 把地址指定的数据拷贝回来。 float *func_input_in_device; cudaMalloc((void**)&func_input_in_device, ...
正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数。但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错。
上面的代码非常明快,而且符合人类的基本认知:我们的目标是完成数学计算,没必要在这个过程中学习CUDA、OpenCL等一大堆并行设备编程的知识。也不用学习C++、STL,libtorch也没必要学了。 特别指出的是,尽管这段代码的背后都是Python,但是在API中完全掩盖了Python的痕迹。仔细观察发现它实际上调用了PyTorch,PyTorch的功能非...
当在C源文件中调用cu文件中定义的函数时,会出现undefined reference的问题,而在C++源文件中调用cu文件中定义的函数时则不会出现这个问题。 出现上述问题的原因是,nvcc编译器采用的是C++的编译规则,而C和C++对函数名的编译规则不同。 要解决上述问题,只需要在cu文件中定义的函数前加上extern "C"即可,这样nvcc编译...
[转载]【CUDA学习-原创】包含C和.cu的工程实现! 现有一纯C的工程,想在里面调用.cu文件的函数。Project里面有一个cppIntegeration的例子,不过这个是在CPP里面调用.cu里面的函数,而且,这个工程在sdk里面,很多头文件,库之类的直接引用,因此,可移植性很差。摸索了几天,终于解决了C工程调用CU文件的问题。一起分享一...
NVIDIA CUDA Deep Neural Network (cuDNN) 库是一个用于深度神经网络的 GPU 加速原语库。cuDNN 为标准例程(如前向和后向卷积、池化、规范化和激活层)提供了高度调优的实现。CUDPP为提供了很多基本的常州用的并行操作灵敏,如排序、搜索等,可以作为基本组件快速地搭建出并行计算程序。调用上述函数库使得程序员无须...
上面的代码非常明快,而且符合人类的基本认知:我们的目标是完成数学计算,没必要在这个过程中学习CUDA、OpenCL等一大堆并行设备编程的知识。也不用学习C++、STL,libtorch也没必要学了。 特别指出的是,尽管这段代码的背后都是Python,但是在API中完全掩盖了Python的痕迹。仔细观察发现它实际上调用了PyTorch,PyTorch的功能非...
1.cudaGetDevice(&curDevice); 是一个CUDA API函数调用。它的作用是获取当前的CUDA设备ID并将其存储在 curDevice 指向的内存地址中。有多卡,比如8卡机第7号卡,curDevice就会改为7。 也可以使用cudaSetDevice(deviceID)函数显式地指定使用哪个GPU设备。 2.cudaStream_t stream = at::cuda::getCurrentCUDAStream(...
我们可以使用add_executable命令来添加可执行文件,并使用target_link_libraries命令来链接需要调用的C函数库。具体的配置如下: ```cmake cmake_minimum_required(VERSION 3.10) project(cuda_c_function) # 添加可执行文件 add_executable(cuda_c_function main.cu) # 链接C函数库 target_link_libraries(cuda_c_...
在CUDA代码中,编写GPU内核函数(kernel function)。内核函数是在GPU上并行执行的函数,用于处理大规模数据。 在C代码中,调用CUDA内核函数。通过调用内核函数,可以将计算任务分配给GPU执行。 使用CUDA编译器(nvcc)编译C代码和CUDA代码。nvcc会将C代码和CUDA代码分别编译成CPU代码和GPU代码,并将它们链接在一起生成可执行...