CUDA 是这样实现的:通过 cudaMalloc 在 GPU 上申请一块空间并获得空间的地址,再通过 cudaMemcpyHostToDevice 把数据放在这块空间(利用前面获得的地址),最后再把数据的地址(就是前面获得的地址)作为输入传递给 global function。 float *func_input_in_device; float func_input[] = [...] cudaMalloc((void**)...
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...
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。
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...
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...
说明:通过raw_pointer_cast()将设备地址转换为原始C指针,原始C指针可以调用CUDA C API函数,或者作为参数传递到CUDA C kernel函数中。(2)CUDA到Thrust的互操作性 size_t N = 1024; int raw_ptr; cudaMalloc(&raw_ptr, N*sizeof(int)); device_ptr<int> dev_ptr = device_pointer_cast(raw_ptr); sort...
调用和核函数对储存在GPU内存中的数据进行操作; 将数据从GPU内存传送回CPU内存; 对CDUA并行编程程序的执行流程有一个清晰的认识后,我们便可以了解如何编写一个CUDA编写程序,从上述执行流程中可以看到,代码的设计主要涉及主机端和设备端的数据传输、并行内核程序的编写和调度等,下面将分别进行讲述。
在C语言中使用CUDA时,可以通过以下步骤实现异步执行: 1. 包含必要的头文件: #include <cuda_runtime.h> 2. 定义一个CUDA内核函数(例如,一个简单的向量加法): __global__ void vectorAdd(const float *A, const float *B, float *C, int numElements) { ...
在Host(CPU)中,我们一般适用malloc 和 free 来分配和释放内存,但这样分配的内存无法直接被Device(GPU)访问,所以在这里我们用cudaMallocManaged 和 cudaFree 两个函数来分配和释放同时可被 Host 和 Device 访问的内存。如下例所示: // CPUint N = 10;size_t size = N * sizeof(int);int *a;a = (int ...