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**)...
在这个C源文件中,我们调用了launch_my_cuda_function函数,该函数是在CUDA源文件中定义的。 链接目标文件和C源文件: 在命令行中,使用gcc链接器将C源文件和CUDA目标文件链接到一起: 代码语言:javascript 复制 gcc main.c my_cuda_functions.o-o my_program-L/usr/local/cuda/lib64-lcudart ...
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...
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...
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。
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(...
cudaFree(gpu_B); cudaFree(gpu_C); } } vecmul()函数是内核,而maxmul()函数是助手。它的作用是在GPU中分配内存,复制参数,调用内核,复制结果。值通过引用传递。 Go 代码 程序maxmul.go调用辅助函数并显示结果: packagemain /* void maxmul(float *A, float* B, float *C, int size); ...