1 CUDA安装 CUDA软件的安装参照Nvidia网站的“NVIDIA CUDA Installation Guide for Linux”文档进行。 1.1 安装前的检查 1.1.1 确认具备支持cuda的NVIDIA 显卡 输入lspci | grep -i nvidia,确认计算机搭载Nvidia的独立显卡,并且该型号支持CUDA. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus站点上列举了支持的GPU型号及其性...
export PATH=/usr/local/cuda/bin:$PATH 1. 保存,然后重启电脑: sudo reboot 测试CUDA的例子:若显示关于GPU的信息,则说明安装成功了 cd /usr/local/cuda-10.0/samples/1_Utilities/deviceQuery sudo make ./deviceQuery 创建链接文件 sudo gedit /etc/ld.so.conf.d/cuda.conf 文尾添加: /usr/local/cuda/lib...
HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_a, N * sizeof(int))); HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_b, N * sizeof(int))); HANDLE_ERROR( cudaMalloc( (void**)&dev_c, N * sizeof(int))); //在GPU上为数组"a"和"b"赋值 for (int i=0; i<N; i++){ a[i] = -i; b...
tmpxft_00128705_00000000-6_julia_gpu.cudafe1.cpp:(.text._ZN9CPUBitmap16display_and_exitEPFvPvE[_ZN9CPUBitmap16display_and_exitEPFvPvE]+0x64): undefined reference to `glutInit' /usr/bin/ld: tmpxft_00128705_00000000-6_julia_gpu.cudafe1.cpp:(.text._ZN9CPUBitmap16display_and_exitEPF...
AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速,自定义cuda c算子可以让算法跑的更快,针对算法利用硬件特性进行优化。 例如ai中目前常用的pytorch框架,运行模型时,gpu版本后端中调用的其实就是CUDA C编写的算子(或者说函数),因此当我们配置环境时,配置CUDA和cuDNN等都是为了使用这些后端的支持,从而让我们用python...
CUDA编程模型 如上图所示,CUDA程序一般会创建一些线程块(Block),线程块会被调度到空闲的流处理器簇(SM)上去。当线程块执行完毕后,线程块会退出SM,释放出SM的资源,以供其他待执行线程块调度进去。 因此,无论是只有2个SM的GPU,还是有4个SM的GPU,这些线程块都会被调度执行,...
1cudaSetDevice(0);//获取GPU设备,如果只有一个默认为0,这个时候可以缺省,其他情况这不行。 2.分配GPU显存大小# 1cudaMalloc((void**) &d_a,sizeof(float) *n);//分配显存 3.Host2Device数据传输# 1cudaMemcpy(d_a,a,sizeof(float) *n,cudaMemcpyHostToDevice);//数据传输,主机到设备 ...
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...
设备Runtime 不支持多 GPU;设备 Runtime 只能在其当前执行的设备上运行。但是,允许查询系统中任何支持 CUDA 的设备的属性。 1.2 内存模型(CDP1) 父网格和子网格共享相同的全局内存和常量内存,但具有不同的局部内存和共享内存。 1.2.1 内存连续性和一致性(CDP1) ...
😎“CUDA C编程不仅仅是将计算任务分配给GPU,更是一种全新的编程思维。”这句话深刻揭示了CUDA编程的本质。在CUDA编程中,我们需要将问题分解为可以并行处理的小任务,并充分利用GPU的并行计算能力来加速程序的执行。这种思维方式的转变,对于提高我们的编程能力和解决问题的效率具有重要意义。💥四、读后体会 🚼...