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...
This installation did not install the CUDA Driver. A driver of version at least 361.00 is required for CUDA 8.0 functionality to work. To install the driver using this installer, run the following command, replacing <CudaInstaller> with the name of this run file: sudo <CudaInstaller>.run -s...
1.获取配置GPU设备# 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...
2.cudaStream_t stream = at::cuda::getCurrentCUDAStream(curDevice); 2.1cudaStream_t是CUDA中的一种数据类型,用于表示CUDA流(Stream)对象。CUDA流是GPU上执行操作的一种机制,具有异步执行和有序执行的特点。 2.2at::cuda::getCurrentCUDAStream(curDevice)是PyTorch的C++前端API,它会返回与指定CUDA设备相关联...
GPU有没有内存? 答案是肯定的。 如何证明?(以后说) 结论:我们可以通过GPU上特殊的内存区域来加速应用程序的执行。 关键字: 常量内存(Constant Memory) 目标: 1。增强CUDA C应用程序性能的方法。 2。如何通过事件来测量CUDA应用程序的性能。 为什么? 通过这些测量方法,可以定量的分析对应用程序的某个修改是否会带来...
CUDA可以使用简单的编程API在图形处理单元(GPU)上创建大规模并行应用程序。使用C和C++的软件开发人员可以通过使用CUDA C或C++来利用GPU的强大性能来加速他们的软件应用程序。用CUDA编写的程序类似于用简单的C或C++编写的程序,添加需要利用GPU并行性的关键字。CUDA允许程序员指定CUDA代码的哪个部分在CPU上执行,哪个部分在...
CUDA 提供了几种获取 GPU 信息的方法,这里介绍一下通过调用cuda_runtime.h中的 API 得到 GPU 的一些属性。 在编写 CUDA C 程序时, 要将文件命名为*.cu,一般使用 nvcc 命令编译运行,为 CUDA程序文件,支持 C/C++ 语法。 #include<iostream>#include<cuda.h>#include<cuda_runtime.h>intmain(){intdev =0...
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,...
CUDA 事件利用CUDAstreams. CUDA 流只是按顺序在设备上执行的操作序列。在某些情况下[vx3 . 4 可以交叉使用 vx3 . 4]的流。到目前为止, GPU 上的所有操作都发生在默认流或流 0 (也称为“空流”)中。 在下面的清单中,我们将 CUDA 事件应用于 SAXPY 代码。
CUDA 事件利用CUDAstreams. CUDA 流只是按顺序在设备上执行的操作序列。在某些情况下[vx3 . 4 可以交叉使用 vx3 . 4]的流。到目前为止, GPU 上的所有操作都发生在默认流或流 0 (也称为“空流”)中。 在下面的清单中,我们将 CUDA 事件应用于 SAXPY 代码。