OpenACC 、CUDA(2007)、OpenCL 代码量:OpenACC < CUDA C < OpenCL N卡主要支持CUDA编程 A卡主要支持OpenCL编程 cuda包含了cuda指令集架构和并行计算引擎 cuda是基于C语言的扩展 Cuda处理流程 cpu存取gpu内存时只能通过PCI-E接口,速度有限 在执行时,block映射到SM,thread映射到SP(core) stream > grid > block ...
为什么需要学习gpu或CUDA C编程?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...
一、CUDA代码的高效策略 1.高效公式 最大化计算强度:Math/Memory ,即:数学计算量/每个线程的内存 最大化每个线程的计算量; 最小化每个线程的内存读取速度; 每个线程读取的数据量少 每个线程读取…阅读全文 赞同20 4 条评论 分享收藏 CUDA学习笔记(一) 对于CUDA并行计算与代码编程,你了解...
所有线程都可以访问的额外两个只读存储空间:常量内存和纹理内存. cuda编程还假设主机和设备都在DRAM中保持他们自己的独立存储空间,分别成为主机存储器(host memory)和设备存储器(device memory)。 统一内存(Unified memory)和托管内存(managed memory)以桥接主机和设备的内存空间。可以从系统的所有CPU和GPU访问托管内存。
CUDA编程入门 《CUDA C 编程指南》是一本介绍CUDA编程的重要指南,这本书相对来说已经比较老了,但是好在CUDA上层api变化较小,且CUDA编程模型也没什么变化,因此非常适合一读。本书全面而系统地介绍了CUDA编程的核心概念、技术和最佳实践,为想要在GPU上进行并行计算的开发人员提供了宝贵的知识和指导。读完这本书,我对...
计算机视觉入门1v3辅导班 一 获取 GPU 信息 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。
CUDA架构包括主机(Host)和设备(Device)两个部分,主机是指CPU,设备是指GPU。主机负责控制整个计算过程,设备负责执行计算任务。 CUDA编程的基本流程如下: 1. 分配和初始化主机内存。 2. 将数据从主机内存复制到设备内存。 3. 在设备上执行CUDA核函数。 4. 将结果从设备内存复制回主机内存。 5. 释放内存。 3. ...
核函数:CUDA编程入门(一)-以图片运算看线程的组织和核函数的使用 拓展:CUDA卷积计算及其优化——以一维卷积为例 这章主要以 向量加法 vector add 为切入点,讲述了如何把一个 c 语言向量加法代码 改写为 cuda扩展的c语言向量加法。 1.1 传统向量加法
CUDA编程模型的核心抽象包括线程组层次结构、共享内存和同步屏障，这些让开发者能够将问题分解为可并行处理的小部分，确保代码在不同数量的GPU上自动扩展。例如，通过线程块和网格的组合，开发者可以灵活地处理各种规模的数据。文档结构详细介绍了从入门到高级的各个方面，包括内核的定义和执行、线程和内存层次...
然而，CUDA编程也不是一帆风顺的。在编程过程中，我们需要充分考虑内存管理、线程管理等多个方面，以确保程序的正确性和性能。同时，CUDA编程也需要我们转变传统的思维方式，以更好地利用GPU的并行计算能力。👋五、总结与推荐 📕《CUDA C编程权威指南》是一本非常优秀的CUDA编程入门书籍。它不仅系统地介绍了CUDA的...