调用CUDA 提供的函数 cudaDeviceSynchronize 可以让Host 代码(CPU) 等待 Device 代码(GPU) 执行完毕,再在CPU上继续执行。 2.1. 编写运行一个 Hello GPU 核函数 #include <stdio.h>void helloCPU() {printf("Hello from the CPU.\n");}// __global__ 表明这是一个全局GPU核函数.__global__ void helloG...
kind: 拷贝类型,cudaMemcpyDeviceToHost: 从设备向主机拷贝 |cudaMemcpyDeviceToHost: 从主机向设备拷贝 |cudaMemcpyHostToHost: 从主机向主机拷贝 |cudaMemcpyDeviceToDevice: 从设备向设备拷贝 #include<cuda.h>#include<cuda_runtime.h>#include<vector>#include<iostream>#include<math.h>intmain(){floatdets[...
height,cudaMemcpyDeviceToHost);std::cout<<"Copied from cuda back to host.\n";std::cout<<"host_dets size: "<<sizeof(host_dets) <<std::endl;for(inti=0;i<width*height;i++) {std::cout<< host_dets[i] <<" ";
cudaMemcpy 函数需要传入1. 终点的指针。2. 起点的指针。3. 拷贝的大小。4. 模式。所以分别传入 A_d, A, size, cudaMemcpyHostToDevice。同理后面依次传入 B_d, B, size, cudaMemcpyHostToDevice 和 C, C_d, size, cudaMemcpyHostToDevice。 最后把设备端申请的显存都释放掉。cudaFree 函数需要传入设备...
https://mp.weixin.qq.com/s/KgK3ertk9XVTxWhynv2AgA 本系列是为了弥补教程和实际应用之间的空白,帮助大家理解 CUDA 编程并最终熟练使用 CUDA 编程。你不需要具备 OpenGL 或者 DirectX 的知识,也不需要有计算及图形学的背景。 目录 1
在CUDA C编程的教程中，我们将深入讲解内存管理、线程操作、核函数编写、Thrust库的使用以及性能分析工具。从本章开始，你将学习如何在CUDA C中进行基础操作，如通过API获取GPU属性，理解主机与设备的内存管理，包括数据在两者之间的拷贝。我们将通过实例演示如何正确地使用cudaMalloc、cudaMemcpy等函数，以及...
编译CUDA代码可以使用NVCC工具直接在命令行输入命令进行编译,比如: nvcc cuda_test.cu -o cuda_test 但是这种方法只适合用来编译只有几个文件的CUDA代码,大规模的工程代码一般都使用CMake工具进行管理。本文介绍2种使用CMake编译CUDA代码的方法。 之前写了几篇介绍CUDA编程的文章,后续有时间再继续写。
一般情况下CUDA会装在/usr/local/cuda-<version>目录下,你需要根据自己的情况替换成自己的路径,不要无脑照抄教程。 方式1:配置到/etc/environment文件,重启后全局全用户可用。如果你用的是自己的机器,或者所在的服务器可以执行重启操作,那么建议你可以这么操作。
找到NVIDIA,有的人说自己的VS中没看见NVIDIA这一项啊,那是因为没有你没有安装CUDA,或者你在安装CUDA的时候参照某教程将Visual Studio Integration 取消勾选安装,其实后来再重新装上就行。 创建一个文件夹名为 cuda_test 的项目,然后我们发现其实里面已经有 .cu 文件了,如下图所示。
😎“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 🚼...