CUDA 运行时 API:高级别的 API,封装了许多底层操作,使用起来更加简单和直观。运行时 API 基于驱动 API 实现,适合大多数开发者使用。运行时 API 会自动处理许多底层细节,如内存管理、线程调度等。 需要注意的是,CUDA 驱动时 API 和运行时 API 是互斥的,开发者在一个项目中只能选择其中一种API,不能混合使用。选...
②CUDA API CUDA提供了两层API来管理GPU设备和组织线程: CUDA驱动API:低级API,较难编程,但是对GPU设备提供了更多控制。 CUDA运行时API:高级API,驱动API的上层实现,每个运行时API被分解为更多传递给驱动API的基本运算。 这两种API是互斥的,也就是你只能用一个,两者之间的函数不可以混合调用,只能用其中的一个库。
#include"cuda_runtime.h"// CUDA运行时API#include<stdio.h>// 标准输入输出__global__voidhelloFromGPU(void)// GPU核函数{printf("Hello World from GPU!\n");//输出Hello World from GPU!}intmain(void)// 主函数{// hello from cpuprintf("Hello World from GPU!\n");//CPU主机端输出Hello W...
CUDA 流 API 有多种不太严格的同步主机与流的方法。函数cudaStreamSynchronize(stream)可用于阻止主机线程,直到指定流中以前发出的所有操作都已完成。函数cudaStreamQuery(stream)测试向指定流发出的所有操作是否已完成,而不阻止主机执行。函数cudaEventSynchronize(event)和cudaEventQuery(event)的行为与它们的流对应项相似...
运行时的完整描述可以在 CUDA 参考手册中找到。 运行时构建在较低级别的 C API(即 CUDA 驱动程序 API)之上,应用程序也可以访问该 API。驱动程序 API 通过公开诸如 CUDA 上下文(类似于设备的主机进程)和 CUDA 模块(类似于设备的动态加载库)等较低级别的概念来提供额外的控制级别。大多数应用程序不使用驱动程序 ...
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...
说明:通过raw_pointer_cast()将设备地址转换为原始C指针,原始C指针可以调用CUDA C API函数,或者作为参数传递到CUDA C kernel函数中。(2)CUDA到Thrust的互操作性 size_t N = 1024;int raw_ptr;cudaMalloc(&raw_ptr, N*sizeof(int));device_ptr<int> dev_ptr = device_pointer_cast(raw_ptr);sort(dev_...
·或者忽略修改后的主机代码(如果有的话),并使用CUDA驱动程序API(请参阅驱动程序API)来加载和执行PTX代码或cubin对象。 1.1.2. 及时编译 应用程序在运行时加载的任何PTX代码都由设备驱动程序进一步编译为二进制代码。这称为即时编译。即时编译增加了应用程序加载时间,但允许应用程序从每个新设备驱动程序带来的任何...
cudaMalloc(&d_y, N*sizeof(float)); 指针x和y指向以典型方式使用malloc分配的主机阵列,d_x和d_y数组指向从CUDA运行时API使用cudaMalloc函数分配的设备数组。CUDA中的主机和设备有独立的内存空间,这两个空间都可以从主机代码进行管理(CUDAC内核也可以在支持它的设备上分配设备内存)。
写一个CUDA程序 执行一个核函数 用网格和线程块组织线程 GPU性能测试 CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,是在C语言基础上扩展的。借助于CUDA,你可以像编写C语言程序一样实现并行算法。你可以在NVIDIA的GPU平台上用CUDA为多种系统编写应用程序,范围从嵌入式设备、平板电脑、笔记本电脑、台式机、工作站到HPC集群...