你需要的是一个source-to-source的translator，比如：The hiCUDA Project Homepage 这样的项目。
编译时用nvcc。只想通过简单修改就并行的话，我知道有一个OpenMP的C library。对for循环加progma，可以...
这一节我们通过一个实例直观感受下 CUDA 并经计算究竟能使这些计算简单,并行度高的操作加速多少。 我们先看一下 CPU 执行向量相加的代码: #include <iostream> #include <cstdlib> #include <sys/time.h> using namespace std; void vecAdd(float* A, float* B, float* C, int n) { for (int i = ...
CUDA并行程序设计系列是本人在学习CUDA时整理的资料,内容大都来源于对《CUDA并行程序设计:GPU编程指南》、《GPU高性能编程CUDA实战》和CUDA Toolkit Documentation的整理。通过本系列整体介绍CUDA并行程序设计。内容包括GPU简介、CUDA简介、环境搭建、线程模型、内存、原子操作、同步、流和多GPU架构等。 本章将介绍CUDA的内...
3.3. 用 CUDA 加速 For 循环 到此为止,加速 for 循环就是一个可行的操作了。在加速计算中,for 循环不再顺序执行每次迭代,而是让每次迭代都在不同的线程中并行执行。 例如,现在有以下在 CPU 中执行的 for 循环: int N = 10;for (int i = 0; i < N; ++i) {printf("%d\n", i);} ...
for (int i = 0; i < N; i++) maxError = max(maxError, abs(y[i]-4.0f)); printf("Max error: %f ", maxError); cudaFree(d_x); cudaFree(d_y); free(x); free(y); } 函数saxpy是在 GPU 上并行运行的内核,main函数是宿主代码。让我们从宿主代码开始讨论这个程序。
最近在研究CUDA做并行运算，刚开始接触，不是很明白共享内存（shared memory）的机理 问题是：我要利用...
CUDA C编程用f..最近学习CUDA C的编程,在并行运行一个简单的解调算法的时候,统计时间后发现运行速度越来越慢(但还是运算结果正确的),后来简化到只运行其中一个核函数的时候,就算复杂度下降了,但还是会越跑越慢,尝试过
生成SIMD指令:识别出可向量化的循环后,编译器需要将循环中的操作转换为对应的SIMD指令。这可能包括将算术操作转换为向量加法、向量乘法等指令,将条件判断转换为掩码操作等。生成的SIMD指令取决于目标处理器的架构,例如 x86 上的 AVX、ARM 上的 NEON 或 GPU 上的 CUDA。
C ++标准实际上不提供任何这样的语句,并且任何并行算法在一个设备上的实现必须依赖于自动存储器传输。通过NVIDIA HPC SDK ,这是通过 CUDA 统一内存,从 CPU 和 GPU 访问的单个存储器地址空间来实现的。如果代码在 CPU 上访问此地址空间中的数据,然后在 GPU 上访问,则内存页会自动迁移到访问处理器。