而性能对于算法是至关重要的事情,所以本文主要介绍c++调用普通的矩阵乘法库进行计算,以及通过cuda计算矩阵乘法。C++常用cblas库加速cpu上的矩阵乘法运算。为了将速度提高更高,GPU版本矩阵乘法运算则通过cublas库进行操作,在cublas库中,使用cublasSgemv()和cublasSgemm()分别进行矩阵向量间的乘法运算与矩阵矩阵间的乘法运算。
GPU.NET是为.NET开发者提供的、整合在Visual Studio 2010中的托管解决方案,它的目标是为GPU创建带有增强计算功能的应用程序。 GPU.NET是为了创建运行在GPU上的HPC.NET应用程序的托管解决方案。 GPU.NET为在Visual Studio 2010中编写C#或者VB.NET应用程序的开发者提供了智能支持。得到的汇编程序会使用汇编处理器进行预...
现在GPU形形色色,比如Nvidia、AMD、Intel都推出了自己的GPU,其中最为流行的就是Nvidia的GPU,其还推出了CUDA并行编程库。然而每个GPU生产公司都推出自己的编程库显然让学习成本上升很多,因此苹果公司就推出了标准OpenCL,说各个生产商都支持我的标准,只要有一套OpenCL的编程库就能对各类型的GPU芯片适用。当然了,OpenCL...
在前面的基础上: 迦非喵:CUDA入门到精通(11)CMake编译运行GPU矩阵加法CPU和GPU速度对比测试此时我们知道有可能能经过某种神奇的操作,使得GPU在某种情况下,的确能够比CPU计算的快一些… 迦非喵发表于国产CFD... CUDA和GPU之间的版本对应关系 以前用cuda10开发的程序在新电脑上运行时会崩溃,检查后发现是cuda10只支持...
从编程语言角度看,CUDA和OpenCL都是原生支持C/C++的,其它语言想要访问还有些麻烦,比如Java,需要通过JNI来访问CUDA或者OpenCL。基于JNI,现今有各种Java版本的GPU编程库,比如JCUDA等。另一种思路就是语言还是由java来编写,通过一种工具将java转换成C。 图3 GPU编程库 ...
该库内部有很多组件，包括CSparse、CXSparse、CHOLMOD等，其中CHOLMOD(稀疏Cholesky分解)也支持GPU ...
ANNetGPGPU - 基于 GPU (CUDA) 的人工神经网络库。[LGPL] btsk - 游戏行为树入门套件。[zlib] Evolving Objects - 基于模板的 ANSI-C++ 进化计算库,可帮助您快速编写自己的随机优化算法。[LGPL] frugally-deep - 仅用于在 C++ 中使用 Keras 模型的标头库。[麻省理工学院] Genann - C 中的简单神经网络库....
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...
ViennaCL 简介: ViennaCL是一个使用OpenCL进行并行计算的库，支持使用GPU进行矩阵运算，包括稀疏矩阵。它...
1.2 基于GPU的矢量求和 把这个运算放在GPU上,把add编程核函数,我们看代码 //sumgpu.cu #include "book.h" #define N 10 __global__ void add( int *a, int *b, int *c){ //int tid = 0 ; // 这是第0个cpu,因此索引从0开始 int tid = blockIdx.x; //计算该索引处的数据 ...