首先主机端 (host)和设备端 (device),主机端一般指我们的 CPU,设备端一般指我们的 GPU。 一个CUDA 程序,我们可以把它分成3个部分: 第1部分是:从主机 (host) 端申请 device memory,把要拷贝的内容从 host memory 拷贝到申请的 device memory 里面。 第2部分是:设备端的核函数对拷贝进来的东西进行计算,来得...
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等都是为了使用这些后端的支持,从而让我们用python写的模型算法最终能够跑在GPU上,高速运行。 当然,要写出能够在GPU上高速运行的程序不一定完全依赖于CUDA C编程框架,只是CUD...
GPU加速计算是指利用图形处理器(GPU)进行通用计算,以提高计算性能和效率。GPU具有大量的核心,可以并行处理大量数据,因此在处理密集型计算任务时,GPU通常比中央处理器(CPU)更快。 在C语言中,可以使用一些库和框架来实现GPU加速计算,例如CUDA和OpenCL。这些库和框架提供了一组API,使得开发者可以在C语言中编写程序,以便...
AMD 作为一家在芯片领域颇具影响力的公司,正在积极探索一项具有突破性的技术:使标准 C/C++ 代码无需针对 GPU 语言或编程方言进行调整,就能直接在 GPU 上运行。这一创新举措有望打破传统 GPU 编程的壁垒,为开发者带来全新的编程体验,同时也将极大地拓展 GPU 的应用范围。 一、传统 GPU 编程的挑战 (一)编程语言...
CUDA C是在C语言基础上增加了GPU编程特性的语言。CUDA C程序通常包含两部分:主机代码(Host Code)和设备代码(Device Code)。主机代码在CPU上运行,负责程序的流程控制和数据的输入输出;设备代码在GPU上运行,负责执行大规模的并行计算任务。 2.1 主机代码和设备代码 主机代码和设备代码通过函数调用的方式进行交互。设备代...
多个GPU 标准 C ++并行编程,第 2 部分 将应用程序移植到 GPU 的难度因情况而异。在最佳情况下,您可以通过调用现有的 GPU 优化库来加速关键代码部分。例如,当模拟软件的构建块由 BLAS 线性代数函数组成时,可以使用cuBLAS对其进行加速。 但在许多代码中,你不能四处做一些手工工作。在这些场景中,您可以考虑使用特定...
1.1 使用线程实现GPU上的矢量求和 1.2 当矢量长度很长的时候 2 共享内存和同步 总结 未经本人同意,不得私自转载,本文只做学习之用。 对于并行编程来说,并行执行的各个部分如何通过相互协作来解决问题才是最重要的。 简单来说:CUDA C如何实现代码段之间的通信,机制是什么? 1. 线程协作 GPU上运行的代码的思路是:...
Device=GPUHost=CPUKernel=GPU上运行的函数 2.2.2 内存模型 CPU和GPU之间通过内存和显存之间的互相拷贝来进行参数的传递,于是就引出了cuda编程中的内存模型。 硬件侧解释: 每个线程处理器(SP)都用自己的registers(寄存器) 每个SP都有自己的local memory(局部内存),register和local memory只能被线程自己访问 ...
在Windows 7操作系统上、利用CUDA(Compute Unified Device Architecture)平台、可以有效地编写C代码以获取GPU的使用率。CUDA是由NVIDIA开发的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者利用NVIDIA的GPU进行复杂的数学和科学计算。要在此平台上通过C语言获取GPU使用率,首先需要了解CUDA编程的基本概念、安装CUDA Toolkit和相应...