CUDA是英伟达推出的一个基于C语言的编程框架,可以让开发者在GPU(图形处理芯片)上编写和运行通用的程序。英伟达GPU特别擅长进行高度并行化的计算任务,主要依赖于CUDA技术以及基于CUDA构建的广泛应用和开发者社区。 一位行业人士表示,英伟达声明禁止的是第三方通过Hack手段,原生CUDA程序不经源码修改,通过运行时翻译/转译,即...
Boost.Compute :用于OpenCL的C++GPU计算库 Bolt :针对GPU进行优化的C++模板库 C++React :用于C++11的反应性编程库 Intel TBB:Intel线程构件块 Libclsph:基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库 OpenCL :并行编程的异构系统的开放标准 OpenMP:OpenMP API Thrust :类似于C++标准模板库的并行算法库 HPX :用于任何规模的并...
stdgpu: GPU上高效的类似STL的数据结构。 Thrust: 类似于C++标准模板库的并行算法库。 transwarp: 任务并发性的C++库,只有头文件。 VexCL: 用于OpenCL/CUDA 的C++向量表达式模板库。 Quantum: 建立在boost::coroutines2顶层的强大的C++协同调度程序框架。 STAPL: C++并行编程框架,旨在工作在共享和分布式内存并行电脑...
Boost.Compute:用于OpenCL的C++GPU计算库 Bolt:针对GPU进行优化的C++模板库 C++React:用于C++11的反应性编程库 Intel TBB:Intel线程构件块 Libclsph:基于OpenCL的GPU加速SPH流体仿真库 OpenCL:并行编程的异构系统的开放标准 OpenMP:OpenMP API Thrust:类似于C++标准模板库的并行算法库 HPX:用于任何规模的并行和分布式...
Dlib:使用契约式编程和现代C++科技设计的通用的跨平台的C++库。 EASTL :EA-STL公共部分 ffead-cpp :企业应用程序开发框架 Folly:由Facebook开发和使用的开源C++库 JUCE :包罗万象的C++类库,用于开发跨平台软件 ...
(如果你对GPU编程的目的和难点已经有所了解,可以不看) 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)...
1.3 用GPU输出Hello World 学习一个新编程语言的最好方法就是使用这种新语言来编写程序。在本节,你将开始编写在GPU上运行的第一个内核代码。像其他任何编程语言一样编写GPU上的第一个程序是输出字符串“Hello World”。 如果这是你第一次使用CUDA,在Linux系统中,你可能想使用以下命令来检查CUDA编译器是否正确安装...
Dlib:使用契约式编程和现代C++科技设计的通用的跨平台的C++库。 EASTL :EA-STL公共部分 ffead-cpp :企业应用程序开发框架 Folly:由Facebook开发和使用的开源C++库 JUCE :包罗万象的C++类库,用于开发跨平台软件 libPhenom:用于构建高性能和高度可扩展性系统的事件框架。
多个GPU 标准 C ++并行编程,第 1 部分 在第1 部分中,我们解释了: C ++并行编程的基础 格子玻尔兹曼方法( LBM ) 采取了第一步来重构 PalabOS 库,以使用标准 C ++高效地运行 GPU 。 在这篇文章中,我们继续优化 ISOC ++算法的性能,然后使用 MPI 来跨多个 GPU 来缩放应用。
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...