你需要的是一个source-to-source的translator，比如：The hiCUDA Project Homepage 这样的项目。
2、在CUDA中创建内核函数并向其传递参数 3、配置CUDA程序的内核参数和内存分配 4、CUDA程序中的线程执行 5、在CUDA程序访问GPU设备属性 6、在CUDA程序中处理向量 7、并行通信模型 2、在CUDA程序中获取GPU设备属性 CUDA提供了一个简单的接口来获取一些信息,比如确定支持CUDA的GPU设备(如果有的话),以及每个设备支持什...
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 = ...
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 = ...
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);} ...
因为并行计算,需要数据的提供延时更小,所以在不是4字节的类型里面,会自动进行填充 。 void*类型作为一个万能类型,专门给强制类型转换预留的接口,内核驱动里面和回掉函数里面会有大量应用。 二、 cuda编程基础概念 基础概念 主机:cpu和内存 设备:gpu和显存 API: warp: thread 访问速度不同 变量类型限定符:device ...
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。
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
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。