1. 理解cuda c和gpu结构: 如果英语比较好时间充足建议浏览官网的编程指南: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 当然也有对应的中文版翻译,可以初期快速浏览下,但很久不更新了: https://github.com/HeKun-NVIDIA/CUDA-Programming-Guide-in-Chinese 2. 学习gpu结构建议先看知乎上的一些博客...
然後嘗試搭配 C# 使用 GPU。 有了新的 Alea GPU 平行 GPU 方法,就如同變更幾行程式碼來利用 GPU 的強大功能一樣簡單。 您的方塊中沒有 GPU? 別擔心,您可以從 Azure 或其他雲端提供者取得它們。 此 Channel 9 轉換說明如何在 GPU 上執行 C# 程式碼,並在 Visual Studio 中提供完整偵錯支援。
在集群级 GPU ,像 NVIDIA V100 和 NVIDIA A100 一样,性能完全受限于内存访问,甚至对于计算密集和复杂的 LBM 方案也是如此。 以NVIDIA A100 40 GB GPU为例,它具有1555 Gb/s的内存带宽。在每一个明确的时间步长,每个节点访问19个变量或[EZX27 ],每个都占用八个字节,每个都是双精度的。它们被计数两次:一次用于...
这是一个学习笔记,PDF可以从 这里 下载,这个repo 是 fork 自 mapengfei-nwpu/ProfessionalCUDACProgramming。 Chapter 1 Heterogeneous Parallel Computing with CUDA 在这一章里面,讨论了: 异构编程架构 并行编程(parallel programming)的范式 GPU 编程的一点点基础 CPU 和 GPU编程的不同 作者是从 HPC (High Perfor...
全局内存是GPU中最常使用的内存,容量最大,延迟最高,也被称为设备内存device memory。 全局内存的分配持续整个应用的生命周期,并且kernel的所有线程都可以访问它(这里会有潜在的危险:多个线程同时修改全局内存的同一个位置)。 全局内存通过主机的cudaMalloc进行分配,通过主机的cudaFree进行释放。全局内存的访问以32-byte...
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。
调用库函数来让GPU工作。 取回device Memory中的结果。 假设取回的结果不是APP的原始格式。就做一次转换。 释放CUDA资源。 继续其他的工作。 以下是这几个步骤的一些细节解释: Stage1:Creating a Library Handle CUDA库好多都有一个handle的概念,其包括了该库的一些上下文信息。比方数据格式、device的使用等。对于使...
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。
GPU的内存结构和CPU类似,但也存在一些区别,GPU的内存中可读写的有:寄存器(registers)、Local memory、共享内存(shared memory)和全局内存(global memory),只读的有:常量内存(constant memory)和纹理内存(texture memory)。 CUDA Toolkit Document给出的的内存结构如下图所示: ...
看完两份文档总的来说,感觉《CUDA C Programming Guide》这本书作为一份官方文档,知识细碎且全面,且是针对最新的Maxwell、Pascal、Volta架构的阐述。但相对来说不够深入,且有关程序设计方面所述甚少。 而《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》这本书,讲解的比较深入,不仅阐述了NVIDIA GPU的特性,并且在程序设计方面有比...