CUDA 是这样实现的:通过 cudaMalloc 在 GPU 上申请一块空间并获得空间的地址,再通过 cudaMemcpyHostToDevice 把数据放在这块空间(利用前面获得的地址),最后再把数据的地址(就是前面获得的地址)作为输入传递给 global function。 float *func_input_in_device; float func_input[] = [...] cudaMalloc((void**)...
上面的代码非常明快,而且符合人类的基本认知:我们的目标是完成数学计算,没必要在这个过程中学习CUDA、OpenCL等一大堆并行设备编程的知识。也不用学习C++、STL,libtorch也没必要学了。 特别指出的是,尽管这段代码的背后都是Python,但是在API中完全掩盖了Python的痕迹。仔细观察发现它实际上调用了PyTorch,PyTorch的功能非...
CUDA C语言编译得到的只是GPU端代码,而要管理分配GPU资源,在GPU上分配显存并启动内核函数,就必须借助CUDA运行时的API(Runtime API)或者CUDA驱动API(Driver API)来实现。在一个程序中只能使用CUDA运行时API与CUDA驱动API中的一种,不能混和使用。 CUDA Runtime API与CUDA Driver API CUDA运行时API(Runtime API)和...
上面的代码非常明快,而且符合人类的基本认知:我们的目标是完成数学计算,没必要在这个过程中学习CUDA、OpenCL等一大堆并行设备编程的知识。也不用学习C++、STL,libtorch也没必要学了。 特别指出的是,尽管这段代码的背后都是Python,但是在API中完全掩盖了Python的痕迹。仔细观察发现它实际上调用了PyTorch,PyTorch的功能非...
正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数。但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错。
cuda API调用和所有内核启动不是同步的,可以用cudaDeviceSyn-chronize函数来阻塞主机应用程序,直到所有的CUDA操作(复制、核函数)完成,其实就是host可能调用多个kernel,kernel之间存在数据依赖关系,第二个kernel需要等第一个kernel执行完毕后拷回主存的结果作为输入。
调用CUDA 提供的函数 cudaDeviceSynchronize 可以让Host 代码(CPU) 等待 Device 代码(GPU) 执行完毕,再在CPU上继续执行。 2.1. 编写运行一个 Hello GPU 核函数 #include <stdio.h>void helloCPU() {printf("Hello from the CPU.\n");}// __global__ 表明这是一个全局GPU核函数.__global__ void hello...
[转载]【CUDA学习-原创】包含C和.cu的工程实现! 现有一纯C的工程,想在里面调用.cu文件的函数。Project里面有一个cppIntegeration的例子,不过这个是在CPP里面调用.cu里面的函数,而且,这个工程在sdk里面,很多头文件,库之类的直接引用,因此,可移植性很差。摸索了几天,终于解决了C工程调用CU文件的问题。一起分享一...
当在C源文件中调用cu文件中定义的函数时,会出现undefined reference的问题,而在C++源文件中调用cu文件中定义的函数时则不会出现这个问题。 出现上述问题的原因是,nvcc编译器采用的是C++的编译规则,而C和C++对函数名的编译规则不同。 要解决上述问题,只需要在cu文件中定义的函数前加上extern "C"即可,这样nvcc编译...
在C语言中使用CUDA时,可以通过以下步骤实现异步执行: 1. 包含必要的头文件: #include <cuda_runtime.h> 2. 定义一个CUDA内核函数(例如,一个简单的向量加法): __global__ void vectorAdd(const float *A, const float *B, float *C, int numElements) { ...