GPU 最初主要用于图形渲染,其架构设计适用于大规模并行计算。由于科学计算、人工智能等领域的任务高度并行,开发者开始利用 GPU 进行通用计算(General Purpose GPU),最终催生了 CUDA、OpenCL 等并行计算框架,使 GPU 在深度学习、数值模拟等领域得到了广泛应用。
CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用编程接口以及行业标准程序语言的扩展(包括C|C++|Fortran|Python等)来使用。CUDA提供了2层API来管理GPU设备和组织线程,其中驱动API是一种低级API,它相对来说较难编程,但是它对于在GPU设备使用上提供了更多的控制,每个运行时API函数都被分解为更多传给驱动API的基本运算。
}intmain(intargc,char**argv){unsignedintwidth =512;unsignedintheight =512;unsignedintsize = width * height *sizeof(float);// Allocate device memory for resultfloat*dData =NULL;cudaMalloc((void**)&dData, size);float*hData =NULL;sdkLoadPGM(imagePath, &hData, &width, &height);// Alloc...
}intmain(void) {//定义主机变量inth_a[N], h_b[N], h_c[N];//定义设备指针,指向cudaMalloc分配的显存int*d_a, *d_b, *d_c;//给设备变量分配内存cudaMalloc((void**)&d_a, N *sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_b, N *sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_c, N *sizeof...
然后写第一个CUDA程序,两个向量相加结果给到第三个向量 #include <cuda_runtime.h> #include <iostream> #define CHECK(call) \ { \ const cudaError_t error = call; \ if (error != cudaSuccess) { \ std::cerr << "Error: " << __FILE__ << ", line " << __LINE__ << ": " \ ...
https://github.com/DefTruth/CUDA-Learn-Notes 写AI算子的话,推荐 激活函数(element-wise)算子 -> softmax/normalization算子 -> 矩阵乘gemm(conv)这样逐步增加难度去学习;即按照 简单加减乘除运算 -> reduce运算 -> 矩阵乘运算 这样逐步增加难度,并且可优化空间也会变得更大。 2. 强烈推荐学习使用性能分析工...
写一个CUDA程序 执行一个核函数 用网格和线程块组织线程 GPU性能测试 CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,是在C语言基础上扩展的。借助于CUDA,你可以像编写C语言程序一样实现并行算法。你可以在NVIDIA的GPU平台上用CUDA为多种系统编写应用程序,范围从嵌入式设备、平板电脑、笔记本电脑、台式机、工作站到HPC集群...
主要整理了N多年前(2013年)学习CUDA的时候开始总结的知识点,好长时间不写CUDA代码了,现在LLM推理需要重新学习CUDA编程,看来出来混迟早要还的。1.闭扫描和开扫描 对于一个二元运算
最近在学习CUDA,感觉看完就忘,于是这里写一个导读,整理一下重点 主要内容来源于NVIDIA的官方文档《CUDA C Programming Guide》,结合了另一本书《CUDA并行程序设计 GPU编程指南》的知识。因此在翻译总结官方文档的同时,会加一些评注,不一定对,望大家讨论指出。
主要介绍CUDA编程模型和接口。 第三章编程接口 CUDA C++ 为熟悉 C++ 编程语言的用户提供了一种简单的途径,可以轻松编写由设备执行的程序。 它由c++语言的最小扩展集和运行时库组成。 编程模型中引入了核心语言扩展。它们允许程序员将内核定义为 C++ 函数,并在每次调用函数时使用一些新语法来指定网格和块的维度。