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**)...
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 helloG...
enable_language(CUDA) 如果CUDA代码是必须的,那么就需要像下面这样进行设置,表示在项目CUDA_TEST中要用到CUDA和C++两种编程语言: project(CUDA_TEST LANGUAGES CUDA CXX) 可以通过CheckLanuage判断CUDA是否可用 include(CheckLanguage) check_language(CUDA) 然后就可以跟编译普通C++代码一样用add_executable编译可执行文件...
}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...
设置CUDA C++ 标准 选择CUDA 架构 用变量存储文件夹路径 生成文件列表 打印信息 添加构建目标 向构建目标链接源文件 向构建目标添加头文件目录 向构建目标链接 CUDA 库文件 构建 Linux(Ubuntu) window 扩展 OpenMP 安装设置 前言 NVIDIA 官方 cuda-samples 项目和一些论文的源码中都使用的是 Make 构建, 导致每换一...
下面是一个使用C语言编写的简单的CUDA核函数的示例: __global__voidaddKernel(int*a,int*b,int*c,intn){intidx=threadIdx.x+blockIdx.x*blockDim.x;if(idx<n){c[idx]=a[idx]+b[idx];}} 1. 2. 3. 4. 5. 6. 这个核函数实现了将两个数组a和b中的元素相加,并将结果保存到数组c中。
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。
首先需要安装CUDA driver。 # 查看一下 当前机器支持的drivers,选那个recommend的就行 sudo ubuntu-drivers devices # 这个需要卸载一些部件,安装一些部件,在ubuntu上面可能导致无法开机,建议不要在工作机上面搞,风险太大 sudo aptitude install nvidia-driver-535 ...
CUDA是一种并行计算平台和编程模型,用于利用GPU的强大计算能力。它允许开发人员使用C或C++语言编写并行计算程序,并在GPU上执行。CUDA编译是将CUDA程序源代码转换为可在GPU上执行的二进制代码的过程。 使用CMAKE进行单独的CUDA编译意味着我们可以使用CMAKE来管理CUDA项目的构建过程,包括生成适用于CUDA的编译配置和构建脚本...