-gencode=arch=compute_86,code=sm_86 --compiler-options'-fPIC'-std=c++14 -c /path/workdirs/pytorch-cppcuda-tutorial/interpolation_kernel.cu -o interpolation_kernel.cuda.o[2/2]c++ interpolation.o interpolation_kernel.cuda.o -shared -L/path/anaconda3/envs/cppcuda/lib/python3.10/site-packages...
上面这两张图能大致反应CPU和GPU的架构不同,CPU和GPU之间通过PCIe总线连接,用于传递指令和数据,在后面讲的CUDA中分别将CPU与GPU称为Host与Device,可以在CUDA编程中使用cudaMemcpy函数进行CPU与GPU之间的数据传递。 任务描述 首先,看一下我的电脑的CPU和GPU配置: CPU:Intel(R) Core(TM) i7-10875H CPU @ 2.30GHz...
编写cuda代码,并生成动态链接库; 编写cpp代码,通过函数引用方式用pybind11进行接口封装; python导入对应模块即可使用。 如上图所示,首先,编写cuda代码,这里为了简洁,我们只写一个printf // cuda_test.cu#include<cuda_runtime.h>#include<stdio.h>__global__voidkernel(){printf("inside in kernel\n"); }intc...
首先创建CUDA工程,工程创建完成之后会有一个.cu文件,将文件的内容替换成如下内容 1#include"cuda_runtime.h"2#include"device_launch_parameters.h"3#include"main.h"45inlinevoidcheckCudaErrors(cudaError err)//错误处理函数6{7if(cudaSuccess !=err)8{9fprintf(stderr,"CUDA Runtime API error: %s.\n",...
在Windows 10环境下安装和配置CUDA编程环境的步骤如下：首先，确保你的显卡型号。右键点击桌面，选择NVIDIA控制面板，进入后点击系统信息查看。然后，访问CUDA Toolkit的官方下载地址（链接见官网），下载适用于你系统的版本。对于CUDNN（CUDA加速库），它可选安装，仅用于特定应用如PyTorch。安装时，建议自...
从上面的例子中就可以看出,.cu其实就是一个函数,但是需要用cuda的命令进行编译,然后用.cpp文件进行调用里面的函数。即:项目中用到cuda编程,写了kernel函数,需要nvcc编译器来编译。.c/.cpp的文件,假定用gcc编译。 如何混合编译它们,整体思路是:.cu文件编译出的东西,作为最终编译出的可执行程序的链接依赖。 4:混合...
CUDA 的语法和 C++ 大多部分情况下是一致的,其默认文件名后缀是 .cu,默认头文件名后缀是 .cuh。CUDA 编程是异构的,即CPU负责处理逻辑复杂的串行程序,而 GPU 重点处理数据密集型的并行计算程序,从而发挥最大功效。其中 CPU 所在位置称为为主机端(host),而 GPU 所在位置称为设备端(device)。
从上面的例子中就可以看出,.cu其实就是一个函数,但是需要用cuda的命令进行编译,然后用.cpp文件进行调用里面的函数。 即: 项目中用到cuda编程,写了kernel函数,需要nvcc编译器来编译。.c/.cpp的文件,假定用gcc编译。 如何混合编译它们,整体思路是:.cu文件编译出的东西,作为最终编译出的可执行程序的链接依赖。
CUDA简介 CUDA是NVIDIA提供的并行计算平台与编程模型，允许开发者利用GPU并行计算能力加速计算密集型任务。CUDA提供类似C的编程语言，支持GPU上执行通用计算。GPU代码 以下是CUDA实现的GPU矩阵乘法代码：CUDA代码利用GPU并行计算能力，执行矩阵乘法，涵盖数据传输、内核定义与启动关键概念。性能对比 编译运行CPU与...