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",...
import torch # 要首先引入 import cppcuda_tutorial import time def trilinear_interpolation_py(feats, points): """ Inputs: feats: (N, 8, F) points: (N, 3) local coordinates in [-1, 1] Outputs: feats_interp: (N, F) """ u = (points[:, 0:1]+1)/2 v = (points[:, 1:2]...
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...
cudaMalloc((void**)&dev_c, size *sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&dev_a, size *sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&dev_b, size *sizeof(int)); cudaMemcpy(dev_a, a, size*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(dev_b, b, size*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice)...
问我想把我的代码从CPP改成CUDA，你知道吗？EN前端大行组件化的当今，我们在写后端接口代码的时候还是...
自首次发布以来,Llama.cpp 已得到扩展,不仅支持各种模型、量化等,还支持多个后端,包括支持 NVIDIA CUDA 的 GPU。在撰写本文之时,Llama.cpp 在所有 GitHub 库中排名第 123 位,在所有 C++ GitHub 库中排名第 11 位。 在NVIDIA GPU 上使用 Llama.cpp 执行 AI 推理已经带来了显著的优势,因为它们能够以极高的性...
home-to/torch/include/THC -I/usr/local/cuda-10.0/include -I/home-to/python3.7m -c ./mmcv/ops/csrc/pytorch/nms.cpp -o build/temp.linux-x86_64-3.7/./mmcv/ops/csrc/pytorch/nms.o -DTORCH_API_INCLUDE_EXTENSION_H -DTORCH_EXTENSION_NAME=_ext -D_GLIBCXX_USE_CXX11_ABI=0 -std=c++11...
torch.utils.cpp_extension.CUDAExtension(name, sources, *args, **kwargs) 为CUDA/C++创建一个setuptools.Extension。 创建一个setuptools.Extension用于构建CUDA/C ++扩展的最少参数(但通常是足够的)的便捷方法。这里包括CUDA路径,库路径和运行库。 所有参数都被转发给setuptools.Extension构造函数。
可以看到头文件名称写错(应该是clblast.h)。然后没有添加CLBLAST_INC到总的包含路径里面。并且 clBlast 一来 OpenCL,也没有添加 OpenCL 的静态库,会导致找不到各种clxxxx函数。 改成: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 find_path(CLBLAST_INC NAMES clblast.h PATHS ${CLBLAST_INCLUDE_SEARCH...
Metal, CUDA and Vulkan support Pre-built binaries are provided, with a fallback to building from sourcewithoutnode-gypor Python Adapts to your hardware automatically, no need to configure anything A Complete suite of everything you need to use LLMs in your projects ...