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。
要初始化device端数组,我们只需使用cudaMemcpy函数将数据从x,y拷贝到device端对应数组d_x,d_y上,这个过程就像c语言中的memcpy函数,唯一的区别就是cudaMemcpy需要地四个参数来指定数据拷贝到方向(host端到device端还是device端到host端),在此例中,我们使用cudaMemcpyHostToDevice表示数据从host拷贝到device端。 cudaMe...
在编写 CUDA C 程序时, 要将文件命名为*.cu,一般使用 nvcc 命令编译运行,为 CUDA程序文件,支持 C/C++ 语法。 #include<iostream>#include<cuda.h>#include<cuda_runtime.h>intmain(){intdev=0;cudaDevicePropdevProp;cudaGetDeviceProperties(&devProp,dev);std::cout<<"GPU Device Name"<<dev<<": "<<...
通过对 SAXPY 的一个简单的 CUDA C 实现的演练,您现在了解了编程 CUDA C 的基本知识。将 C 代码“移植”到 CUDA C 只需要几个 C 扩展:设备内核函数的__global__de Clara 说明符;启动内核时使用的执行配置;内置的设备变量blockDim、blockIdx和threadIdx用来识别和区分并行执行内核的 GPU 线程。 异类CUDA 编程...
CUDA (一):CUDA C 编程及 GPU 基本知识,提到处理器结构,有2个指标是经常要考虑的:延迟和吞吐量。所谓延迟,是指从发出指令到最终返回结果中间经历的时间间隔。
DAY6:阅读 CUDA C编程接口之CUDA C runtime 我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第六天,我们用几天时间来学习CUDA 的编程接口,其中最重要的部分就是CUDA C runtime.希望在接下来的95天里,您可以学习到原汁原味的CUDA,同时能养成英文阅读的习惯。
主机内存和设备内存有统一的虚拟地址。cudaPointerGetAttributes()这个函数可以让内存指向你想要的地方,但是一般cudaHostAlloc分配好的可以直接指向规定的区域(有参数设置)。同时这对P2P也有很大帮助,详情请看CUDA C Programming Guide里有关UVA和P2P的章节。
为什么需要学习gpu或CUDA C编程?AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速,自定义cuda c算子可以让算法跑的更快,针对算法利用硬件特性进行优化。 例如ai中目前常用的pytorch框架,运行模型时,gpu版本后端中调用的其实就是CUDA C编写的算子(或者说函数),因此当我们配置环境时,配置CUDA和cuDNN等都是为了使用这...
在 本系列文章的第一篇 中,我们通过检查 CUDA C/C++SAXPY 来研究 CUDA C / C ++的基本元素。在第二篇文章中,我们将讨论如何分析这个和其他 CUDA C / C ++代码的性能。我们将依赖于这些性能测量技术在未来的职位,性能优化将变得越来越重要。 CUDA 性能度量通常是从主机代码中完成的,可以使用CPU计时器或 CUDA...
CUDA编程模型的设计一方面需要考虑到随着GPU的迅猛发展,以后的兼容性问题,另一方面,还考虑的编程人员从传统编程向并行变成模式的转换,CUDA C编程接口尽可能地和传统的C语言编程习惯靠拢(英文原文:The CUDA parallel programming model is designed to overcome this challenge while maintaining a low learning curve for ...