cudaMalloc((void**)&d_a,sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_b,sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_c,sizeof(int)); // copy host variable to devices cudaMemcpy(d_a,&h_a,sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice); cudaMemcpy(d_b,&h_b,sizeof(int),cudaMemcpyHostToDevice); gpuAd...
AI部署篇 | CUDA学习笔记1:向量相加与GPU优化(附CUDA C代码) kernel深度学习编程算法 GPU并不是一个独立运行的计算平台,而需要与CPU协同工作,也可以把GPU看成是CPU的协处理器,因此当在说GPU并行计算时,其实是指的基于CPU+GPU的异构计算架构。在异构计算架构中,GPU与CPU通过PCIe总线连接在一起进行协同工作,CPU所...
一种做法是编译的时候, 对每个具体的.cu的CUDA源代码文件, 使用nvcc -maxrregcount=N的参数来编译。这种做法将会把此文件中的所有的kernel, 都统一限定成最多使用N个寄存器。 注意这里有需要注意的地方, 首先是这种限制是以源代码文件为单位生效的, 如果你文件中存在不止一个kernel, 则所有的kernel的限制都是...
NOTE: The CUDA Samples are not meant for performance measurements. Results may vary when GPU Boost is enabled. 调用sample中的API查看可用的CUDA设备代码和输出如下 #include <cuda_runtime.h> #include <helper_cuda.h> #include <iostream> #include <memory> #include <string> int main() { int de...
Python是一种高级编程语言,通常被用于快速开发和原型设计。然而,由于其动态类型和解释执行特性,Python在执行大规模计算密集型任务时可能会变得相对较慢。为了解决这个问题,我们可以使用CUDA编译Python代码。 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是一种由NVIDIA开发的并行计算平台和编程模型,它允许我们使用GPU来加速计算...
超详细Python Cuda零基础入门教程:主要介绍了CUDA核函数,Thread、Block和Grid概念,内存分配,并使用Python Numba进行简单的并行计算。 阅读完前两篇文章后,相信读者应该能够将一些简单的CPU代码修改成GPU并行代码,但是对计算密集型任务,仅仅使用前文的方法还是远远不够的,GPU的并行计算能力未能充分利用。本文将主要介绍一些...
如上面网络架构所示,tvm编译完成后,会生成目标平台的代码,比如cuda,树莓派,苹果手机,安卓手机。生成的代码就是咱们需要的推理代码啦,平台为了我们方便的使用,同时又帮我们编译成的so库,或者dll库。不同平台动态库类型不一样。 目前TVM的架构是: 1)最高层级支持主流的深度学习前端框架,包括TensorFlow,MXNet,Pytorch等...
比PyTorch快40倍!自制可视化机器学习引擎 C++/汇编底层重写、蓝图、卷积优化、CUDA加速【VeritNet开发进度】【附测试数据代码】, 视频播放量 10519、弹幕量 0、点赞数 713、投硬币枚数 170、收藏人数 765、转发人数 54, 视频作者 BINKLINGS, 作者简介 正在开发强大的机器学
(纯视觉+多传感器融合方案)③多传感器融合中的毫米波雷达-视觉融合感知全栈教程④Lidar+Radar+Camera+IMU离线/在线近20+标定方案教程等你来学⑤模型部署实战:基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速⑥规划控制理论&实战课程:PID、LQR、MPC全掌握课程咨询联系AIDriver004,科研合作及辅导联系AI...
在实际应用中,为了最大程度地发挥CUDA的优势,我们需要采取一系列的并行优化策略。其中包括减少内存访问、减少线程同步、利用共享内存等。下面我们将具体介绍这些优化策略,并通过案例和代码演示进行详细解析。 首先,减少内存访问是提高CUDA并行计算效率的关键。在GPU计算中,内存访问是一个相对较慢的操作,因此尽量减少对全局...