#$ cudafe++ --c++17 --gnu_version=110400 --display_error_number --orig_src_file_name "simple_add.cu" --orig_src_path_name "/data/youkaichao/vllm/simple_add.cu" --allow_managed --m64 --parse_templates --gen_c_file_name "./simple_add_tmp/simple_add.cudafe1.cpp" --stub_file...
首先,开发者需要使用CUDA C/C++编程语言编写源代码。这些源代码通常包含两种类型的函数:主机代码(Host Code)和设备代码(Device Code)。主机代码在CPU上运行,负责数据的准备、调用设备函数以及结果的收集;设备代码在GPU上运行,执行实际的计算任务。 2. 使用nvcc编译器 CUDA提供了一个专门的编译器nvcc(NVIDIA C/C++ C...
在CUDA 编程中提供了宏__CUDA_ARCH__可以通过这个宏来控制编译的内容,当编译参数为-arch=compute_35时,__CUDA__ARCH__的值就是 350。 --gpu-code(-code) 这个参数指定了 CUDA 代码实际要编译、优化的 PTX 代码对应的 Nvidia GPU。 其中虚拟架构代码compute_xx用来指定 PTX 代码版本,真实架构代码sm_xx用来...
首先，nvcc会将CUDA代码分解到simple_add.cudafe1.cpp中，然后处理kernel的调用，如通过__cudaPushCallConfiguration存储参数，调用`add`函数，该函数最终由`__device_stub__Z3addPiS_S_i`等辅助函数执行。CPU编译时，会处理kernel的overhead，也就是kernel的启动开销。在simple_add.cudafe1.stub.c文...