这是最基础的 reduce算子的cuda实现,利用了gpu的全局内存而没有利用gpu的高速缓存,所以接下来我们将逐步介绍如何利用gpu的缓存结构以及其他基于gpu架构的优化手段来优化reduce算子的实现。 不过,上述代码我们仍然要注意的时候一个点就是__syncthreads(); 这条同步语句,用于在同一个线程块(Block)内的所有线程之间进行同...
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...
上图为优化前后 3 个版本CUDA程序的性能差异,从图中可以得出: 在句子规模为4K×4K×4K 的情况下,第三个版本的方法达到的峰值性能超过 7T; 随着矩阵规模的增加,计算性能也逐渐增加; 通过利用 Shared Memory 和寄存器能有效的降低 IO 带宽对性能的影响,从而更加高效的利用 GPU 的硬件计算资源。 完整代码如下: 代...
CUDA Driver Version / Runtime Version 11.1 / 10.0 CUDA Capability Major/Minor version number: 6.1 Total amount of global memory: 8192 MBytes (8589934592 bytes) (20) Multiprocessors, (128) CUDA Cores/MP: 2560 CUDA Cores GPU Max Clock rate: 1734 MHz (1.73 GHz) Memory Clock rate: 5005 Mhz...
使用CUDA编译Python代码的好处是可以显著提高程序的执行速度。GPU是专门设计用于并行计算的硬件,相比于CPU,它们可以同时处理更多的数据。当我们有大量计算密集型任务时,使用CUDA可以将计算任务分发给多个GPU核心,从而加快程序的运行速度。 然而,在使用CUDA编译Python代码之前,我们需要确保我们的计算任务适合并行计算。并行计算...
代码语言:javascript 复制 #include<stdio.h>#include// HandleError: 主要用于检查对应的 CUDA 函数是否运行成功,其他地方可复用// 初始化一个 cudaError_t 类型变量 errstaticvoidHandleError(cudaError_t err,constchar*file,int line){// cudaSuccess=0:API调用返回没有错误;对于查询调用,这还意味着要查询的...
并行计算优化 网格跨度 在上一篇文章中,我曾提到,CUDA的执行配置:[gridDim, blockDim]中的blockDim最大只能是1024,但是并没提到gridDim的最大限制。英伟达给出的官方回复是gridDim最大为一个32位整数的最大值,也就是2,147,483,648,大约二十亿。这个数字已经非常大了,足以应付绝大多数的计算,但是如果对并行计算...
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
全搞定!基于TensorRT的CNN/Transformer/检测/BEV模型四大部署代码+CUDA加速!完整课程咨询小助理微信:AIDriver004自动驾驶之心官网正式上线了:www.zdjszx.com(海量视频教程等你来学)①YOLOv3~YOLOv8/YOLOX/PPYOLO系列全栈学习教程②国内首个BEV感知全栈学习教程(纯视觉