当使用CUDA(Compute Unified Device Architecture)进行并行计算时,我们可以利用GPU(图形处理器)的强大性能来加速各种应用程序。 😊2. cuda向量加法示例 下面演示一下用cuda在GPU上执行向量加法: 代码语言:javascript 复制 // vector_add.cu#include<stdio.h>// CUDA核函数,用于在GPU上执行向量加法__global__voidve...
cudaMemcpy(d_b, h_b, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice);//使用内核启动符号<<<>>>调用内核函数,启动N个块(和向量长度一样,使用不同的块并行处理向量N个位置的加法),每个块1个线程,传递参数为设备指针gpuAdd << <N,1>> >(d_a, d_b, d_c);//将结果从设备内存复制到主机内存中cudaMemcp...
cudaMalloc((void**)&d_a, N*sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_b, N*sizeof(int)); cudaMalloc((void**)&d_c, N*sizeof(int)); for(int i=0;i<N;i++) { h_a[i] = 2*i*i; h_b[i] = i; } cudaMemcpy(d_a, h_a, N*sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); cudaMe...
在动态并行场景下,鉴于可以直接通过 & 运算符取符号地址,于是设备端的 CUDA Runtime API(例如cudaMemcpyToSymbol()或cudaGetSymbolAddress())就取消了相关的函数。 2.1.7 API 错误和启动失败(CDP1) 与主机端 CUDA Runtime 一样,任何 API 函数都可能返回错误代码,最后返回的错误代码被记录下来,并且可以通过调用cu...
请关注公众号【写代码的洋葱】,公众号私信【CUDA】获取更多资讯。本期目录:1.基于Python语言的CUDA开发环境配置清单2.NVIDIA GPU以及CUDA介绍3.Windows系统下安装CUDA及相关工具包4.Ubuntu系统下安装CUDA及相关工具包5.Windows系统下安装Python、CuPy及PyCharm6.Windows系
使用CUDA进行并行化编程 CUDA网格 当内核启动时它会得到一个与之关联的网格，网格由块组成;块由线程组成。下图2显示了一维CUDA网格。图中的网格有4个块。网格中的块数保存在一个特殊的变量中，该变量可以在内核中通过gridDim.x直接访问，这里x是指网格的第一维度(在本例中是唯一的维度)。二维网格也有通过y还有...
CUDA 是 NVIDIA 开发的一种并行计算平台和编程模型，用于在自家的 GPU（图形处理单元）上进行通用计算。
(基于cudarc和bindgen_cuda) 377 -- 29:56 App CUDA 12.x 并行编程入门(Rust版):第2集 你好, CUDA! (基于cudarc) 823 -- 17:30 App 解读《CUDA C++ Best Practices Guide》(CUDA 12.1):第2集 异构计算 5763 -- 14:52 App CUDA 12.x 并行编程入门(Python版):第1集 Windows和Ubuntu下配置CuPy...
cudaMalloc((void**)&dev_c, N * sizeof(int)); //CPU上为数组赋值 for (int i = 0; i < N; i++) { a[i] = -i; b[i] = i * i; } //将数组a和b复制到GPU cudaMemcpy(dev_a, a, N * sizeof(int), cudaMemcpyHostToDevice); ...
cuda并行ncclprocessgroup cuda并行程序设计:gpu编程指南,前一段时间做实验,发现自己写的有些代码效率比较低,GPU利用率不高。而且现在逐渐觉得用Pytorch等框架有时不够自由,导致某些idea难以实现。所以最近在学习CUDA编程,这一系列文章会整理一下所学的东西,希望能和