3. CUDA编程模型 3.1 CUDA编程结构 CUDA编程让你可以在CPU-GPU的异构计算系统上高效执行应用程序,语法只是在C语言的基础上做了简单的扩展,在开始编程前,我们首先得理清Host和Device的概念 Host:CPU及其内存 Device:GPU及其内存 运行在GPU设备上的代码我们称为kernel 典型的CUDA程序处理流程: 分配内存,数据初始化 将...
CUDA的这种<<<grid,block>>>其实就是一个多级索引的方法,第一级索引是(grid.xIdx, grid.yIdy),对应上图例子就是(1, 1),通过它我们就能找到了这个线程块的位置,然后我们启动二级索引(block.xIdx, block.yIdx, block.zIdx)来定位到指定的线程。这就是我们CUDA的线程组织结构。 这里想谈谈SP和SM(流处理器...
这些函数的具体介绍在http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-runtime-api/index.html中。 5. CUDA编程 5.1. 基本概念 CUDA编程中需要注意一些基本概念,分别为:主机、设备、运行时API、驱动API、warp、bank、函数类型限定符、变量类型限定符、thread、block、grid、计算能力、SIMT、内置变量、纹理、CUDA数组等。 主机:...
CUDA 程序一般使用 .cu 后缀,编译 CUDA 程序则使用 nvcc 编译器。一般而言,一个 CUDA 程序的结构如下: int main() { 主机代码; 核函数调用; 主机代码; 核函数调用; ... return 0; } __global__ void 核函数1(parameters) { ... } __global__ void 核函数2(parameters) { ... } ... 可以看...
😏1. cuda并行编程介绍 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...
CUDA(Compute Unified Device Architecture),统一计算架构,是NVidia推出的并行计算平台。NVidia官方对其的解释是:一个并行计算平台和简单(简洁)地使用图像处理单元(GPU)进行通用计算的编程模型。利用GPU的能力在计算性能上有惊人的提升。 简单地说CUDA是便于程序员利用NVidia GPU进行通用计算的开发环境及工具,目前支持C/C++...
这是一份简单的CUDA编程入门,主要参考英伟达的官方文档进行学习,本人也是刚开始学习,如有表述错误,还请指出。官方文档链接如下:https://developer.nvidia.com/blog/even-easier-introduction-cuda/ 本文先从一份简单的C++代码开始,然后逐步介绍如何将C++代码转换为CUDA代码,以及...
1.2 cuda编程架构 每个block只能去到1个SM，1个SM下可以有多个block。在1个SM上，block中的thread被...
如异构编程中所述,CUDA 编程模型假设系统由主机和设备组成,每个设备都有自己独立的内存。 内核在设备内存之外运行,因此运行时提供了分配、解除分配和复制设备内存以及在主机内存和设备内存之间传输数据的功能。 设备内存可以分配为线性内存或CUDA 数组。 CUDA 数组是针对纹理获取优化的不透明内存布局。 它们在纹理和表面...
CUDA编程(一) 第一个CUDA程序 Kernel.cu CUDA是什么? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。是一种通用并行计算架构,该架构使GPU能够解决复杂的计算问题。说白了就是我们可以使用GPU来并行完成像神经网络、图像处理算法这些在CPU上跑起来比较吃力的程序。通过GPU和高并行,我们可以...