拥有 8 年 CUDA 编程经验,用 CUDA 开发了高效的分子动力学模拟程序 GPUMD 和量子输运程序 GPUQT,在计算物理的一流期刊《Computer Physics Communications》发表9篇原创论文。 喜欢读"CUDA 编程:基础与实践"的人也喜欢的电子书· ··· 支持Web、iPhone、iPad、Android 阅读器 C/...
四、结论 CUDA编程技术利用GPU的高并发性和数据处理能力来提高计算程序的运行效率,特别是与CPU相辅相成地,能够更大地发挥计算机的性能。CUDA编程在图像处理、机器学习、数字化科学等领域具有广泛的应用前景。程序员需要掌握CUDA架构的基本知识,掌握CUDA编程的基础技巧和实践经验,才能更好地用CUDA技术来提高程序的性能。...
《CUDA编程:基础与实践》读书笔记(5):统一内存编程2023-08-12 收起 1. GPU简介 GPU与CPU的主要区别在于: CPU拥有少数几个快速的计算核心,而GPU拥有成百上千个不那么快速的计算核心。 CPU中有更多的晶体管用于数据缓存和流程控制,而GPU中有更多的晶体管用于算数逻辑单元。 所以,GPU依靠众多的计算核心来获得相对...
《CUDA编程:基础与实践》读书笔记(5):统一内存编程2023-08-12 收起 1. 单指令多线程模式 从硬件上看,一个GPU被分为若干个SM。线程块在执行时将被分配到还没完全占满的SM中,一个线程块不会被分配到不同的SM中,一个SM可以有一个或多个线程块。不同线程块之间可以并发或顺序地执行。当某些线程块完成计算...
cudaMemcpyKind kind 枚举的可能类型包括了,cudaMemcpyHostToHost, cudaMemcpyHostToDevice, cudaMemcpyDeviceToHost, cudaMemcpyDeviceToDevice, and cudaMemcpyDefault,这几个的含义很明显,最后一个是自动指向从dst到src,自动指向要求host系统是64bit且支持虚拟地址。调用完核函数以后,就可以将数据从设备device传输到host...
一、CUDA编程基础 CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,它可以让用户在NVIDIA的GPU上更好地进行并行计算以解决复杂的计算密集型问题。本章将主要介绍GPU的相关基本知识、编程基础以及相关的部署要点。 1.1 NVIDIA GPU系列与硬件结构简介 NVIDIA的GPU产品主要是根据其应用场景进行划分的,主流的产品主要分为三个系列,...
cuda编程使用的后缀是*.cu,上面的可以直接使用nvcc来编译,nvcc会调用本地电脑的编译器像g++来编译,以下的codes编译命令就是 nvcc hello1.cu,或者nvcchello1.cu-o hello1指定可执行档案的名称。 //hello1.cu#include<stdio.h>intmain(void){printf("Hello World!\n");return0;} ...
CUDA编程基础与Triton模型部署实践 随着人工智能和深度学习技术的飞速发展,高性能计算(HPC)在数据处理和模型训练中的作用日益凸显。NVIDIA的CUDA技术为开发者提供了强大的并行计算能力,而Triton则是NVIDIA推出的一款高效的模型部署框架。本文将首先介绍CUDA编程基础,然后探讨如何使用Triton进行模型部署,最后通过实践案例分享具体...
CUDA 编程:基础与实践 本书用大量简单的代码展示 CUDA 编程的基础 ;用一个具体的例子——分子动力学模拟程序开发——展示如何一步一步地开发大型的、高效的 CUDA 程序。 作者:樊哲勇出版社:清华大学出版社出版时间:2020年10月 手机专享价 ¥ 当当价降价通知...
cuda 编程 python cuda 编程基础与实践pdf CUDA编程模型详解 本文以vectorAdd为例,通过描述C在CUDA中的使用(vectorAdd这个例子可以在CUDA sample中找到。)来介绍CUDA编程模型的主要概念。CUDA C的进一步描述可以参考《Programming Interface》。 主要内容包括: