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...
5.实现矩阵乘法 #include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"#include<ctime>#include<iostream>#include<ctime>#include<stdio.h>#include<math.h>#include"malloc.h"usingnamespacestd;constintRow =512;// 行数constintCol =512;// 列数__global__voidmatrix_mul_gpu(int*M,int* N,...
(0.1) CUDA 程序结构 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) ...
GPU 最初主要用于图形渲染,其架构设计适用于大规模并行计算。由于科学计算、人工智能等领域的任务高度并行,开发者开始利用 GPU 进行通用计算(General Purpose GPU),最终催生了 CUDA、OpenCL 等并行计算框架,使 GPU 在深度学习、数值模拟等领域得到了广泛应用。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)的中文全称为计算统一设备架构。做图像视觉领域的同学多多少少都会接触到CUDA,毕竟要做性能速度优化,CUDA是个很重要的工具,CUDA是做视觉的同学难以绕过的一个坑,必须踩一踩才踏实。CUDA编程真的是入门容易精通难,具有计算机体系结构和C语言编程知识储备的同学上手CUDA编程应该难度...
😏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编程一天入门 目录 0 环境准备 1 套路 2 并行执行内核设置 3 示例代码simpleTexture3D 4 参考链接 0 环境准备 1 套路 CUDA 编程模型是一个异构模型,其中同时使用 CPU 和 GPU。在 CUDA 中,主机是指 CPU 及其内存,而设备是指 GPU 及其内存。在主机上运行的代码可以管理主机和设备上的内存,还可以启动内核,...
为什么需要学习gpu或CUDA C编程?AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速,自定义cuda c算子可以让算法跑的更快,针对算法利用硬件特性进行优化。 例如ai中目前常用的pytorch框架,运行模型时,gpu版本后端中调用的其实就是CUDA C编写的算子(或者说函数),因此当我们配置环境时,配置CUDA和cuDNN等都是为了使用这...
CUDA从入门到精通(零):写在前面 在老板的要求下,本博主从2012年上高性能计算课程开始接触CUDA编程,随后将该技术应用到了实际项目中,使处理程序加速超过1K,可见基于图形显示器的并行计算对于追求速度的应用来说无疑是一个理想的选择。还有不到一年毕业,怕是毕业后这些技术也就随毕业而去,准备这个暑假...