CUDA 使开发人员能够利用 GPU 强大的并行计算能力来执行各种应用程序。通过了解编程模型、内存层次结构并利用并行性，您可以创建高效且高性能的应用程序。虽然掌握 CUDA 可能需要付出努力，但速度和功能方面的优势使其成为计算任务的宝贵工具。实验、实践并探索 CUDA 为您带来的广泛可能性。
CUDA C++ 通过允许程序员定义称为内核的 C++ 函数来扩展 C++,这些函数在调用时由 N 个不同的CUDA 线程并行执行 N 次,而不是像常规 C++ 函数那样只执行一次。 内核是使用__global__声明说明符定义的,并且使用新的执行配置语法<<<...>>>指定为给定内核调用执行该内核的 CUDA 线程数(请参阅C++ 语言扩展)。...
核kernelCUDA执行流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算,kernel是CUDA中一个重要的概念。在CUDA程序构架中,主机端代码部分在CPU上执行,是普通的C代码;当遇到数据并行处理的部分,CUDA 就会将程序编译成GPU能执行的程序,并传送到GPU,这个程序在CUDA里称做核(kernel)。设备端代码部分在GPU上执行,此代...
CUDA 技术博客存档,涵盖关键特性和功能,由工程师为工程师编写。 了解详情 CUDA-X™ 库 一套AI、数据科学和数学库,旨在帮助开发者加速其应用程序。 了解详情 训练 通过NVIDIA 深度学习培训中心 (DLI),为开发者提供自定进度或讲师指导的 CUDA 培训课程。
三、CUDA 基础知识 3.1 CUDA 是 通用并行计算平台 和 编程模型 3.2 CUDA 编程基础 3.3 CUDA 线程模型 3.4 CUDA 多维线程模型 3.5 CUDA 内存管理 3.6 nvcc 编译 四、总结与引用 4.1 总结 4.2 未提及引用 最近在看一些 LLM 推理优化的算法, 发现缺乏一些基础的 GPU 和 CUDA 知识。本文简单介绍一下相关知识, ...
CUDA是英伟达软件生态的坚实基座。通过CUDA，英伟达不仅为开发者提供了一套完整的软件开发工具包（SDK），还支持了一系列基于CUDA平台开发的先进技术解决方案，如TensorRT、Triton和Deepstream等。TensorRT是一个高性能的深度学习推理优化器和运行库，它能够将经过优化的模型部署到GPU上，以实现快速、高效的推理性能。TensorRT...
兼容CUDA是因为“好用”CUDA之所以会成为算力芯片硬件厂商必须要认真考虑的一个选择，最直接的原因，是其已经实现了与算法客户的强绑定。众多算法工程师已经习惯了CUDA提供的工具库及其编程语言，向外迁移总是会存在不习惯的问题。因此，很多算力芯片硬件厂商选择了兼容CUDA的路线——使硬件能够直接用CUDA调动起来，这样...
对于很多开发人员来说,可以说 Nvidia 的 CUDA 护城河并不像你想象的那么深 - 但它比 AMD 或英特尔希望的要深。 https://www.theregister.com/2024/12/17/nvidia_cuda_moat/ 半导体精品公众号推荐 专注半导体领域更多原创内容 关注全球半导体产业动向与趋势 ...
1、进入CUDA 官网**,根据上面确定的 CUDA 版本找到对应版本** 2、选择自己的版本,Installer Type 方式选择 exe(local) , 之后点击 “Download” 按钮 3、双击下载的 exe 安装包 4、选择临时解压位置,点击 “OK”,等待解压完毕 5、等待系统检测完毕,点击同意并继续 ...