1.1.1 确认具备支持cuda的NVIDIA 显卡 输入lspci | grep -i nvidia,确认计算机搭载Nvidia的独立显卡,并且该型号支持CUDA. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus站点上列举了支持的GPU型号及其性能。 如上图,本机安装的是GT 635M显卡,下图是该显卡支持的特性。 1.1.2 查看操作系统版本 使用命令 uname -m && ...
我们就可以通过 global function 对指定 GPU 内存的数据进行操作了。CUDA 是这样实现的:通过 cudaMalloc 在 GPU 上申请一块空间并获得空间的地址,再通过 cudaMemcpyHostToDevice 把数据放在这块空间(利用前面获得的地址),最后再把数据的地址(就是前面获得的地址)作为输入传递给 global function。 float *func_input_...
OpenACC 标准提供了一组编译器指令,用于指定标准 C、C++ 和 Fortran 中的循环和代码区域,这些循环和区域应从主机 CPU 卸载到连接的加速器,例如 CUDA GPU。 管理加速器设备的细节由支持 OpenACC 的编译器和运行时隐式处理。 有关详细信息,请参见http://www.openacc.org/。 5.3. Coding to Expose Parallelism ...
第2部分是:设备端的核函数对拷贝进来的东西进行计算,来得到和实现运算的结果,图4中的 Kernel 就是指在 GPU 上运行的函数。 第3部分是:把结果从 device memory 拷贝到申请的 host memory 里面,并且释放设备端的显存和内存。 如下: #include <cuda.h> void vecAdd(float* A, float* B, float* C, int ...
CUDA C编程,GPU编程,GPU优化计算# CUDA编程套路格式# 根据《GPU编程与优化》的学习有:# 1.获取配置GPU设备# 1cudaSetDevice(0);//获取GPU设备,如果只有一个默认为0,这个时候可以缺省,其他情况这不行。 2.分配GPU显存大小# 1cudaMalloc((void**) &d_a,sizeof(float) *n);//分配显存 ...
由于GPU实际上是异构模型,所以需要区分 host 和 device上 的代码,在CUDA中是通过函数类型限定词开区别 host 和 device 上的函数,主要的3个函数类型限定词如下: __global__:在device上执行,从host中调用(一些特定的GPU也可以从device上调用),返回类型必须是void,不支持可变参数,不能成为类成员函数。注意用__globa...
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等都是为了使用这些后端的支持,从而让我们用python...
CMakeFiles/example_gpu_opengl.dir/opengl.cpp.o: In function `draw(void*)':opengl.cpp:(.text._Z4drawPv+0x21): undefined reference to `glRotated'CMakeFiles/example_gpu_opengl.dir/opengl.cpp.o: In function `main':opengl.cpp:(.text.startup.main+0x4ae): undefined reference to `glMatrix...
后续将沿着 llm.c 开辟的道路前进,计划将 CUDA 核心移植到 WebGPU,看看在保持易用性和可移植性的同时,能够达到多高的性能。 有网友兴奋地表示: 终于可以摆脱CUDA的束缚了!这下英伟达要慌了吧? 别高兴太早,gpu.cpp 虽然看起来美好,但要完全取代CUDA还有很长的路要走。不过它确实为GPU编程开辟了一条新路,让更...