kernel是CUDA编程中的关键,他是运行GPU设备上的代码,用标示符global修饰。 host可以独立于host进行大部分操作。当一个kernel启动后,控制权会立刻返还给CPU来执行其他额外的任务。所以,CUDA编程是异步的。一个典型的CUDA程序包含由并行代码补足的串行代码,串行代码由host执行,并行代码在device中执行。host端代码是标准C,...
GPU是众核架构,表述为Single Instruction, Multiple Thread (SIMT),不同于SIMD,SIMT是真正的启动了多个线程,执行相同的指令,去完成数据的并行运算。 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...
我们先捋一捋常见的CUDA术语: 第一个要掌握的编程要点:我们怎么写一个能在GPU跑的程序或函数呢? 通过关键字就可以表示某个程序在CPU上跑还是在GPU上跑!如下表所示,比如我们用__global__定义一个kernel函数,就是CPU上调用,GPU上执行,注意__global__函数的返回值必须设置为void。 第二个编程要点:CPU和GPU间的...
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:...
L1 Cache 和 L2 Cache 和共享内存不同,后者属于可编程的内存,即 CUDA 工程师可以指定将哪部分数据放到共享内存中进行加速,而 L1 Cache 和 L2 Cache 则没有共享内存那么灵活,将什么数据放到这部分内存上是 GPU 内部的算法决定的,一般而言,近期频繁使用的数据会被放到这上面,因此和 CPU 上编程一样,我们需要尽量...
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++...
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 (一):CUDA C 编程及 GPU 基本知识,提到处理器结构,有2个指标是经常要考虑的:延迟和吞吐量。所谓延迟,是指从发出指令到最终返回结果中间经历的时间间隔。
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...
CUDA Driver API的编程复杂，但有时能通过直接操作硬件的执行实行一些更加复杂的功能键，或者获得更高的...