在编写 CUDA C 程序时, 要将文件命名为*.cu,一般使用 nvcc 命令编译运行,为 CUDA程序文件,支持 C/C++ 语法。 #include<iostream>#include<cuda.h>#include<cuda_runtime.h>intmain(){intdev=0;cudaDevicePropdevProp;cudaGetDeviceProperties(&devProp,dev);std::cout<<"GPU Device Name"<<dev<<": "<<...
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。
CUDA 提供了几种获取 GPU 信息的方法,这里介绍一下通过调用cuda_runtime.h中的 API 得到 GPU 的一些属性。 在编写 CUDA C 程序时, 要将文件命名为*.cu,一般使用 nvcc 命令编译运行,为 CUDA程序文件,支持 C/C++ 语法。 #include<iostream>#include<cuda.h>#include<cuda_runtime.h>intmain(){intdev =0...
voidvecAdd(float*A,float*B,float*C,intn){intsize=n*sizeof(float);float*A_d,*B_d,*C_d;1.// Transfer A and B to device memorycudaMalloc((void**)&A_d,size);cudaMemcpy(A_d,A,size,cudaMemcpyHostToDevice);cudaMalloc((void**)&B_d,size);cudaMemcpy(B_d,B,size,cudaMemcpyHostT...
C\C++的CUDA编程 模型处理的数据比较大的时候比较耗时,是时候学习一些CUDA编程了,这里是C\C++语言下的,Python的话可以借助PyTorch。 1 环境搭建 Windows11 + VisualStudio 2022 + CUDA11.7 (原本Windows10 + VisualStudio 2022 + CUDA11.5, 11.5和2022不兼容)...
CHECK(cudaFree(d_C)); // 输出结果 for(int i = 0; i < N; ++i) std::cout << C[i] << " "; // 应该输出 i + i*2 return 0; } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 18.
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...
1、CUDA并行编程的内容概要 在上一篇推文中,讨论了如何安装CUDA并使用它编写程序。尽管示例并不令人印象深刻,但它证明了使用CUDA是非常容易的。 在本次推文和下一次推文中,继续以这个概念为基础,讨论一下如何使用CUDA为GPU编写高级程序。从变量加法程序开始,然后逐步构建CUDA C中的复杂向量操作示例,同时也会介绍内核如...
写在前面:本文介绍了传统 CUDA 动态并行(CDP1)的执行环境、内存模型、接口、编程指南等内容。需要注意的是,从 CUDA 12.0 版本开始 CDP2 已经是默认的动态并行接口,所以对于大部分用户来说,本文内容无需了解,可以跳过,针对 CDP2 的介绍可以阅读笔者的另一篇文章。
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型。CUDA是在底层API的基础上,封装了一层,使得程序员可以使用C语言来方便的编程。 CUDA还支持C++/Python等更高级的语言编程;此外,NVIDIA还提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高级的库函数。