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, ...
本吧热帖: 1-怎样在CUDA核函数内部定义数组 2-win10下载cuda总是失败,下到一半多就没了。。 3-Visual Studio 2013,安装CUDA8.0总是失败,快救我,安了三天了 4-CUDA8.0显示不兼容 5-在ubuntu下,用什么软件编译cuda? 6-求助CUDA调试工具的问题 7-cuda跟pytorch不兼容咋整
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...
Domains with CUDA-Accelerated Applications CUDA accelerates applications across a wide range of domains from image processing, to deep learning, numerical analytics and computational science. More Applications Get Started with CUDA Get started with CUDA by downloading the CUDA Toolkit and exploring introduc...
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...