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写的模型算法最终能够跑在GPU上,高速运行。 当然,要写出能够在GPU上高速运行的程序不一定完全依赖于CUDA C编程框架,只是CUD...
The CUDA parallel programming model is designed to overcome this challenge while maintaining a low learning curve for programmers familiar with standard programming languages such as C. At its core are three key abstractions - a hierarchy of thread groups【线程组的层次结构】, shared memories【共享内...
CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用编程接口以及行业标准程序语言的扩展(包括C|C++|Fortran|Python等)来使用。CUDA提供了2层API来管理GPU设备和组织线程,其中驱动API是一种低级API,它相对来说较难编程,但是它对于在GPU设备使用上提供了更多的控制,每个运行时API函数都被分解为更多传给驱动API的基本运算。
通过对 SAXPY 的一个简单的 CUDA C 实现的演练,您现在了解了编程 CUDA C 的基本知识。将 C 代码“移植”到 CUDA C 只需要几个 C 扩展:设备内核函数的__global__de Clara 说明符;启动内核时使用的执行配置;内置的设备变量blockDim、blockIdx和threadIdx用来识别和区分并行执行内核的 GPU 线程。 异类CUDA 编程...
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;...
主机内存和设备内存有统一的虚拟地址。cudaPointerGetAttributes()这个函数可以让内存指向你想要的地方,但是一般cudaHostAlloc分配好的可以直接指向规定的区域(有参数设置)。同时这对P2P也有很大帮助,详情请看CUDA C Programming Guide里有关UVA和P2P的章节。
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。
第一步,新建空项目 第二步,添加.cu文件 第三步,右键项目 → 生成依赖项→ 生成自定义→ 勾选“CUDA 11.7 第四步,右击File.cu文件→属性→配置属性→常规→项类型→CUDA C/C++ 第五步,VC++目录 包含目录 D:\Program Files\NVIDIA GPU Computing Toolkit\CUDA\v11.7\include ...
在接触cuda c代码之前,那些刚接触cuda的人最好先了解cuda编程模型基本描述和其中的一些术语。 cuda编程模型是一种同时使用cpu和gpu的异构模型。在cuda中,host指cpu及其内存,device指gpu及其内存,host上运行的代码可以管理host和device上的内存、启动kernel(核函数),这些kernel是device上运行的函数,他们由gpu上的许多线...
在 本系列文章的第一篇 中,我们通过检查 CUDA C/C++SAXPY 来研究 CUDA C / C ++的基本元素。在第二篇文章中,我们将讨论如何分析这个和其他 CUDA C / C ++代码的性能。我们将依赖于这些性能测量技术在未来的职位,性能优化将变得越来越重要。 CUDA 性能度量通常是从主机代码中完成的,可以使用CPU计时器或 CUDA...