使用nvprof分析Python代码 1. 确保已安装nvprof 2. 在Python代码中插入启动和停止函数 3. 使用nvprof运行Python代码 4. 查看分析结果 这篇文章主要介绍了CUDA C代码的简要内容和简单的调试方式和性能分析工具。 CUDA C是一种扩展的C编程语言,它允许开发者利用NVIDIA GPU的强大并行处理能力。PyCUDA库作为一个接口,使...
我们先看一下 CPU 执行向量相加的代码: #include<iostream>#include<cstdlib>#include<sys/time.h>usingnamespacestd;voidvecAdd(float*A,float*B,float*C,intn){for(inti=0;i<n;i++){C[i]=A[i]+B[i];}}intmain(intargc,char*argv[]){intn=atoi(argv[1]);cout<<n<<endl;size_tsize=n*si...
首先,确保你已经安装了CUDA开发环境。CUDA是一种并行计算平台和编程模型,用于利用NVIDIA GPU进行高性能计算。 创建一个包含C代码的源文件(例如,main.c)。 在C代码中,包含需要使用的C头文件。C头文件通常包含函数声明、宏定义和结构体定义等。 创建一个包含CUDA代码的源文件(例如,kernel.cu)。CUDA代码是在GPU上...
● 设备代码中的 printf() 返回输出的参数个数(不同于 C 中返回打印的字符数),上限32个。无参数时返回 0,输出表达式为 NULL 时返回 -1,内部错误返回 -2 。 ● 设备代码中的 printf() 不会自己检查错误,而是交给主机完成最终的格式化和输出(注意格式兼容性问题)。 ● 设备中 printf() 使用的缓冲区市固定...
CUDA (一):CUDA C 编程及 GPU 基本知识 目录 1 CPU 和 GPU 的基础知识 2 CUDA 编程的重要概念 3 并行计算向量相加 4 实践 4.1 向量相加 CUDA 代码 4.2 实践向量相加 5 给大家的一点参考资料 1 CPU 和 GPU 的基础知识 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...
使用ASNSI C关键字和CUDA扩展关键字编写的设备代码称为内核。它是主机代码(Host Code)通过内核调用的方式来启动的。简单地说,内核调用的含义是我们从主机代码启动设备代码。内核调用通常会产生大量的块(Block)和线程(Thread)来在GPU上并行地处理数据。内核使用__global__关键字定义,使用kernel<< <希望执行的块数,...
CUDA C编程权威指南:1.1-CUDA基础知识点梳理 主要整理了N多年前(2013年)学习CUDA的时候开始总结的知识点,好长时间不写CUDA代码了,现在LLM推理需要重新学习CUDA编程,看来出来混迟早要还的。 1.CUDA 解析:2007年,NVIDIA推出CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)这个编程模型,目的是为了在...
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,device是CUDA C代码。我们可以把所有代码放到一个单独的源文件,也可以使用多个文件或库。NVIDIA C编译器(nvcc)可以编译host和device生成可执行程序。
在我们跳转到 CUDA C 代码之前, CUDA 新手将从 CUDA 编程模型的基本描述和使用的一些术语中受益。 CUDA 编程模型是一个异构模型,其中使用了 CPU 和 GPU 。在 CUDA 中,host指的是 CPU 及其存储器,device是指 GPU 及其存储器。在主机上运行的代码可以管理主机和设备上的内存,还可以启动在设备上执行的函数kernels...