启动N个块(和向量长度一样,使用不同的块并行处理向量N个位置的加法),每个块1个线程,传递参数为设备指针gpuAdd << <N,1>> >(d_a, d_b, d_c);//将结果从设备内存复制到主机内存中cudaMemcpy(h_c, d_c, N *sizeof(int), cudaMemcpyDeviceToHost);...
int d_b, int *d_c) {/*gpuAdd函数与ANSI C中的一个普通add函数非常相似。它以两个整数变量d_a和d_b作为输入,并将加法存储在第三个整数指针d_c所指示的内存位置。设备函数的返回值为void,因为它将结果存储在设备指针指向的内存位置
CDP1 中支持从 Kernel 中获取常量内存对象的地址,并且支持将指针从父 Kernel 传递到子 Kernel 或从子 Kernel 传递到父 Kernel 。 1.2.1.4 共享内存和局部内存(CDP1) 共享内存和局部内存是线程块或线程私有的,在父子网格之间不可见。当共享 内存和局部内存的变量在其所属范围之外(即在其他 block 或线程)被引用时...
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。
CUDA C编程权威指南:1-基于CUDA的异构并行计算 什么是CUDA?CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是NVIDIA(英伟达)提出的并行计算架构,结合了CPU和GPU的优点,主要用来处理密集型及并行计算。什么是异构计算?这里的异构主要指的是主机端的CPU和设备端的GPU,CPU更擅长逻辑控制,而GPU更擅长...
简介: 【CUDA学习笔记】第三篇:CUDA C并行化编程【下半部分】(附案例代码下载方式)(二) 3、CUDA中的向量运算 3.1、两个向量加法程序 GPU main函数具有本章第一节所述的已知结构: 1、先是定义CPU和GPU上的数组和指针。设备指针指向通过cudaMalloc分配的显存。 2、然后通过cudaMemcpy函数,将前两个数组,从主机...
1. Introduction — CUDA C Programming Guide (nvidia.com),因书籍的内容也还全面,所以这的话主要是做补充。 CUDA C++ Programming Guide 1.1. The Benefits of Using GPUs The Graphics Processing Unit (GPU) 图形处理器,CPU主要用来执行串行指令,像较少的较高速度的线程,GPU则主要是用来大量的并行执行,线程的...
第一个 CUDA C 程序 在最近的一篇文章中,我演示了 萨克斯比的六种方法 ,其中包括一个 CUDA C 版本。 SAXPY 代表“单精度 A * X + Y ”,是并行计算的一个很好的“ hello world ”示例。在这篇文章中,我将剖析 CUDA C SAXPY 的一个更完整的版本,详细解释它的作用和原因。完整的 SAXPY 代码是: ...
CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,是在C语言基础上扩展的。 CUDA编程模型假设系统是由一个主机(CPU)和一个设备(GPU)组成的,而且各自拥有独立的内存。而我们作为程序员,需要做的就是编写运行在主机和设备上的代码,并且根据代码的需要为主机和设备分配内存空间以及拷贝数据。而其中,运行在设备上的代码,我们一般...
最近在学习GPU并行计算,对针对全局内存的并行归约和共享内存的并行归约的理解做一个小总结。以下代码出自<<CUDA C编程权威指南>>。 归约与线程分支分化 图1 分化的归约(相邻配对)和未分化的归约(交错配对) 线程束分化 一个线程束(32个线程)在同一周期中必须执行相同的指令; ...