CPU是主机端,而GPU是设备端,这样一个异构应用就包含主机代码(逻辑)和设备代码(计算)。 2.CUDA平台 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...
CPU是主机端,而GPU是设备端,这样一个异构应用就包含主机代码(逻辑)和设备代码(计算)。 2.CUDA平台 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...
std::cout<<c[i]<<std::endl; // Cleanup free(a); free(b); free(c); cudaFree(d_a); cudaFree(d_b); cudaFree(d_c); return 0; } 下面进行修改,不是用不同的block进行并行计算,而是利用一个block中的不同thread进行计算。即对<<<>>>如下进行修改 那么如何将block和thread结合起来进行计算...
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NVIDIA提供的一种通用的并行计算平台和编程模型,使用CUDA可以像在CPU上一样使用GPU进行编程。 CUDA要介绍的话东西实在太多了,而且GPU的工作原理和CPU尽管是有些相似的,但是实际使用的思路和CPU却可能完全不同,这里也只能简单讲一点。CUDA C编程和普通C语言也没有什么太多的不同,由于CPU和GPU使用的二进制指令不...
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...
在大型C++程序中,可以使用CUDA来加速特定的计算任务。下面演示一个程序: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 // main.cpp// 包含必要的头文件和声明CUDA函数#include<iostream>// CUDA函数声明extern"C"voidcudaFunction();intmain(){std::cout<<"Running C++ code..."<<std::endl...
helper_cuda.h可以用于调试,需要改cmake,复制头文件 因为gpu显存的地址和cpu主存地址是相互独立的,显存更快,需要使用cudaMalloc专门分配 分配地址要使用二级指针传参 由于gpu和cpu内存地址无法直接相互访问,所以要使用cudaMemcpy拷贝 最后要用cudaFree释放内存 ...