以下是一些步骤,可以帮助你开始进行混合编译: 1.安装CUDA开发工具包:首先,你需要安装CUDA开发工具包,其中包括CUDA编译器和相关库。你可以从NVIDIA官网下载并安装适合你操作系统的版本。 2.创建CUDA源文件:在C程序中,你可以包含CUDA源文件(通常以`.cu`为扩展名)。这些文件包含使用CUDA进行并行计算的代码。 3.编写C...
2.添加编译规则。右键单击工程文件,选择“自定义生成规则”,在弹出的对话框中选择CUDA Build Rule x.x。 3.修改.cu文件的编译器。右键单击.cu文件,单击属性,修改编译规则,选择刚才添加的CUDA编译器。 4.添加包含目录。在项目属性-》C++->常规->附加包含目录中添加CUDASDK的目录。例如"C:\Program Files\NVIDIA ...
2) 编写好的CUDA扩展如何能够和Python进行连接/交互 (后面会提到,这一连接主要是靠C++文件); 3) 如何将写好的CUDA代码,C++代码进行混合编译; 4) 编写好的CUDA扩展,如何被Python封装成网络的一个模块,并实现网络的前向和反向传播; 文件整体结构 想要实现CUDA和C++的混合编译,并能够被Python调用,执行相应的功能主...
例如.cu文件下的函数void run_kernel(); 其前面必须用 extern “C” 修饰。 而.cpp文件(类成员函数定义)下的类成员函数,如,void cpp_run(); 如果它想调用 run_kernel(),则首先可在.h文件(类定义)中的类定义的外面先声明.cu文件下的C函数,例如,extern “C” void run_kernel(); (2)CUDA工程属性-->...
迦非喵:Hybrid CUDA+OpenACC编译运行.c和.cu混合代码(calling OpenACC from CUDA C)6 赞同 · 0 评论文章 2、 迦非喵:c调用c++函数4 赞同 · 3 评论文章 这里继续本文的测试。 代码目录结构如下: 其中: cuda_main.cu: #include<stdio.h>#include<cuda_runtime.h>#include"myopenacc.h"voidGetCudaDevice...
CUDA的编程接口由一系列C语言的扩展和运行库(runtime library)组成。 C语言的扩展在第二章“编程模型”中有所提及,如内核函数、线程网格和线程块等; 运行库则是在CUDA Driver API的基础上建立的。用户可以直接在应用程序中跳过CUDA,直接调用CUDA Driver API,以便更底层地操作GPU,如操作GPU的上下文。不过对于大多数...
22、右键xx.cu文件-->属性,在 常规-->项类型 里面选择CUDA C/C++(由于cu文件是由nvcc编译的,这里要修改编译链接属性) 至此,配置完毕。 3、CUDA与C++实现: 通过性能分析工具(如vs)找到CPU程序最耗时的多个地方,并确定耗时程序的入口函数 将CPU函数进行清理 ...
是由NVIDIA推出的并行计算平台和编程模型。它允许开发人员使用C语言或C++语言来利用NVIDIA GPU的并行计算能力。 与CUDA的关系 是一种高级编程语言,它提供了丰富的特性和功能,可以用来编写复杂的应用程序。而CUDA允许程序员利用GPU的并行处理能力,通过将并行计算任务分配给GPU来加速应用程序的执行。
cmake ../ make -j32 上述cmake需要3.2及以上版本。最后输出结果如下图所示: 这里简单呈现下一级目录: 为了实现python调用cpp,我们先建立个文件名叫test.cpp #include<pybind11/pybind11.h>namespacepy = pybind11;intadd(inti,intj){returni+j;