🌈《CUDA C编程权威指南》一书，以其全面而系统的内容，为读者展示了CUDA C编程的各个方面。从CUDA的基本概念、结构到内存管理、线程管理，再到核函数的编写与验证，本书都进行了详尽的讲解。同时，书中还介绍了GPU的一些专用函数和注意事项，帮助读者更好地理解和应用CUDA。🔶二、重点内容 📕CUDA的基本概念...
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...
为什么需要学习gpu或CUDA C编程?AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速,自定义cuda c算子可以让算法跑的更快,针对算法利用硬件特性进行优化。 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...
CUDA编程入门 《CUDA C 编程指南》是一本介绍CUDA编程的重要指南,这本书相对来说已经比较老了,但是好在CUDA上层api变化较小,且CUDA编程模型也没什么变化,因此非常适合一读。本书全面而系统地介绍了CUDA编程的核心概念、技术和最佳实践,为想要在GPU上进行并行计算的开发人员提供了宝贵的... (展开) 0回应 > 更...
读书笔记: CUDA 编程模型 (CUDA C 编程权威指南第二章 Part 1) 溯流而上 香港中文大学 信息工程博士 读书笔记: CUDA 编程模型 (CUDA C 编程权威指南第二章)[1] 代码参考: 2.1.1 CUDA 编程结构 一个典型的CUDA程序实现包括三步: 从CPU内存copy数据到GPU, 核函数对存储在… ...
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...
分析一下Cuda c编程指南 CUDA C++编程指南 CUDA 模型和接口的编程指南。 与12.0 版相比的变化 · 在协作组中添加了invoke_one和invoke_one_broadcastAPI。 1. 简介 1.1. 使用 GPU 的好处 图形处理单元 (GPU)1在相似的价格和功率范围内提供比 CPU 高得多的指令吞吐量和内存带宽。许多应用程序利用这些更高的功能...
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。
下面我们将以 CUDA 为例,介绍 GPU 编程的基本思想和基本操作。 首先主机端 (host)和设备端 (device),主机端一般指我们的 CPU,设备端一般指我们的 GPU。 一个CUDA 程序,我们可以把它分成3个部分: 第1部分是:从主机 (host) 端申请 device memory,把要拷贝的内容从 host memory 拷贝到申请的 device memory ...
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。借助于CUDA,你可以像编写C语言程序一样实现并行算法。你可以在NVIDIA的GPU平台上用CUDA为多种系统编写应用程序,范围从嵌入式设备、平板电脑、笔记本电脑、台式机、工作站到HPC集群(高性能计算集群)。熟悉C语言编程工具有助于在整个项目周期中编写、调试...