{ int *in, *out; // host copies of a, b, c int *d_in, *d_out; // device copies of a, b, c int size = (N + 2*RADIUS) * sizeof(int); // Alloc space for host copies and setup values in = (int *)malloc(size); fill_ints(in, N + 2*RADIUS); out = (int *)...
带有cuda编程的代码,总体上可以分为两部分,一部分会在host上运行,另一部分会在device上运行。用__global__关键字修饰的函数,表示该函数需要在device上执行(GPU来执行)。 2. CUDA的线程层次结构 如上图所示(截图出自:CUDA C/C++ Basics),cuda在逻辑上,将多线程分为两个层次: Grid:第一层,将所有线程划分为很...
[1]h·ttps://www.nvidia.com/docs/io/116711/sc11-cuda-c-basics.pdf [2]https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html [3]CUDA Refresher: The CUDA Programming Model | NVIDIA Technical Blog [4]GPU Accelerated Computing with C and C++...
11.6.3.1. Basics (CDP1) 11.6.3.2. Performance (CDP1) 11.6.3.2.1. Synchronization (CDP1) 11.6.3.2.2. Dynamic-parallelism-enabled Kernel Overhead (CDP1) 11.6.3.3. Implementation Restrictions and Limitations (CDP1) 11.6.3.3.1. Runtime (CDP1) ...
__global__voidmm_gpu(double*A,double*B,double*C,intn){inti,j,k;i=blockIdx.y*blockDim.y+threadIdx.y;// 自分のY方向の背番号を計算. i列j=blockIdx.x*blockDim.x+threadIdx.x;// 自分のX方向の背番号を計算. j行// 自分の背番号から担当する (i,j) を決めるif(i>=n||j>=n)...
10.6.3.1. Basics (CDP1) 10.6.3.2. Performance (CDP1) 10.6.3.2.1. Synchronization (CDP1) 10.6.3.2.2. Dynamic-parallelism-enabled Kernel Overhead (CDP1) 10.6.3.3. Implementation Restrictions and Limitations (CDP1) 10.6.3.3.1. Runtime (CDP1) 10.6.3.3.1.1. Memory Footprint (CDP1) 10.6....
D.4.1. Basics 设备运行时是主机运行时的功能子集。 API 级别的设备管理、内核启动、设备 memcpy、流管理和事件管理从设备运行时公开。 已经有 CUDA 经验的人应该熟悉设备运行时的编程。 设备运行时语法和语义与主机 API 基本相同,但本文档前面详细介绍了任何例外情况。
Unity官方手册翻译之旅---Basics 原文传送门:Basics 译文: 基础 这部分是你开启Unity之旅的关键,它会讲解Unity界面,菜单项,使用资源,创建场景及发布构建。 当你阅读完毕后,你将会理解Unity是如何工作的,如何高效的使用Unity及制作一款基本的游戏的步骤。...猜你喜欢...
From here on unless I state otherwise, I will use the term “CUDA C” as shorthand for “CUDA C and C++”. CUDA C is essentially C/C++ with a few extensions that allow one to execute functions on the GPU using many threads in parallel. CUDA Programming Model Basics Before we jump ...
D.4.1. Basics 设备运行时是主机运行时的功能子集。 API 级别的设备管理、内核启动、设备 memcpy、流管理和事件管理从设备运行时公开。 已经有 CUDA 经验的人应该熟悉设备运行时的编程。 设备运行时语法和语义与主机 API 基本相同,但本文档前面详细介绍了任何例外情况。