1. 理解cuda c和gpu结构: 如果英语比较好时间充足建议浏览官网的编程指南: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 当然也有对应的中文版翻译,可以初期快速浏览下,但很久不更新了: https://github.com/HeKun-NVIDIA/CUDA-Programming-Guide-in-Chinese 2. 学习gpu结构建议先看知乎上的一些博客...
CUDA(Compute Unified Device Architecture),是NVIDIA推出的通用并行计算平台和编程模型。CUDA是在底层API的基础上,封装了一层,使得程序员可以使用C语言来方便的编程。 CUDA还支持C++/Python等更高级的语言编程;此外,NVIDIA还提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高级的库函数。 各代显...
9.6.1.1.5. Ordering and Concurrency (CDP1) 9.6.1.1.6. Device Management (CDP1) 9.6.1.2. Memory Model (CDP1) 9.6.1.2.1. Coherence and Consistency (CDP1) 9.6.1.2.1.1. Global Memory (CDP1) 9.6.1.2.1.2. Zero Copy Memory (CDP1) ...
CUDA Runtime 27 CUDA C++ Programming Guide, Release 12.8 size_t pitch, int width, int height) { for (int r = 0; r < height; ++r) { float* row = (float*)((char*)devPtr + r * pitch); for (int c = 0; c < width; ++c) { float element = row[c]; } } } (continued ...
1.2 CUDA平台简介 CUDA:NVIDIA GPUs的通用并行计算平台和编程模型,提供了软件环境使得开发者能够使用C语言编程,并且提供了对其他语言和应用的支持。 1.3 可扩展的编程模型 为了解决并行性随着核数增加得到扩展的问题,CUDA并行模型的有三个重要的抽象:线程组、共享内存、同步,对于编程者而言就是语言上的扩展。
作为使用nvcc编译CUDA C ++设备代码的替代方法,NVRTC可用于在运行时将CUDA C ++设备代码编译为PTX。 NVRTC是用于CUDA C ++的运行时编译库;有关更多信息,请参见《 NVRTC用户指南》。 Binary Compatibility 二进制代码是特定于体系结构的。 使用指定目标体系结构的编译器选项-code生成cubin对象:例如,使用-code = sm...
目前,很多HPC(High-Performance Computing)集群采用的都是异构的CPU/GPU节点模型,也就是MPI和CUDA的混合编程,来实现多机多卡模型。目前,支持CUDA的编程语言有C,C++,Fortran,Python,Java [2]。CUDA采用的是SPMD(Single-Program Multiple-Data,单程序多数据)的并行编程风格。
调用堆栈提到用于管理CUDA C ++调用堆栈的运行时函数。纹理和表面内存提供了纹理和表面内存空间,这些空间提供了另一种访问设备内存的方式。它们还公开了一部分GPU纹理化硬件。图形互操作性介绍了运行时提供的与两种主要图形API(OpenGL和Direct3D)互操作的功能。
这一系列文章面向CUDA开发者来解读《CUDA C Best Practices Guide》 (CUDA C最佳实践指南)。 上一次讲到:zhuanlan.zhihu.com/p/56 今天的主要内容将…阅读全文 赞同15 1 条评论 分享收藏 CUDA Toolkit 11.8 新功能揭晓 NVIDIA 发布了最新的 CUDA Toolkit 软件版本 11.8。此版本的重点是通...
1. Introduction — CUDA C Programming Guide (nvidia.com) CUDA Runtime API :: CUDA Toolkit Documentation (nvidia.com) 以下的内容主要来自这个页面:1. Introduction — CUDA C Programming Guide (nvidia.com) 5.1. Overall Performance Optimization Strategies 性能优化围绕着four个基本的策略: 》最大化并行执...