第一部分,先从结构上去简单理解GPU与CPU的区别,然后了解CUDA软件架构和CUDA库函数; 第二部分,了解GPU的组成部分; 第三部分,介绍了并行编程的通讯…阅读全文 赞同31 添加评论 分享收藏 (101) 环境搭建 工欲善其事必先利其器,环境搭建是非常有必要的,高效的环境是保证生产力
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。
这篇文章主要介绍了CUDA C代码的简要内容和简单的调试方式和性能分析工具。CUDA C是一种扩展的C编程语言,它允许开发者利用NVIDIA GPU的强大并行处理能力。PyCUDA库作为一个接口,使得在Python环境中也能够编写和…
这篇文章是关于CUDA编程的基础介绍,主要聚焦于CUDA C的概念与内存管理。文章首先阐明了CUDA的异构计算模型,区分了CPU(host)和GPU(device)的角色,并介绍了它们之间的数据移动和通信机制。接着,详细说明了CUDA程序的执行流程,包括内存分配、数据传输和核函数的调用。
😎“CUDA C编程不仅仅是将计算任务分配给GPU，更是一种全新的编程思维。”这句话深刻揭示了CUDA编程的本质。在CUDA编程中，我们需要将问题分解为可以并行处理的小任务，并充分利用GPU的并行计算能力来加速程序的执行。这种思维方式的转变，对于提高我们的编程能力和解决问题的效率具有重要意义。💥四、读后体会 🚼...
本文是 CUDA C 和 C ++的一个系列,它是 CUDA 并行计算平台的 C / C ++接口。本系列文章假定您熟悉 C 语言编程。
什么是CUDA?CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是NVIDIA(英伟达)提出的并行计算架构,结合了CPU和GPU的优点,主要用来处理密集型及并行计算。什么是异构计算?这里的异构主要指的是主机端的CPU和设备端的GPU,CPU更擅长逻辑控制,而GPU更擅长计算。CUDA编程难吗?干就是了。
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 c和c++的简单介绍,原文地址,纯https://developer.nvidia.com/blog/easy-introduction-cuda-c-and-c/这是cuda并行计算平台c和c++接口系列的第一篇文章。学习前要求熟练掌握c,针对cudafortran编程的帖子也会同步更新。这两个系列将涵盖c
CUDA 事件属于cudaEvent_t类型,使用cudaEventCreate()和cudaEventDestroy()创建和销毁事件。在上面的代码中cudaEventRecord()将启动和停止事件放入默认流 stream 0 。当事件到达流中的事件时,设备将记录事件的时间戳。函数cudaEventSynchronize()会阻止 CPU 的执行,直到记录指定的事件为止。cudaEventElapsedTime()函数在...