CUDA C编程权威指南 作者:程润伟/Max Grossman/Ty McKercher 出版社:机械工业出版社 原作名:Professional CUDA C Programming 译者:颜成钢/殷建/李亮 出版年:2017-6 页数:412 定价:99 装帧:平装 丛书:高性能计算技术丛书 ISBN:9787111565475 豆瓣评分 6.2
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驱动API的基本运算。
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...
本文主要通过例子介绍了CUDA异构编程模型,需要说明的是Grid、Block和Thread都是逻辑结构,不是物理结构。实现例子代码参考文献[2],只需要把相应章节对应的CMakeLists.txt文件拷贝到CMake项目根目录下面即可运行。 1.Grid、Block和Thread间的关系 GPU中最重要的2种内存是全局内存和共享内存,前者类似于CPU系统内存,而后者...
CUDA C编程权威指南:1.3-CUDA基础知识点梳理 主要整理了N多年前(2013年)学习CUDA的时候开始总结的知识点,好长时间不写CUDA代码了,现在LLM推理需要重新学习CUDA编程,看来出来混迟早要还的。 1.CUDA数组 解析:CUDA数组是使用cudaMallocArray()、cudaMalloc3DArray()分配的,使用cudaFreeArray()释放。
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...
9 多GPU编程 9.1 从一个GPU到多GPU 9.3 多GPU上的点对点通 信9.5 跨GPU集群扩展应用 程序 9.2 多GPU间细分计算 9.4 多GPU上的有限差分 9.6 总结 9 多GPU编程 9.7 习题 9 多GPU编程 9.1.1 在多GPU上执 行 A 9.1.2 点对点通信 B 9.1.3 多GPU间的同 步 C 9.1 从一个GPU到多GPU 9 多GPU编程 9.2...
CUDA C编程权威指南在线阅读全文或下载到手机。本书主要介绍了如何使用GPU和利用CUDAC语言对其进行编程的。首先从基本的CUDA概念及结构讲起,一步一步地引导读者进入CUDA的内部世界,由浅入深地介绍了其编程要求及其内部架构,使读者对其有了整体印象后,逐步深入了解其内部
CUDA C编程权威指南:1.2-CUDA基础知识点梳理 主要整理了N多年前(2013年)学习CUDA的时候开始总结的知识点,好长时间不写CUDA代码了,现在LLM推理需要重新学习CUDA编程,看来出来混迟早要还的。 1.闭扫描和开扫描 对于一个二元运算符和一个元输入数组。如果返回输出数组为,那么是闭扫描;如果返回输出...