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...
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
这是一个纯C语言编写的程序,你可以用C语言编译器进行编译,也可以像下面这样用nvcc进行编译。 nvcc封装了几种内部编译工具,CUDA编译器允许通过命令行选项在不同阶段启动不同的工具完成编译工作。-Xcompiler用于指定命令行选项是指向C编译器还是预处理器。在前面的例子中,将-std=c99传递给编译器,因为这里的C程序是按照...
cudaMalloc((void **)&C_d, size); 2. // Kernel invocation code –to be shown later … 3. // Transfer C from device to host cudaMemcpy(C, C_d, size, cudaMemcpyDeviceToHost); // Free device memory for A, B, C cudaFree(A_d); cudaFree(B_d); cudaFree(C_d); } 1. 2. ...
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 解析:2007年,NVIDIA推出CUDA(Compute Unified Device…
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...
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 ...
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...