void vecAdd(float* A, float* B, float* C, int n) { for (i= 0, i< n, i++) C[i] = A[i] + B[i]; } int main() { // Memory allocation for A_h, B_h, and C_h // I/O to read A_hand B_h, N elements … vecAdd(A_h, B_h, C_h, N); } 1. 2. 3. 4...
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等都是为了使用这些后端的支持,从而让我们用python写的模型算法最终能够跑在GPU上,高速运行。 当然,要写出能够在GPU上高速运行的程序不一定完全依赖于CUDA C编程框架,只是CUD...
通过修改 CMake 内置变量CMAKE_CXX_STANDARD来设置项目中 C++ 源文件(.cpp等)使用的 C++ 标准, 通过修改变量CMAKE_CUDA_STANDARD来设置 CUDA 源文件(.cu)使用的 C++ 标准.这是因为源文件可能由不同的编译器处理, CUDA 源文件用nvcc编译, 而 C++ 源文件可能会用g++等工具编译. set(CMAKE_CXX_STANDARD11)se...
CMakeLists.txt如下所示: cmake_minimum_required(VERSION 3.26) # CMake版本要求,VERSION是版本,3.26是3.26版本 project(20231003_ClionProgram CUDA) # 项目名称,CUDA是CUDA项目 set(CMAKE_CUDA_STANDARD 17) # C++标准,CMAKE_CUDA_STANDARD是C++标准,17是C++17 add_executable(20231003_ClionProgram main.cu) ...
CUDA编程模型的设计一方面需要考虑到随着GPU的迅猛发展,以后的兼容性问题,另一方面,还考虑的编程人员从传统编程向并行变成模式的转换,CUDA C编程接口尽可能地和传统的C语言编程习惯靠拢(英文原文:The CUDA parallel programming model is designed to overcome this challenge while maintaining a low learning curve for ...
CUDA C 学习笔记_2.0.3 CUDA 快速傅里叶变换 (FFT) 1、简介 傅里叶变换是数字信号处理领域一个很重要的数学变换,它用来实现将信号从时域到频域的变换,具有十分广泛的应用。离散傅里叶变换 (DFT) 是连续傅里叶变换在离散数据系统中的表示形式,由于DFT的计算量很大,后提出了快速傅里叶变换 (FFT) 算法,是 ...
在我们跳转到 CUDA C 代码之前, CUDA 新手将从 CUDA 编程模型的基本描述和使用的一些术语中受益。 CUDA 编程模型是一个异构模型,其中使用了 CPU 和 GPU 。在 CUDA 中,host指的是 CPU 及其存储器,device是指 GPU 及其存储器。在主机上运行的代码可以管理主机和设备上的内存,还可以启动在设备上执行的函数kernels...
在接触cuda c代码之前,那些刚接触cuda的人最好先了解cuda编程模型基本描述和其中的一些术语。 cuda编程模型是一种同时使用cpu和gpu的异构模型。在cuda中,host指cpu及其内存,device指gpu及其内存,host上运行的代码可以管理host和device上的内存、启动kernel(核函数),这些kernel是device上运行的函数,他们由gpu上的许多线...
C\C++的CUDA编程 模型处理的数据比较大的时候比较耗时,是时候学习一些CUDA编程了,这里是C\C++语言下的,Python的话可以借助PyTorch。 1 环境搭建 Windows11 + VisualStudio 2022 + CUDA11.7 (原本Windows10 + VisualStudio 2022 + CUDA11.5, 11.5和2022不兼容)...
在本系列文章的第一篇中,我们通过检查 CUDA C/C++SAXPY来研究 CUDA C / C ++的基本元素。在第二篇文章中,我们将讨论如何分析这个和其他 CUDA C / C ++代码的性能。我们将依赖于这些性能测量技术在未来的职位,性能优化将变得越来越重要。 CUDA 性能度量通常是从主机代码中完成的,可以使用 CPU 计时器或 CUDA...