是一种令人着迷的数学概念(Zn+1=(Zn)^2+C),其生成的分形图案引起了广泛的兴趣。在本博文中,我们将深入探讨使用三种不同的编程语言(C、C++和CUDA)实现Mandelbrot集生成的过程。我们将不仅仅关注实现代码,还会探讨每个实现的设计决策、性能优势以及潜在的扩展性。 还不知道CUDA是什么的可以看一下我的这篇文章 CUDA...
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,
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
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...
使用CUDA C/C++ 加速应用程序 如要充分利用本实验,您应已能胜任如下任务: 目标 加速系统 由GPU加速的还是纯CPU的应用程序 为GPU编写应用程序代码 练习:编写一个Hello GPU核函数 编译并运行加速后的CUDA代码 CUDA的线程层次结构 启动并行运行的核函数 练习: 启动并行运行的核函数 CUDA提供的线程层次结构变量 线程和...
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...
原文地址,纯翻译 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cuda fortran编程的帖子也会同步更新。这两个系列将涵盖c
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。
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。
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 特定计时器来实现。在讨论这些性能度量技术之前,我们需要讨论如何在主机和设备之间同步执行。 主机设备同步 让我们看看数据传输和来自上一篇文章的 SAXPY 主机代码的内核启动: cudaMemcpy(d_x, x, N*sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice); ...