cudaLibrary_t lib; cudaKernel_t kern; cudaLibraryLoadData(&lib, ptx, …); // ptx from nvrtc cudaLibraryGetKernel(&kern, lib, “matrixMul”); libcommon.foo(kern); } // vector_add.cu - using implicit shared handle
Accelerating Convolution with Tensor Cores in… Multi-GPU Programming with CUDA, GPUDirect,… Accelerating Scientific Computing Applications… Resources Documentation Training Community Get Started Members of the NVIDIA Developer Program get early access to all CUDA library releases and the NVIDIA online bug...
目前,很多HPC(High-Performance Computing)集群采用的都是异构的CPU/GPU节点模型,也就是MPI和CUDA的混合编程,来实现多机多卡模型。目前,支持CUDA的编程语言有C,C++,Fortran,Python,Java [2]。CUDA采用的是SPMD(Single-Program Multiple-Data,单程序多数据)的并行编程风格。 3.数据并行性,任务并行性 解析:任务并行性...
最近改了个cuda c++的程序,学了点c++和thrust library的皮毛,在cuda c++中利用thrust包进行并行计算编程时,认识到,几乎所有自定义的并行操作都是以构造计算元素的迭代器,和计算元素的functor,来进行的,本文…
THE CUSPARSE LIBRARY cuSPARSE就是一个线性代数库。对稀疏矩阵之类的操作尤其独到的使用方法。使用非常宽泛。 他当对稠密和稀疏的数据格式都支持。 下图是该库的一些函数调用。从中能够对其功能有一个大致的了解。 cuSPARSE将函数以level区分,全部level 1的function仅操作稠密和稀疏的vector。
Also of note is the Thrust library, which is a parallel C++ template library similar to the C++ Standard Template Library. Thrust provides a rich collection of data parallel primitives such as scan, sort, and reduce, which can be composed together to implement complex algorithms with concise, ...
THE CUSPARSE LIBRARY cuSPARSE就是一个线性代数库。对稀疏矩阵之类的操作尤其独到的使用方法。使用非常宽泛。 他当对稠密和稀疏的数据格式都支持。 下图是该库的一些函数调用。从中能够对其功能有一个大致的了解。 cuSPARSE将函数以level区分,全部level 1的function仅操作稠密和稀疏的vector。
NVIDIA cuFFT(CUDA Fast Fourier Transform library)是一个高性能的 FFT(快速傅里叶变换)库,用于在 NVIDIA GPU 上执行快速傅里叶变换。FFT 是一种广泛应用于信号处理、图像处理、音频分析和其他科学计算领域的重要算法。cuFFT 提供了高效的实现,使得用户能够利用 GPU 的并行计算能力来显著加速 FFT 计算。
#include<thrust/execution_policy.h>#include<thrust/device_vector.h>#include<cub/block/block_reduce.cuh>#include<cuda/atomic>#include<cuda/cmath>#include<cuda/std/span>#include<cstdio>template<intblock_size> __global__voidreduce(cuda::std::span<intconst> data, cuda::std::span<int> result...
#include<vector>std::vector<at::Tensor>lltm_forward(at::Tensor input,at::Tensor weights,at::Tensor bias,at::Tensor old_h,at::Tensor old_cell){autoX=at::cat({old_h,input},/*dim=*/1);auto gate_weights=at::addmm(bias,X,weights.transpose(0,1));auto gates=gate_weights.chunk(3,/...