此次以学习笔记_2.0.1中的向量加法为例: 一、为CUDA的运行配置环境 如果是一个没有添加过 CUDA 的 c++ 项目,需要先进行一些配置。( 注:添加CUDA必须是c++11以上,太旧的不行,目前应该是需要VS2017以上)。 首先,右键项目选择属性,打开配置管理器,将 "活动解决方案" 和 "平台" 全部改为 "x64" 打开配置管理...
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。
这篇文章是关于CUDA编程的基础介绍,主要聚焦于CUDA C的概念与内存管理。文章首先阐明了CUDA的异构计算模型,区分了CPU(host)和GPU(device)的角色,并介绍了它们之间的数据移动和通信机制。接着,详细说明了CUDA程序的执行流程,包括内存分配、数据传输和核函数的调用。
安装完CUDA后,系统变量会自动增加CUDA_PATH CUDA的使用 1、打开VS,新建C++空项目 2、右击源文件->添加->新建项,选择CUDA C/C++ File,名称为main.cu 3、把下面的示例源码复制到main.cu中 #include "cuda_runt
cudaError_t addWithCuda(int* c, const int* a, const int* b, unsigned int size) { int* dev_a = 0; int* dev_b = 0; int* dev_c = 0; cudaError_t cudaStatus; // Choose which GPU to run on, change this on a multi-GPU system. ...
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...
1.在一个C++工程中的解决方案视图中添加.cu文件,.cu文件就是CUDA代码了 2.右键解决方案属性添加CUDA编译器 、 3.右键.cu文件属性,在项目类型中选择CUDA C/C++ 4. 在项目属性链接器项中添加cudart.lib库(Cuda8.0似乎没有/MT /MD的问题,根据版本,如果后面编译不通过,记得回来修改C/C++中的代码生成为/MT,表示...
kernel 的这种线程组织结构天然适合vector,matrix等运算,如利用上图 2-dim 结构实现两个矩阵的加法,每个线程负责处理每个位置的两个元素相加,代码如下所示。线程块大小为(16, 16),然后将NxN大小的矩阵均分为不同的线程块来执行加法运算。 代码语言:javascript ...
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) ...
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...