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。
cudaError_t addWithCuda(int* c, const int* a, const int* b, unsigned int size); __global__ void addKernel(int* c, const int* a, const int* b) { int i = threadIdx.x; c[i] = a[i] + b[i]; } int main() { const int arraySize = 5; const int a[arraySize] = { 1...
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...
Mandelbrot集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…
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...
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驱动API的基本运算。
😎“CUDA C编程不仅仅是将计算任务分配给GPU，更是一种全新的编程思维。”这句话深刻揭示了CUDA编程的本质。在CUDA编程中，我们需要将问题分解为可以并行处理的小任务，并充分利用GPU的并行计算能力来加速程序的执行。这种思维方式的转变，对于提高我们的编程能力和解决问题的效率具有重要意义。💥四、读后体会 🚼...
CUDA C编程权威指南:1-基于CUDA的异构并行计算 什么是CUDA?CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算设备架构)是NVIDIA(英伟达)提出的并行计算架构,结合了CPU和GPU的优点,主要用来处理密集型及并行计算。什么是异构计算?这里的异构主要指的是主机端的CPU和设备端的GPU,CPU更擅长逻辑控制,而GPU更擅长...