g++-c main.cpp-o main.o g++cuda_code.o main.o-o cuda_cpp-lcudart-L/usr/local/cuda/lib64 这样,就可以将CUDA函数嵌入到C++程序中,并在运行时通过调用C++代码来触发CUDA函数的执行。
这种方法在上一篇文章中作了简单介绍,但是尚有不足,此处补全。 按照常规方式,新建一个win32控制台程序,新建一个main.cpp源文件。 右键点击工程——>「生成依赖项」——>「生成自定义」(选择cuda生成)。 接下来实施「三步走战略」配置「附加包含目录」、「附加库目录」以及「附加依赖项」。 第一步:配置「附加包...
-gencode=arch=compute_86,code=sm_86 --compiler-options'-fPIC'-std=c++14 -c /path/workdirs/pytorch-cppcuda-tutorial/interpolation_kernel.cu -o interpolation_kernel.cuda.o[2/2]c++ interpolation.o interpolation_kernel.cuda.o -shared -L/path/anaconda3/envs/cppcuda/lib/python3.10/site-packages...
目录 收起 前言 1 .cu文件 2 .cpp文件 3 结果 4 结合前面的图像灰度化例子 前言 c++图像算法CUDA加速 CUDA练习,仅作参考 环境配置: VS2019--c++CUDA环境配置与编程实例 visual studio2019配置opencv(详细教程) 1 .cu文件 #include <cuda_runtime.h> #include <device_launch_parameters.h> #include<op...
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。
很多时候,我们是基于python进行模型的设计和运行,可是基于python本身的速度问题,使得原生态python代码无法满足生产需求,不过我们可以借助其他编程语言来缓解python开发的性能瓶颈。这里简单介绍个例子,以此完成如何先基于cuda编写瓶颈函数,然后在将接口通过cpp进行封装,最后以库的形式被python调用。
tmpxft_0032b262_00000000-10_second.cudafe1.cpp:(.text+0xdb): undefined reference to `void foo<int>()' 使用标记-static-global-template-stub=false将恢复旧版 NVCC 行为,从而允许构建上述程序。此标志从 CUDA 12.8 开始可用,但在 CUDA 13.0 中将默认值切换为true。
cuda 编程(五) c++版本demo,#include<math.h>#include<stdlib.h>#include<stdio.h>#include<iostream>usingnamespacestd;constdoubleEPSILON=1.0e-15;constdoublea=1.23;constdoubleb=2.34;con
下面我们将以 CUDA 为例,介绍 GPU 编程的基本思想和基本操作。 首先主机端 (host)和设备端 (device),主机端一般指我们的 CPU,设备端一般指我们的 GPU。 一个CUDA 程序,我们可以把它分成3个部分: 第1部分是:从主机 (host) 端申请 device memory,把要拷贝的内容从 host memory 拷贝到申请的 device memory ...