以及GPU 与 CPU 性能对比:cpp与cu代码矩阵乘法示例 在计算机科学领域,GPU(图形处理单元)和CPU(中央处理单元)之间的性能差异一直是一个备受关注的话题。它们在处理不同类型的任务时表现出独特的优势,特别是在并行计算方面。在本文中,我们将通过一个简单而经典的矩阵乘法示例来深入比较 GPU 和 CPU 的性能,并了解它们...
4. cpp/cu文件 -- 算子的具体实现 通过对 PYBIND11_MODULE 的分析后,我们了解了 mmcv._ext.nms 具体的实现是一个声明为 Tensor nms(Tensor boxes, Tensor scores, float iou_threshold, int offset); 的函数。该函数定义在 mmcv/ops/csrc/pytorch/nms.cpp 中 #include <torch/extension.h> Tensor nms(Ten...
首先创建CUDA工程,工程创建完成之后会有一个.cu文件,将文件的内容替换成如下内容 1#include"cuda_runtime.h"2#include"device_launch_parameters.h"3#include"main.h"45inlinevoidcheckCudaErrors(cudaError err)//错误处理函数6{7if(cudaSuccess !=err)8{9fprintf(stderr,"CUDA Runtime API error: %s.\n",...
Pytorch虽然已经使用了NVIDIA cuDNN、Intel MKL和NNPACK这些底层来加快训练速度,但是在某些情况下,比如我们要实现一些特定算法,光靠组合Pytorch已有的操作是不够的。这是因为Pytorch虽然在特定操作上经过了很好的优化,但是对于Pytorch已经写好的这些操作,假如我们组合起来,组成我们的新的算法,Pytorch才不管你的算法的具体执...
正如CUDA C所称,CUDA对C语言进行了很好的扩展,直接使用C语言可以非常简单方便的调用CUDA核函数。但是当想使用C++的类成员函数直接调用核函数是不可行的,第一,核函数不能作为类的成员函数,第二,C++的cpp文件和CUDA的cu文件分别经由g++和nvcc编译,当两种代码混合就会编译出错。
最后,验证一下配置是否成功。 在新建的工程main.cpp中输入下述测试代码: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 复制 Cloud Studio代码运行 #include"stdafx.h"#include<iostream>#include<stdio.h>#include"cuda_runtime.h"#include"device_launch_parameters.h"boolInitCUDA(){int count;cudaGetDeviceCount(&count);if...
(注意:在cpp文件中已经分配过空间的变量不需要重复用 cudaMallocHost 再次分配空间,只需将变量传入新声明的c++函数即可,对于gpu计算要用的变量则需要在 ".cu" 文件中分配和释放显存) 在".cu" 文件和 ".cuh" 文件中写好我们新声明的 c++ 函数和 gpu 核函数 (global函数),编写过程和学习笔记_2.0.1中的相同...
显卡: 简单理解这个就是我们前面说的GPU,尤其指NVIDIA公司生产的GPU系列,因为后面介绍的cuda,cudnn都是NVIDIA公司针对自身的GPU独家设计的。 显卡驱动:很明显就是字面意思,通常指NVIDIA Driver,其实它就是一个驱动软件,而前面的显卡就是硬件。 gpu架构:Tesla、Fermi、Kepler、Maxwell、Pascal ...
通常我们会把和 GPU 相关的头文件放在 .h 文件里,把设备端执行的程序 (__global__ 定义的函数) 放在 .cu 文件里,这些程序我们用 NVCC 来进行编译。主机端的程序放在 .h 和 .cpp 里面,这些程序我们可以继续用 g++ 或 gcc 来进行编译。 通常我们有这几种编译的方法: ...
在安装一些基于torch的第三方子模块时,譬如tiny-cuda-nn、nvdiffrast、simple-knn。如果没有安装CUDA Toolkit,torch/utils/cpp_extension.py会报错如下: File ".../torch/utils/cpp_extension.py", line 1076, in CUDAExtension library_dirs += library_paths(cuda=True) File ...