CUB 是 CUDA C++核心库的一部分,可在 CUDA 工具包和NVIDIA/cccl的 GitHub 上找到。最近对 CUB 性能的调整更新显著提高了 CUB 算法在 NVIDIA A100 和 H100 GPU 上的性能。图 1 和图 2 显示了算法性能提升的情况,这是根据可用设备内存带宽的实现百分比测量得出的。 有关CUB 性能调整...
在构建 CUDA 应用程序或库时,它们有一个名为 fatbin 的容器。fatbin 可以包含多个 cubins 和 PTX 版本的 GPU 代码。例如,图 2 所示的可执行文件中的 fatbin 包含 compute_70 的 PTX 以及sm_70、sm_80和sm_86的 cubin。这意味着应用程序已有用于计算能力 7.0、8.0 和 8.6 的 GPU 二进制代码。如果应用...
• cuda.parallel:一个 Python 包,提供 CUB 的可重用块范围和 warp 范围原语,供 Numba CUDA 内核使用 下面是 cuda python 在nvidia 软件生态中的位置,从组件所在的位置可以看出它处于运行时层。除此之外 Nvidia 在整个软件生态中都加重了 Python 的地位,都有对应的 Python 项目。 cuda-core 安装 使用PiP安装 ...
CUB是受支持的CUDA C ++核心库之一。 nvccfor CUDA 11的主要功能之一是对链接时间优化(LTO)的支持,以提高单独编译的性能。LTO使用--dlink-time-opt或-dlto选项在编译期间存储中间代码,然后在链接时执行更高级别的优化,例如跨文件内联代码。 CUDA 11中的nvcc增加了对ISO C ++ 17的支持,并支持了跨PGI,gcc,cla...
本文主要介绍NVIDIA/CUB库是如何实现并优化基于CUDA的基数排序(radix sort)算法,该算法支持不同的数据类型和输入size。阅读前建议先了解一下基数排序的基础概念。 以下面的输入数据为例,结合关键步骤的代码,来一步步介绍整个radix sort背后的实现流程。 keys={2.1,5.4,3.2,4.3};//datatype为float的输入数据values={...
CUB 2.3.1 libcu++ 2.3.1 Cooperative Groups 12.3.x CUDA Compatibility 12.4.35475792 aarch64-jetson Linux CUDA Runtime (cudart) 12.4.99 x86_64, arm64-sbsa, POWER, aarch64-jetson Linux, Windows, WSL cuobjdump 12.4.99 x86_64, arm64-sbsa, POWER, aarch64-jetson ...
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经典Scan算法在介绍之前，先回顾几种众所周知的Scan算法，附上CUB库中的代码逻辑。注意，这三种算法虽广为人知，但并非高效，其内存读写复杂度并非最优的2n。若已熟悉这些算法，可跳转至下文讨论更高效的Scan算法。Chained Scan算法是一种单次扫描算法，优点在于读写复杂度为2n，但缺点是难以直接应用于...
经典Scan算法在介绍之前，首先来回顾几种常见的Scan算法，并附上CUB库中的代码逻辑。这三种算法虽广为人知，但它们的内存读写复杂度不是2n，无法满足高效需求。Chained Scan算法是一种single-pass的Scan算法，其内存读写复杂度为2n，但不适用于GPU场景。ReduceThenScan和ScanThenFan两种算法虽然在GPU处理...