3.X Inline Device Function 最后是一些个人补充部分,关于 nvcc 的 inline,我们这里可以做一个小实验。我们先用 device 函数做一个 nested call: #include<stdio.h>__device__intnestedDeviceFunction(inta,intb){returna+b;}__global__voidmyKernel(inta,intb){intresult=nestedDeviceFunction(nestedDeviceFuncti...
具体来说,device前缀定义的函数只能在GPU上执行,所以device修饰的函数里面不能调用一般常见的函数;global前缀,CUDA允许能够在CPU,GPU两个设备上运行,但是也不能运行CPU里常见的函数;host前缀修饰的事普通函数,默认缺省,可以调用普通函数。 因此,在出现报错如:“error : calling ahostfunction from aglobalfunction is n...
这里OF_DEVICE_FUNC 表示我们定义的这个函数既可以运行在 CPU 又可以运行在 GPU 上,它的定义是: #if defined(__CUDACC__) #define OF_DEVICE_FUNCTION __device__ __host__ __forceinline__ #else #define OF_DEVICE_FUNCTION inline #endif 然后我们就可以使用cuda::elementwise::Binary这个模板函数来完成...
In CUDA Toolkit 3.2 and the accompanying release of the CUDA driver, some important changes have been made to the CUDA Driver API to support large memory access for device code and to enable further system calls such as malloc and free. Please refer to the CUDA Toolkit 3.2 Readiness Tech ...
CUDA 是“Compute Unified Device Architecture (计算统一设备架构)”的首字母缩写。CUDA 是一种用于并行计算的 NVIDIA 架构。使用图形处理器也可以提高 PC 的计算能力。 Samples list 0. Introduction 这些示例展示了 CUDA 编程的各种基本和高级技术,从简单的算术运算到复杂的并行计算和优化策略,为用户提供了丰富的学习...
cudamalloc() //特别的,只在 Device 端创建内存 cudamallocHost() //特别的,只在 Host 端创建内存 你可以使用malloc()或者cudamallocHost()在Host端创建内存,他们创建的内存在传输的过程中有所不同。有关这种不同,我会在后面的“数据传输”小节简单为你介绍。在现阶段的学习中,你可以随意使用二者其一。在细节...
compiled using the 11.2 CUDA C++ compiler toolchain, the cuda-gdb and NVIDIA Nsight Compute debugger can display names of inlined device functions in call-stack backtraces, thereby improving the debugging experience. You can single step through inline functions just like any other device function. ...
GPUFunction<<<1, 1>>>(); cudaDeviceSynchronize(); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. 12. 13. 14. 15. 16. 17. 以下是一些需要特别注意的重要代码行,以及加速计算中使用的一些其他常用术语: __global__ void GPUFunction() ...
Launches a device function. __host__ cudaError_t cudaLaunchKernelExC ( const cudaLaunchConfig_t* config, const void* func, void** args ) Launches a CUDA function with launch-time configuration. __host__ cudaError_t cudaSetDoubleForDevice ( double* d ) Converts a double ar...
from numba import cuda x_device = cuda.to_device(x) y_device = cuda.to_device(y) print(x_device) print(x_device.shape) print(x_device.dtype) 与NumPy 数组类似,设备数组也可传递至 CUDA 函数,但在复制时不会产生任何额外开销: In [ ] %timeit add_ufunc(x_device, y_device) 由于x_device...