1.子程序前面加了一个attributes(global),表示这是一个运行在device上的程序。 2. 声明了一个含有“device”属性的变量 ad ,它是并行要用的数组,必须声明这个属性,才能放到device上运行的程序里。另外虽然 b 没有声明 device,但在子程序“plus”里声明了它的“value”属性,表示它是一个标量数值,这个也是不能省...
Fortran程序CUDA并行化总结 虽然Fortran常用来进行科学计算,但是面对计算量大的程序仍然很耗时。通常人们用MPI进行粗粒度的并行来提高程序的运行效率,近年来随着GPU计算能力的提高,将程序进行细... 段红英 - 《物联网技术》 被引量: 2发表: 2015年 基于CUDA求解不可压缩粘性流动的并行程序设计 由于方程组的非线性,...
但对于科学与工程即使算中的重要编程语言Fortran,无法直接改写为CUDA C/C++,为了使Fortran应用能够使用GPU进行加速,与NVIDIA公司合作的PGI(The Portland Group)小组设计了CUDA Fortran语言,并在自家的PGI Fortran编译器中支持了CUDA Fortran程序的编译.直到2013年,NVIDIA收购了PGI,并在2020年将PGI Fortran编译器整合...
Get Started with CUDA Get started with CUDA by downloading the CUDA Toolkit and exploring introductory resources including videos, code samples, hands-on labs and webinars. Get Started with CUDADownload Now Tutorials See More News See More
Fortran程序CUDA并行化的完成一般分为编码、编译、测试、优化几个阶段,以下从这几个方面分别进行总结阐述。 1编码 在编码阶段,Fortran程序CUDA并行化即为Fortran→C→CUDA的过程。 1.1 Fortran→C的转化过程 从Fortran到C的转化过程,只需要在掌握二者语法的基础上,逐行翻译即可,但翻译工作中需要注意以下细节。
CUDA是NVIDIA公司推出的一种用于 GPU 高性能计算的软硬件架构,它是对C语言的扩展。在其编程模型中,CPU作为主机(Host)端调度整个程序,GPU作为计算设备(device)对计算量大、数据并行性强的程序并行处理。运行在GPU上的并行计算程序称为kernel,其必须通过__global__函数类型限定符定义,由host端程序调用启动。 Fortran...
CUDA : 一种异构计算平台 CUDA是一种通用的并行计算平台和编程模型,它利用NVIDIA GPU中的并行计算引擎能更有效地解决复杂地计算问题。CUDA平台可以通过CUDA加速库、编译器指令、应用程序接口以及行业标准程序语言的扩展(包括C、C++、Fortran、Python)来使用。
为了提高程序的计算效率,我们 将 Fortran 代码并行化。通常人们用 MPI 进行粗粒度的并行来 提高程序的运行效率,近年来随着 GPU 计算能力的提高,将 程序进行细粒度 GPU 并行化成为一种趋势。 CUDA 是 NVIDIA 公司推出的一种用于 GPU 高性能计算的软硬件架构,它是对 C 语言的扩展。在其编程模型中,CPU 作为主机(...
2. 软件:支持并行编程的编译软件 MPI、OpenMP、CUDA、OpenCL MPI:Message Passing Interface——消息传递接口 消息传递接口(MPI)是一种标准化和可移植的消息传递标准,设计用于在并行计算架构上运行。[1] MPI标准定义了库例程的语法和语义,这些例程对使用C、C++和Fortran编写可移植消息传递程序的广大用户非常有用。有...
编程模型:CUDA允许开发者使用C语言(也可支持C++和FORTRAN)编写程序,这些程序可以在支持CUDA的处理器上以超高性能运行。 并行处理:CUDA通过线程并行、数据并行等机制,在GPU上实现高效的并行计算。 内存管理:CUDA提供了灵活的内存管理机制,以优化数据传输和存储。