A suite of AI, data science, and math libraries developed to help developers accelerate their applications. Learn more Training Self-paced or instructor-led CUDA training courses for developers through the NVIDI
笔记:总的数组坐标应该是个五元组$(m, x, y, z, c)$, 维度对应$(M,D,D,D,C)$,因此有展平后的index如代码所示。 更加平衡的实现 在概述前面的CUDA kernel后我们发现它并不比在CPU上运行的Numpy版本快多少。原因是裁剪的数量(约为100)并没有高到利用GPU的力量,而GPU的力量依赖于高度并行化。因此,更...
1. 定义Kernel 2. Kernel的启动配置 3. 启动Kernel 4. 同步 5. 结果检查 总结 概述 场景示例 我们将通过一个简单的场景来理解CUDA中Kernel的启动:向量加法。 场景:向量加法 假设我们有两个大小为10,000的浮点数向量 A 和 B 存储在GPU内存中。我们想要在GPU上将这两个向量加起来,得到向量 C。 1. 定义Kerne...
CUDA 12 introduces support for the NVIDIA Hopper™ and Ada Lovelace architectures, Arm® server processors, lazy module and kernel loading, revamped dynamic parallelism APIs, enhancements to the CUDA graphs API, performance-optimized libraries, and new developer tool capabilities. ...
kernel<<<1, 1>>>(0, 0); 修改后代码: View Code 编译: nvcc ./stream_test.cu -o stream_legacy 使用NVIDIA Visual Profiler (nvvp)查看运行情况: 可以看到在有没有default stream队列的操作后所有其他stream队列中的kernel操作实现了并行。 如果在编译cuda代码的时候加入参数--default-stream per-thread,就...
在CUDA C/C++ kernel中使用内存 如何在主机和设备之间高效地移动数据。本文将讨论如何有效地从内核中访问设备存储器,特别是全局内存。 在CUDA 设备上有几种内存,每种内存的作用域、生存期和缓存行为都不同。到目前为止,已经使用了驻留在设备 DRAM 中的全局内存,用于主机和设备之间的传输,以及内核的数据输入和输出。
kernel 的这种线程组织结构天然适合vector,matrix等运算,如利用上图 2-dim 结构实现两个矩阵的加法,每个线程负责处理每个位置的两个元素相加,代码如下所示。线程块大小为(16, 16),然后将NxN大小的矩阵均分为不同的线程块来执行加法运算。 代码语言:javascript ...
Q: What is the maximum length of a CUDA kernel? Since this could be dependent on the compute capability of your GPU - the definitive answer to this can be found in the Features & technical specification section of the CUDA C programming guide....
第2部分是:设备端的核函数对拷贝进来的东西进行计算,来得到和实现运算的结果,图4中的 Kernel 就是指在 GPU 上运行的函数。 第3部分是:把结果从 device memory 拷贝到申请的 host memory 里面,并且释放设备端的显存和内存。 CUDA 编程中的内存模型
「CUDA编程模型」: CUDA提供了一种编程模型,允许开发人员编写C/C++代码,利用GPU的并行性来执行任务。开发人员可以编写称为"核函数"(kernel)的代码,这些核函数在GPU上并行执行。CUDA编程模型还提供了一组API(应用程序接口)来管理GPU内存、控制GPU设备和调度核函数的执行。