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。…
Kernel: 在GPU上由CUDA运行的函数的名字 Thread: CUDA会在GPU上并行运行多个线程 Blocks: 多个线程组成blocks,块是为编程而抽象的。现在一个线程块最多含1024个线程 Grid:包含线程块 图来源: NVIDIA CUDA编程手册https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 实例 假如我们要将一张3维的图片裁剪成多...
设备内存中分配的数组由 CUDA 驱动程序与 256 字节内存段对齐。该设备可以通过 32 字节、 64 字节或 128 字节的事务来访问全局内存。对于 C870 或计算能力为 1 . 0 的任何其他设备,半线程的任何未对齐访问(或半扭曲线程不按顺序访问内存的对齐访问)将导致 16 个独立的 32 字节事务。由于每个 32 字节事务只...
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 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 ...
使用ASNSI C关键字和CUDA扩展关键字编写的设备代码称为内核。它是主机代码(Host Code)通过内核调用的方式来启动的。简单地说,内核调用的含义是我们从主机代码启动设备代码。内核调用通常会产生大量的块(Block)和线程(Thread)来在GPU上并行地处理数据。内核使用__global__关键字定义,使用kernel<< <希望执行的块数,...
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
在接触cuda c代码之前,那些刚接触cuda的人最好先了解cuda编程模型基本描述和其中的一些术语。 cuda编程模型是一种同时使用cpu和gpu的异构模型。在cuda中,host指cpu及其内存,device指gpu及其内存,host上运行的代码可以管理host和device上的内存、启动kernel(核函数),这些kernel是device上运行的函数,他们由gpu上的许多线...
1. 推荐可以多看别人写的kernel代码,并自己尝试写一些涉及reduce、共享内存操作的代码,这里推荐一个面试向github,里面写了一些AI中常用的算子: https://github.com/DefTruth/CUDA-Learn-Notes 写AI算子的话,推荐 激活函数(element-wise)算子 -> softmax/normalization算子 -> 矩阵乘gemm(conv)这样逐步增加难度去学...
__global__ void addKernel(int nz, int nx, int* a1, int* b1, int* c1) { int i, j; i = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; j = blockDim.y * blockIdx.y + threadIdx.y; if (i < nx && j < nz) { c1[i * nz + j] = a1[i * nz + j] + b1[i * nz + ...