kencter[id] = make_float4(centers[0][i], 0.f); kindexs[id] = indexs[0][i]; } } } } //block 1*1,threads(暂时选32*4),对如上gridDim.x*gridDim.y的数据用blockx*blocky个线程来处理 template<int blockx, int blocky> __global__ void updateCluster(float4* kencter, int* kind...
float32) # 调用Triton kernel _attn_fwd执行实际的attention计算。这里传递了大量的参数,包括输入Tensor的各个维度、步长(stride)、形状、调优参数等。 _attn_fwd[grid]( q, k, v, sm_scale, M, o, # q.stride(0), q.stride(1), q.stride(2), q.stride(3), # k.stride(0), k.stride(1), ...
argv[0]);// 设置设备intdev =0;cudaSetDevice(dev);// 设置vectors数据大小intnElem =32;printf("Vector size %d\n", nElem);// 分配主机内存size_tnBytes = nElem *sizeof(float);float*h_A, *h_B, *hostRef, *gpuRef;// 定义主机内存指针h_A = (float*)malloc(nBytes);// 分配...
float2BoxMuller(){floatu0 =HybridTaus(), u1 =HybridTaus();floatr =sqrt(-2log(u0));floattheta =2* PI * u1;returnmake_float2(r *sin(theta), r *cos(theta)); } The Box-Muller approach has been largely discarded in software, in particular because it requires the eva...
CUDA使用CMake编译 Yunfei AI算法,深度学习框架,AI编译1 人赞同了该文章 一个简短的cuda程序 #include <iostream> #include "cuda.h" #include "cuda_runtime.h" __global__ void add(float* a) { size_t index = blockDim.x * blockIdx.x + threadIdx.x; a[index] += 1.0f; } int main(){...
float element = row[c]; } } } 以下代码示例分配了一个width x height x depth的3D浮点数组,并展示了如何在设备代码中循环遍历数组元素: // Host code int width = 64, height = 64, depth = 64; cudaExtent extent = make_cudaExtent(width * sizeof(float), ...
3. GPU加速应用程序与CPU应用程序对比:在CPU应用程序中,数据在CPU上分配,并且所有工作均在CPU上执行,而在加速应用程序中,则可使用cudaMallocManaged()分配数据,其数据可由CPU进行访问和处理,并能自动迁移至可执行并行工作的GPU,GPU异步执行工作,与此同时CPU可执行它的工作,通过cudaDeviceSynchronize(), CPU代码可与...
B.3. Built-in Vector Types B.3.1. char, short, int, long, longlong, float, double 这些是从基本整数和浮点类型派生的向量类型。 它们是结构,第一个、第二个、第三个和第四个组件可以分别通过字段x、y、z 和 w访问。 它们都带有make_<type name>形式的构造函数; 例如, ...
单精度实数: 使用 float 类型表示数据。 双精度实数: 使用 double 类型表示数据。 变换类型 复数到复数(C2C): 输入和输出都是复数。 实数到复数(R2C): 输入是实数,输出是复数,由于对称性,输出的大小通常是输入大小的一半加上一个元素。 复数到实数(C2R): 输入是复数,输出是实数,输入的大小应该是输出大小的一...
一个CUDA 示例,展示了使用 CUDA 11 在 Ampere 芯片家族张量核心中引入的 Warp 矩阵乘法和累加 (WMMA) API 进行 __nv_bfloat16 (e8m7) GEMM 计算。该示例还使用了 CUDA 管道接口提供的异步复制,将全局内存数据复制到共享内存,从而提高内核性能并减少寄存器压力。