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
float* h_B = (float*)malloc(size); float* h_C = (float*)malloc(size); // Initialize input vectors ... // Allocate vectors in device memory float* d_A; cudaMalloc(&d_A, size); float* d_B; cudaMalloc(&d_B, size); float* d_C; cudaMalloc(&d_C, size); // Copy vectors...
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()...
cuFFT 支持多种类型的 FFT 计算,包括一维、二维乃至多维的计算,并且可以处理复数和实数数据。 数据类型支持 单精度复数: 使用 float 类型表示实部和虚部。 双精度复数: 使用 double 类型表示实部和虚部。 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):...
(float)height; u = u * 2.0f - 1.0f; v = v * 2.0f - 1.0f; // calculate simple sine wave pattern float freq = 4.0f; float w = sinf(u * freq + time) * cosf(v * freq + time) * 0.5f; // Write positions positions[y * width + x] = make_float4(u, w, v, 1.0f);...
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。
cudaMalloc3D, cudaMalloc, cudaMallocPitch, cudaFree, cudaFreeArray, cudaMallocHost ( C API), cudaFreeHost, cudaHostAlloc, make_cudaExtent, cuMipmappedArrayGetLevel __host__ cudaError_t cudaGetSymbolAddress ( void** devPtr, const void* symbol ) Finds the address associated with a CU...
代码可以使用 makefile 或命令行进行编译。本书主要使用免费软件堆栈,因此无需购买任何软件许可证。本书中将始终使用的两个关键软件是 CUDA 工具包和 PGI 社区版。 由于本书主要涵盖了利用 CUDA 10.x 的最新 GPU 功能,为了充分利用所有培训材料,最新的 GPU 架构(Pascal 及更高版本)将是有益的。虽然并非所有章节...
CMakeLists.txt Copyright.txt DESTINATION . ) install(FILES data/left.pgm data/righ.pgm DESTINATION data ) v4_mainSift_h5_match.cpp 关键 float thresh = (imgSet ? 4.5f : 3.0f); InitSiftData(siftData1, 4096, true, true); // 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18...
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...