在上面的示例代码中,我们首先使用thrust::device_vector创建了一个包含10个元素的设备向量,然后使用thrust::max_element函数查找最大元素值,使用thrust::distance函数查找最大元素值的位置。最后,我们将结果输出到控制台。 需要注意的是,在使用CUDA Thrust时,需要确保已经正确安装了CUDA Toolkit,并在代码中包含了必要...
Max threads per block: 1024 Max thread dimensions: (1024, 1024, 64) Max grid dimensions: (2147483647, 65535, 65535) 可以看到 Global Mem 是 25430786048 bytes 约等于 24GB,计算能力是 8.6,符合 RTX 3090 的规格。 3.X Inline Device Function 最后是一些个人补充部分,关于 nvcc 的 inline,我们这里可...
int*d_out,intN){intthreads=128;intblocks=min((N+threads-1)/threads,MAX_BLOCKS);device_copy_scalar_kernel<<<blocks,threads>>>(d_in,d_out,N);}
size_t size = min( int(prop.l2CacheSize * 0.75) , prop.persistingL2CacheMaxSize ); cudaDeviceSetLimit( cudaLimitPersistingL2CacheSize, size); // set-aside 3/4 of L2 cache for persisting accesses or the max allowed size_t window_size = min(prop.accessPolicyMaxWindowSize, num_bytes); ...
deviceProp.maxGridSize[0], deviceProp.maxGridSize[1], deviceProp.maxGridSize[2]); 如果一个SM中存在多个线程束调度器,则同时一个SM中会有多个线程束被调度。 通常一个GPU并行计算的完整简单流程为: 在主机端申请适当大小的显存用于存放输入数据以及接收输出,将主机端的数据拷贝到设备端; ...
__constant__ float M[MAX_MASK_WIDTH]; cudaMemcpyToSymbol(M, h_M, Mask_Width*sizeof(float)); kernel 函数访问常数存储器的方式和访问全局存储器的一样。这里不需要将M传入kernel,kernel函数通过主机代码声明的全局变量来访问。虽然常数存储器的实现也是DRAM,但是CUDA运行时系统知道常数存储器变量不会改变,所...
In that case, the valid range for (width, height, depth) is ((1,maxTexture2DGather[0]), (1,maxTexture2DGather[1]), 0). CUDA array typeValid extents that must always be met {(width range in elements), (height range), (depth range)} Valid extents with cudaArraySurfaceLoadStore ...
37.4 Conclusion Modern GPU hardware is highly capable of use in financial simulation. In this chapter, we have discussed approaches for generating random numbers for these kinds of simulation. Wallace's method provides good performance while maintaining a high quality of random numbers...
int maxThreadPerBlock = 256; int minBlocksPerMultiprocessor = 2; __global__ void __launch_bound__ (maxThreadPerBlock, minBlocksPerMultiprocessor) foo_kernel() { ... } 然后,编译器检查上限资源并减少每个块的限制资源使用。如果其资源使用没有超过上限,编译器会调整寄存器使用,如果 CUDA 可以调度额...
可以看到,对于elementwise任务,Triton的性能几乎和PyTorch持平,但是Triton写起来很简单。 0x3. 教程2 Fused Softmax阅读 在这个教程中,我们将编写一个融合的softmax操作,这个操作对于特定类型的矩阵来说比PyTorch的原生操作要快得多:那些行的大小可以放入GPU的SRAM中的矩阵。 通过这样做,我们将学习到: kernel融合对于...