CUDA是在底层API的基础上,封装了一层,使得程序员可以使用C语言来方便的编程。 CUDA还支持C++/Python等更高级的语言编程;此外,NVIDIA还提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高级的库函数。 各代显卡、CUDA、上层库之间的关系 从上图中也可以看出各个系列的GPU属于哪些架构、什么定位。例如GeForece 1000系列,就是使用Pascal...
CUDA是在底层API的基础上,封装了一层,使得程序员可以使用C语言来方便的编程。 CUDA还支持C++/Python等更高级的语言编程;此外,NVIDIA还提供了CuDNN、TensorRT、NPP等更高级的库函数。 各代显卡、CUDA、上层库之间的关系 从上图中也可以看出各个系列的GPU属于哪些架构、什么定位...
上面流程中最重要的一个过程是调用CUDA的核函数来执行并行计算,kernel(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#kernels)是CUDA中一个重要的概念,kernel是在device上线程中并行执行的函数,核函数用__global__符号声明,在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要执行的线程数量,在CU...
通过tf.load_op_library()函数加载你的库文件,然后用tf.custom_op()函数把它当作一个操作来使用。 PyTorch: 对于PyTorch,其实步骤差不多,但是在PyTorch中你可以直接用Python或者C++来写你的自定义算子代码。 然后,在Python环境下,你利用torch.utils.cpp_extension来编译这段代码,生成一个扩展模块。这里同样需要告诉...
cuda 编程 python cuda 编程基础与实践pdf CUDA编程模型详解 本文以vectorAdd为例,通过描述C在CUDA中的使用(vectorAdd这个例子可以在CUDA sample中找到。)来介绍CUDA编程模型的主要概念。CUDA C的进一步描述可以参考《Programming Interface》。 主要内容包括:
1、内存层次结构：Global Memory, Constant Memory, Texture Memory, Share Memory, L1/L2 Cache, ...
PyCUDA 可以通过 Python 访问 NVIDIA 的 CUDA 并行计算 API。 具体介绍和安装可以参考PyCUDA 官网文档和pycuda PyPI。 本文涵盖的内容有: 通过PyCUDA 查询 GPU 信息。 NumPy array 和 gpuarray 之间的相互转换。 使用gpuarray 进行基本的运算。 使用ElementwiseKernel 进行按元素的运算。
本文仍然使用Python版的Numba库调用CUDA,有更复杂需求的朋友可以直接使用C/C++调用CUDA,并阅读英伟达的官方文档。C/C++对数据的控制更细致,是英伟达官方推荐的编程语言,所能提供的编程接口更全面。 CUDA C Programming Guide :https://docs./cuda/cuda-c-programming-guide/index.html ...
例如ai中目前常用的pytorch框架,运行模型时,gpu版本后端中调用的其实就是CUDA C编写的算子(或者说函数),因此当我们配置环境时,配置CUDA和cuDNN等都是为了使用这些后端的支持,从而让我们用python写的模型算法最终能够跑在GPU上,高速运行。 当然,要写出能够在GPU上高速运行的程序不一定完全依赖于CUDA C编程框架,只是CUD...
and High Performance Programming with Python: Unlock parallel and concurrent programming in Python ...