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、Kernels(核函数) 2、Thread Hierarchy(线程结构) 3、Memory Hierarchy(存储结构) 4、Heterogeneous Programming(异构编程...
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...
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...
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。
尽管本章主要使用 C 语言来演示 CUDA 构造,但我们将在其他章节中涵盖其他编程语言,如 Python、Fortran 和 OpenACC。 本章将涵盖以下主题: 高性能计算的历史 来自CUDA 的 Hello World 使用CUDA 进行矢量加法 CUDA 的错误报告 CUDA 中的数据类型支持 高性能计算的历史 高性能计算一直在不断突破极限,以实现...
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架构的消费显卡。
Fred is a senior product marketing manager for CUDA, CUDA on WSL, and CUDA Python. Fred has a B.S. in Computer Science and Math from UC Davis. He began his career as a UNIX software engineer porting kernel services and device drivers to x86 architectures. He loves Star Wars, Star Trek...
cuda.parallel: A Python package for easy access to CCCL's highly efficient and customizable parallel algorithms, like sort, scan, reduce, transform, etc, that are callable on the host numba.cuda: Numba's target for CUDA GPU programming by directly compiling a restricted subset of Python code ...
这里用 pybind11 来对torch_launch_add2函数进行封装,然后用cmake编译就可以产生python可以调用的.so库。 Torch 使用CUDA 算子 主要分为三个步骤: 先编写CUDA算子和对应的调用函数。 然后编写torch cpp函数建立PyTorch和CUDA之间的联系,用pybind11封装。 最后用PyTorch的cpp扩展库进行编译和调用。 3.3 编译及调用方法...
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...