CUDA(Compute Unified Device Architecture,统一计算架构)是 NVIDIA 过去十多年异军突起的最重要核心技术,也是近年来并行计算领域中最被称颂的技术; 一、CUDA 官方样例编译 JetPack 系统将 CUDA 环境安装在 /usr/local/cuda 下面; 代码语言:bash AI代码解释 cd/usr/local/cuda 进入samples 目录下: 代码语言:bash AI...
二、编译CUDA Samples 解压完成后,进入cuda-samples-X.X目录。您会发现Samples路径下包含了大量的示例代码,涵盖了GPU计算的各个方面。为了编译这些示例程序,您需要打开命令行终端(CMD)并进入CUDA Samples目录。 在CUDA Samples目录下,运行以下命令以编译所有示例程序: cd path/to/cuda-samples-X.X mkdir build cd ...
把代码合并保存成名为checkDimension.cu的文件,如代码清单2-2所示。 现在开始编译和运行这段程序: 因为printf函数只支持Fermi及以上版本的GPU架构,所以必须添加-arch=sm_20编译器选项。默认情况下,nvcc会产生支持最低版本GPU架构的代码。这个应用程序的运行结果如下。可以看到,每个线程都有自己的坐标,所有的线程都有相...
使用环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES,就可以在运行时指定所选的GPU且无须更改应用程序。 设置运行时环境变量CUDA_VISIBLE_DEVICES=2。nvidia驱动程序会屏蔽其他GPU,这时设备2作为设备0出现在应用程序中。 也可以使用CUDA_VISIBLE_DEVICES指定多个设备。例如,如果想测试GPU 2和GPU 3,可以设置CUDA_VISIBLE_DEVICES = 2, 3...
Samples list 0. Introduction 这些示例展示了 CUDA 编程的各种基本和高级技术,从简单的算术运算到复杂的并行计算和优化策略,为用户提供了丰富的学习和实践资源。 介绍。此部分包含针对初学者的基本 CUDA 示例,展示了使用 CUDA 和 CUDA 运行时API的关键概念。目的是帮助新手快速理解和入门 CUDA 编程。
与matrixMul_nvrtc示例的主要区别是,这个示例使用了预编译的二进制内核(FATBIN),而matrixMul_nvrtc示例使用NVRTC(NVIDIA Runtime Compilation)库动态编译CUDA C++内核。这两种方法分别代表了静态编译和动态编译两种不同的CUDA内核编译策略。NVRTC允许CUDA C++源代码在运行时被编译和执行,这意味着不需要提前编译成二进制文件...
这里通过CMake编译运行CUDA Samples代码cudaOpenMP.cu 代码略有改用,主要是定义了: 这样可以消除#include <helper_cuda.h>帮助头文件拖家带口的引用 具体如下 代码取自(c:\ProgramData\NVIDIA Corporation\CUDA Samples\v11.4\0_Simple\cudaOpenMP\cudaOpenMP.cu): ...
1. 编译示例程序:CUDA Samples中的示例程序通常是以C/C++编写的,开发者可以使用nvcc编译器来编译这些程序。在命令行中输入nvcc命令,加上示例程序的源文件和编译选项,即可生成可执行文件。 2. 运行示例程序:编译成功后,开发者可以在命令行中直接运行生成的可执行文件,观察示例程序运行的结果。也可以在集成开发环境(如...
3.7 最主要的是cuda document\cuda Toolkit \cuda samples(SDK),Nsight\图形驱动程序,3D如果需要的话安装,不安装也无所谓。这里主要就是能看见都有什么,免得漏掉了,博主当初就因为选了精简安装,没安装上SDK。 3.7 安装的位置,推荐自己建三个好找的文件夹,不用他默认的路径,免得稍后配置环境变量麻烦。