3.1 CUDA 是 通用并行计算平台 和 编程模型 3.2 CUDA 编程基础 3.3 CUDA 线程模型 3.4 CUDA 多维线程模型 3.5 CUDA 内存管理 3.6 nvcc 编译 四、总结与引用 4.1 总结 4.2 未提及引用 最近在看一些 LLM 推理优化的算法, 发现缺乏一些基础的 GPU 和 CUDA 知识。本文简单介绍一下相关知识, 并将一些计算机的基础...
NVIDIA GPU 为全球数百万台台式机笔记本电脑工作站和超级计算机提供动力加速了消费者专业人士科学家和研究人员的计算密集型任务 开始使用 CUDA 和 GPU 计算并免费加入我们的NVIDIA 开发者计划。 了解CUDA Toolkit 了解Data center用于技术和科学计算 了解RTX用于专业可视化 ...
CUDA_PATH_V8_0:C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0 需要手动配置的5个环境变量分别是: CUDA_BIN_PATH:%CUDA_PATH%\bin CUDA_LIB_PATH:%CUDA_PATH%\lib\Win32 CUDA_SDK_BIN:%CUDA_SDK_PATH%\bin\Win64 CUDA_SDK_LIB:%CUDA_SDK_PATH%\common\lib\x64 CUDA_SDK_PATH:C:\Program...
1.1.1 确认具备支持cuda的NVIDIA 显卡 输入lspci | grep -i nvidia,确认计算机搭载Nvidia的独立显卡,并且该型号支持CUDA. https://developer.nvidia.com/cuda-gpus站点上列举了支持的GPU型号及其性能。 如上图,本机安装的是GT 635M显卡,下图是该显卡支持的特性。
CUDA（Compute Unified Device Architecture）是英伟达在2007年推出的并行计算平台和编程模型，它让开发者能够直接在GPU上编写代码，从而大幅提升计算速度。它的核心在于一种全新的编程模型，这个模型允许开发者利用GPU的并行计算优势，将原本需要大量时间处理的数据计算任务交给GPU来处理，而不是依赖传统的CPU。举个简单的...
1. GPU的计算架构 1.1SMs 现代CUDA GPU由一系列高度多线程化的流式多处理器(Streaming Multiprocessors,SMs)组成。每个SM包含多个CUDA核心(CUDA Core),这些CUDA Core共享SM内的控制逻辑和存储资源。例如NVIDIA Ampere A100GPU有108个SM,每个SM有64个CUDA Cores,整个GPU总共有6912个CUDA Cores。SM还包含了不同类型的...
CUDA简介 CUDA，全称Compute Unified Device Architecture，是NVIDIA公司开发的并行计算平台和编程模型。它主要用于利用 NVIDIA 图形处理单元 (GPU) 的强大功能来执行除渲染图形之外的通用计算任务。CUDA 使开发人员能够利用 GPU 的并行处理能力来加速各种应用程序。了解CUDA：传统的 CPU（中央处理单元）是计算机的大脑，旨在...
CUDA学习笔记中有哪些关于GPU优化的技巧? 1学习笔记2——矩阵相乘与共享内存 1、矩阵乘法 CPU 实现 Am×k⋅Bk×n=Cm×n CPU程序通过三层循环实现: 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 void matrixMulCpu(float* A, float* B, float* C, int width){ float sum = 0.0f; for(int i...
CUDA编程之GPU硬件架构 GPU的硬件架构 GPU的整体架构图 GPU实际上是一个流处理器簇 Streaming Multiprocessors(SM)的阵列。如下图所示: GPU(G80/GT200)卡的组成模块图 需要指出,每个SM包含的SP数量依据GPU架构而不同,Fermi架构GF100是32个,GF10X是48个,Kepler架构都是192个,Maxwell都是128个。相同架构的GPU包含...