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 ...
其中CUDA自动配置了2个系统变量,所以手动配置5个即可。自动配置的两个环境变量分别是: CUDA_PATH: C:\Program Files\NVIDIA GPU ComputingToolkit\CUDA\v8.0 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...
显示CUDA的版本号信息说明安装成功。 CUDA的环境变量已默认配置好了,因为nvcc -V已经可以查到版本号了,环境变量可以不用配置了。 二、安装cuDNN 到英伟达官网下载与CUDA对应的cuDNN,这里下载的版本是 cuDNN v7.6.5。 https://developer.nvidia.com/cudnn 下载之后,解压缩,将cudnn文件夹里面的bin、include、lib...
第一步:首先我们来到Pytorch-GPU的官网,选择CUDA的安装平台以及版本、Conda或者Pip安装,在下方粘贴复制安装命令即可,但是这里下载速度极慢,很容易出现CondaHTTPError,因为默认的镜像是官方的,由于官网的镜像在境外,访问太慢或者不能访问,为了能够加快访问的速度,我们更改Conda下载安装包的镜像源 ...
线程是CUDA中基本执行单元,由硬件支持、开销很小,每个线程执行相同代码; 线程块(Block)是若干线程的分组,Block内一个块至多512个线程、或1024个线程(根据不同的GPU规格),线程块可以是一维、二维或者三维的; 线程网络(Grid)是若干线程块的网格,Grid是一维和二维的。
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...
Fermi是第一个完整的GPU计算架构。 512个accelerator cores即所谓CUDA cores(包含ALU和FPU) 16个SM,每个SM包含32个CUDA core 六个384位 GDDR5 DRAM,支持6GB global on-board memory GigaThread engine(图左侧)将thread blocks分配给SM调度 768KB L2 cache ...
1、-An introduction to beginnersGPU & CUDA内容n 1 GPU高性能计算n 2 CUDA架构n 3 CUDA环境搭建n 4 CUDA简单例子1. GPU高性能计算n GPU: 从图形处理到通用计算n GPU: Graphic Processing Unitn GPU为高度并行的实时3D渲染计算而设计, 高GFLOPS , 高带宽n 3D渲染技术及3D API的发展, 促进GPU向通用计算...