NVIDIA CUDA® 于 2006 年推出,是 NVIDIA 推出的一种并行计算平台和编程模型,它允许开发者使用 C、C++ 等高级编程语言直接为 GPU 编写代码。CUDA 提供了一套扩展的 API,能够充分发挥 GPU 的计算能力。 CUDA 广泛支持各类科学计算、工程、数据分析、人工智能等领域的应用框架和库。这里介绍 8 哥典型的 CUDA
importtorchimportcupyascpimportnumpyasnp# 创建一个随机的 PyTorch 张量(大小为1024)data_torch = torch.randn(1024, dtype=torch.complex64, device='cuda')# 将 PyTorch 张量转换为 CuPy 数组data_cupy = cp.asarray(data_torch)# 执行 FFT 计算fft_result_cupy = cp.fft.fft(data_cupy)# 将结果转换回...
•Python：3.8 或 3.9。建议使用 Anaconda 或 Miniconda 管理 Python 环境。•CUDA Toolkit：11.0...
4.1 cufftDestroy()函数 序言: CUFFT函数库的主要作用是实现高性能的傅里叶变换计算, 提供了多种类型的傅里叶变换函数,包括一维、二维和三维的实数和复数傅里叶变换。它支持多种数据布局和数据类型,例如当精度实数和复数,双精度实数和复数等。之前上传了CUFFT库的官方文件(免费下载,请点击),有需要可自行下载。本文...
NVIDIA CUDA 深度神经网络库（cuDNN）优化深度学习基础操作，如卷积、池化、归一化和激活层，以加速 GPU 计算。Modulus NVIDIA Modulus 是一个神经网络框架，结合物理原理和数据，构建高性能、实时参数替代模型，适用于 AI 物理问题和复杂系统。Aerial Aerial 是一个无线网络设计、仿真和操作平台，提供加速...
cudaFree(NULL); return 0; } ``` 5.cudagetdevice 函数的注意事项 在使用cudagetdevice 函数时,需要注意以下几点: - 确保已经正确安装了 CUDA 库,并且在编译时链接了相应的库文件。 - 确保调用 cudagetdevice 函数的线程块能够在 GPU 上执行。如果需要在 CPU 上执行,可以使用`cudaSetDevice(0)`来设置设备句...
对于使用handle的库,我们第一步就是初始化这么一个东西。一般的,我们可以认为这是一个存放在host对程序员透明的object,这个object包含了跟这个库相关联的一些信息。例如,我们可定希望所有的库的操作运行在一个特别的CUDA stream,尽管不同的库使用不同函数名字,但是大多数都会规定所有的库操作以一定的stream发生(比如...
首先,我们需要在CUDA程序中包含数学函数库的头文件。 cpp #include <math.h> 然后,我们可以在CUDA核函数中使用这些数学函数。比如,我们可以计算一个向量的平方和。 cpp __global__ void vectorSum(float* input, int size, float* output) { int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x; if (ti...
一、CUPTI简介 CUDA Profiling Tools Interface（CUPTI）是NVIDIA提供的一个动态库，用于创建针对CUDA应用...
// cv::cuda::flip(d_img1,d_result,0);//0 Flips around x-axis;> 0 Flips around y-axis;< 0 Flips around both axes. cv::cuda::createLookUpTable; cv::cuda::merge; cv::cuda::split; cv::cuda::transpose; 1.2 per-element Operations ...