一、配置并使用 环境:Windows10 + CLion + VS2019 cuda的安装,并行的话只需要安装cuda,cuDNN就不必了 编译器设置,windows下建议使用MSVC,因为是官方支持的,记得架构一定要设置amd64 GPU版本架构查询网址 CmakeList.txt编写 cmake
a_gpu = cuda.mem_alloc(a.nbytes) # alloc memory of gpu, this is 1 dim cuda.memcpy_htod(a_gpu, a) # copy cpu memory to gpu memory # 3.gpu calculate # create module of gpu calculate by c mod = SourceModule(''' __global__ void doubleMatrix(float *a) { int idx = threadIdx....
并行计算(Parallel Computing):GPU通过大量的核心同时处理多个任务,实现并行计算。 数据并行(Data Parallelism):数据并行是GPU最常用的并行计算模型,它通过将数据分成多个部分,然后在多个核心上同时处理这些部分来实现并行计算。 任务并行(Task Parallelism):任务并行是另一种GPU并行计算模型,它通过将任务分配给多个核心来实...
1. GPU架构:GPU由许多计算单元(也被称为流处理器或CUDA核心)组成,在同一时间内可以执行大量相似的计算任务。现代GPU通常由数百甚至数千个计算单元组成。 2. 并行编程模型:GPU并行计算涉及使用并行编程模型来利用GPU的计算能力。最常用的两个并行编程模型是CUDA(Compute Unified Device Architecture)和OpenCL(Open Comp...
基于此GPU设计为并行处理几百个三角形/顶点映射为几十万个像素,这种并行是由数据提供的并行性,在所有的数据上做同样的程序/指令,早起硬件中包含8-16个核来处理顶点,64-128个核来处理像素。 GPU架构 以NVIDIA CUDA结构举例,GPU一般包含16个或30个多处理器(multiprocessor)。其中每个多核处理器是一组32位处理器,...
其次需要一个对应操作系统版本GCC编译器和相关的工具链;最后就是需要安装CUDA Toolkit,它包含了GPU加速库、编译器、开发工具和CUDA运行时,以后再详细描述,本文简单了解。 总体上来说,CUDA简化了GPU并行编程,可以理解它是GPU世界的操作系统,而微软是CPU世界的操作系统。
【CUDA系列】第一节-GPU并行计算与CUDA编程-CUDA简介和环境 1.6万 20 29:20 App 【MPI系列】第一节-MPI并行编程技术-基本概念 2459 21 24:41 App 【MPI系列】第四节-MPI并行编程技术-组通信之收集、散发 2925 5 17:19 App 【HPC入门系列】SLURM玩转任务调度 3187 1 10:47 App 【OpenMP系列】第三节...
对OpenCL而言,它是由Apple、Intel、NVIDIA和AMD等GPU制造公司联合开发的一种异构并行计算框架,它是免费开源的,并且支持的设备类型有很多种,属于一种通用性框架,具有跨平台的特性;对于CUDA而言,它仅仅是由NVIDIA公司开发的,因此它也只支持NVIDIA公司推出的GPU产品,但由于NVIDIA公司生产的GPU在市场上的份额比较大,所以CUD...
《并行编程》系列是学习《Intro to Parallel Programming》过程中所做的笔记记录以及个人一些所思所想。 GPU 与 CPU 衡量一个高性能处理器的时候,采用两个指标。 执行时间(Latency):执行一项任务所花时间,采用时间单位。 吞吐量(Throughput):单位时间完成的任务量。
多个GPU标准 C ++并行编程,第 2 部分 将应用程序移植到 GPU 的难度因情况而异。在最佳情况下,您可以通过调用现有的 GPU 优化库来加速关键代码部分。例如,当模拟软件的构建块由 BLAS 线性代数函数组成时,可以使用 cuBLAS 对其进行加速。 但在许多代码中,你不能四处做一些手工工作。在这些场景中,您可以考虑使用特...