为什么需要学习gpu或CUDA C编程?AI、科学计算等应用场景中需要对模型、算法进行加速,自定义cuda c算子可以让算法跑的更快,针对算法利用硬件特性进行优化。 例如ai中目前常用的pytorch框架,运行模型时,gpu版本后端中调用的其实就是CUDA C编写的算子(或者说函数),因此当我们配置环境时,配置CUDA和cuDNN等都是为了使用这...
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用HLSL写程序 用C、C++写程序 指令集五花八门 指令集大多是x86/ARM 多线程处理 单线程处理 用D3DCompile编译程序 用cl.exe编译程序 简单来说,要在GPU上跑一个程序,你需要进行下列工作: 1.导入头文件 #include <stdio.h> #include <d3d11.h> #include <d3dcompiler.h> #pragma comment(lib, "d3d11.lib...
int tid = 0 ; // 这是第0个cpu,因此索引从0开始 while (tid < N){ c[tid] = a[tid] + b[tid]; tid += 1; } } int main(void){ int a[N], b[N],c[N]; //在cpu上 for (int i=0; i<N; i++){ a[i] = -i; b[i] =i*i; } add( a,b,c); for (int i=0;i<...
CUDA是NVidia创建的并行计算平台和应用程序编程接口(API)模型。CUDA平台可以使用C,C ++和FORTRAN编程语言。 3.3 c++ amp C ++ AMP(C ++加速大规模并行处理)通过利用通常作为离散图形卡上的图形处理单元(GPU)提供的数据并行硬件,来加速C ++代码的执行。 C ++加速大规模并行计算(C++ Acclerated Massive Parallemism...
在C语言中,我们可以使用CUDA来实现GPU编程。CUDA是由NVIDIA公司推出的一种并行计算平台,它提供了一套丰富的编程模型和工具,方便程序员在GPU上进行并行计算。CUDA编程主要包括两个方面的内容:主机端(Host)和设备端(Device)的编程。主机端程序负责数据的传输和管理,设备端程序则负责具体的并行计算操作。 在C语言中进行...
//2、使用nvcc将GPU的程序编译成.so,链接的时候只使用.so就可以。//3、cmake的方式。 针对上述流程,还有如下几点需要说明 2.2.1 术语 highlighter- ini Device=GPUHost=CPUKernel=GPU上运行的函数 2.2.2 内存模型 CPU和GPU之间通过内存和显存之间的互相拷贝来进行参数的传递,于是就引出了cuda编程中的内存模型。
CUDA C是在C语言基础上增加了GPU编程特性的语言。CUDA C程序通常包含两部分:主机代码(Host Code)和设备代码(Device Code)。主机代码在CPU上运行,负责程序的流程控制和数据的输入输出;设备代码在GPU上运行,负责执行大规模的并行计算任务。 2.1 主机代码和设备代码 主机代码和设备代码通过函数调用的方式进行交互。设备代...
VecAdd<<<1, N>>>(A, B, C); } 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10. 11. CUDA程序的执行 CUDA程序执行的流程大体上是这样的:当我们在CPU端的代码是串行执行的(这里简单地认为指令在CPU上串行执行),当遇到需要并行大量处理数据时,会调用核函数在GPU上进行计算,计算完成后将结果返回给CPU。