右键点击工程——>「生成依赖项」——>「生成自定义」(选择cuda生成)。 接下来实施「三步走战略」配置「附加包含目录」、「附加库目录」以及「附加依赖项」。 第一步:配置「附加包含目录」。 注:对于CUDA Samples,有的电脑安装后的路径会隐藏,我们可以在「开始」按钮处查找,见下图。 第二步:配置「附加库目录」...
NVIDIA的SLI(Scalable Link Interface,可伸缩链路接口)技术使得多个独立的GPU可以并排排列。 无论是哪种情况,应用程序都可以从多个GPU中选择最适合的GPU。 如果应用程序依赖于GPU的某些特定属性,或者需要在系统中最快的GPU上运行,此API有帮助,因为CUDA运行时本身并不能保证为应用程序选择最优或者最合适的GPU。 小结 C...
b[N],c[N];int*dev_a,*dev_b,*dev_c;// allocate the memory on the GPUcudaMalloc((void**)&dev_a,N*sizeof(int));cudaMalloc((void**)&dev_b,N*sizeof(int)
四、高性能计算实战 图像处理 在图像处理领域,GPU的并行计算能力可以极大地提升算法的执行速度。可以利用CUDA来实现图像滤波、特征提取等操作。 图像模糊操作 科学计算 在科学计算领域,比如数值模拟、数据分析等方面,GPU的并行计算能力也可以发挥重要作用。通过CUDA,可以加速复杂的科学计算任务。
在构建高性能应用程序时,CUDA架构能充分发挥GPU的强大计算功能。《GPU高性能编程CUDA实战》首先介绍了CUDA架构的应用背景,并给出了如何配置CUDA C的开发环境。然后通过矢量求和运算、矢量点积运算、光线跟踪、热传导模拟等示例详细介绍了CUDA C的基本语法和使用模式。通过学习本书,读者可以清楚了解CUDA C中每个功能的...
第二章已经介绍了CUDA编程模型中两个主要的抽象概念:内存层次结构和线程层次结构。 CUDA执行模型能够提供有助于理解在指令吞吐量和内存访问方面。 3.1.1 GPU架构概述 GPU架构是围绕一个流式多处理SM的可扩展阵列搭建的。可以通过复制这种架构的构建块来实现GPU的硬件并行。
CUDA工程的建立(两种方法) 第一种方法: 这种方法在上一篇文章中作了简单介绍,但是尚有不足,此处补全。按照常规方式,新建一个win32控制台程序,新建一个main.cpp源文件。 右键点击工程——>「生成依赖项」——>「生成自定义」(选择cuda生成)。 接下来实施「三步走战略」配置「附加包含目录」、「附加库目录」...
NVIDIA将GPU支持的各种功能统称为计算功能集(Compute Capability)。高版本计算功能集是低版本计算功能集的超集。 只有1.1或者更高版本的GPU计算功能集才能支持全局内存上的原子操作。此外,只有1.2或者更高版本的GPU计算功能集才能支持共享内存上的原子操作。CUDA C支持多种原子操作。
《GPU高性能编程CUDA实战》《GPU⾼性能编程CUDA实战》1.第⼀个CUDA程序 1 #include <iostream> 2 3 __global__ void kernel(void) { //__global__告知编译器函数kernel⽤设备代码编辑器 4 } 5 6int main() { //默认主机编译 7 kernel << <1, 1 >> > ();8 printf("HelloWorld")...