1. 理解cuda c和gpu结构: 如果英语比较好时间充足建议浏览官网的编程指南: https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/ 当然也有对应的中文版翻译,可以初期快速浏览下,但很久不更新了: https://github.com/HeKun-NVIDIA/CUDA-Programming-Guide-in-Chines
《CUDA Programming: A Developer’s Guide to Parallel Computing with GPUs》 作者是Shane Cook。此书提供全面的CUDA编程指南,从基础知识到高级应用,包括多核心处理和各种优化技术。适合需要深入了解如何有效利用GPU进行高性能计算的开发者。 《GPU Programming in CUDA C》 • 这本书是一个实用的指南,专门针对新...
3.2 Clion新建 CUDA可执行文件,创建工程 (1)程序代码 #include<iostream>#include<cstdio>__global__voidhi_gpu(){printf("Hello World from GPU!\n");}intmain(intargc,char**argv){printf("Hello World from CPU!\n");hi_gpu<<<1,10>>>();constcudaError_terr_t=cudaDeviceReset();conststd::st...
GPU-Accelerating End-to-End Geospatial Workflows Connect with the Experts: GPU-Accelerated Data… Tensor Core-Accelerated Math Libraries for Dense… Accelerating Convolution with Tensor Cores in… Multi-GPU Programming with CUDA, GPUDirect,…
《GPU Programming in CUDA C/C++》 by Rob Farber 内容概述:这本书从CUDA的基础知识入手,全面介绍了CUDA C/C++的使用方法,包括最优化的技术和策略。 优点:结构清晰,内容全面,尤其强调了性能优化。 适用读者:已有C/C++基础,想要提升GPU编程能力和性能优化技巧的开发者。
(http://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html#kernels)是CUDA中一个重要的概念,kernel是在device上线程中并行执行的函数,核函数用__global__符号声明,在调用时需要用<<<grid, block>>>来指定kernel要执行的线程数量,在CUDA中,每一个线程都要执行核函数,并且每个线程会分配一个唯一的线程...
通过这两章的浅析,我们可以大致了解GPU并行计算的相关概念,以及使用cuda实现并行计算的基本操作。如果大家还想有更加深入的了解,可以参见《cuda c programming guide》。还可以参考周斌老师《NVIDIA CUDA初级教程视频》。
Cuda programming || multi-cpu and multi-gpu solutionsCook, Shane
入门CUDA 说到入门,个人比较推荐《CUDA C编程权威指南》,虽然这本书年代比较久,原版书2014年出版的,使用的GPU最新也仅仅是2012年的CC3.X的Kepler,但这些基础知识仍然是掌握CUDA最新特性必不可少的,因此还是值得当作入门学习读物的。 进阶CUDA CUDAC++Programming Guide ...
本章的代码也可以在 GitHub 上找到:github.com/PacktPublishing/Hands-On-GPU-Programming-with-Python-and-CUDA。 有关先决条件的更多信息,请查看本书的前言,有关软件和硬件要求,请查看github.com/PacktPublishing/Hands-On-GPU-Programming-with-Python-and-CUDA中的 README。