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-Chinese 2. 学习gpu结构建议先看知乎上的一些博客...
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...
CUDA编程 CUDA GPU编程的基本思想和基本操作 CUDA编程的内存模型与软件对应 CUDA编程函数 编译 GPU发展历史 CUDA架构 统一的计算平台CUDA。CUDA的出现使得开发者使用GPU进行通用计算的难度大幅降低,使得开发者可以相对简单有效的对英伟达GPU芯片进行编程。 ref: t.cj.sina.com.cn/articl GPU应用 SIMT SIMT为Single Ins...
Accelerating Convolution with Tensor Cores in… Manish Gupta, NVIDIA Multi-GPU Programming with CUDA, GPUDirect,… Akhil Langer, NVIDIA Accelerating Scientific Computing Applications… Gilad Shainer, NVIDIA Resources Documentation Training Community
CUDA C Programming Guide :https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-c-programming-guide/index.html 下一篇文章将提供实战案例,包括金融领域期权定价的GPU实现。 CUDA优化方向 我之前的文章中提到,CPU + GPU 是一种异构计算的组合,各有独立的内存,GPU的优势是更多的计算核心。该架构在并行计算上有很大优势,但是数据需...
上面流程中最重要的一个过程是调用CUDA的 kernel 函数来执行并行计算,kernel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, kernel 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 kernel 函数,并且每个线程会分配一个唯一...
《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。
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 ...