ReadMode等于cudaReadModeNormalizedFloat或cudaReadModeElementType;如果 ReadMode为cudaReadModeNormalizedFloat,且Type为16位或8位整数类型,则其值实际返回为浮点类型,且整数类型 的完整范围对于无符号整数类型映射为[0.0, 1.0],对于有符号整数类型映射为[-1.0, 1.0];例如
线性内存也可以通过cudaMallocPitch()和cudaMalloc3D()分配。 建议将这些函数用于 2D 或 3D 数组的分配,因为它确保分配被适当地填充以满足设备内存访问中描述的对齐要求,从而确保在访问行地址或在 2D 数组和其他区域设备内存之间执行复制时获得最佳性能(使用 cudaMemcpy2D() 和 cudaMemcpy3D() 函数)。 返回的间距(...
1.编程语言:CUDA编程语言是一种基于C语言的扩展,可在C/C++代码中嵌入CUDA核函数。开发者可以使用CUDA编程语言定义并行计算任务、管理线程和内存、以及调度计算任务的执行。 2. 核函数(Kernel Function):核函数是在GPU上执行的并行计算任务,由开发者编写并在主机端调用。核函数会被多个线程并行执行,每个线程会处理一...
在CUDA 编程模型中,线程是进行计算或内存操作的最低抽象级别。 从基于 NVIDIA Ampere GPU 架构的设备开始,CUDA 编程模型通过异步编程模型为内存操作提供加速。 异步编程模型定义了与 CUDA 线程相关的异步操作的行为。 异步编程模型为 CUDA 线程之间的同步定义了异步屏障的行为。 该模型还解释并定义了如何使用 cuda::m...
【CUDA编程连载2】大学生必学,去他的数据结构与算法,我买显卡控制一万个核心 5.3万 133 25:04:28 App 【全192集】不愧是吴恩达!一口气讲透CNN、RNN、GAN、GNN、DQN、Transformer、LSTM等八大深度学习神经网络算法!简直不要太爽! 18.2万 500 4:48:35 App CUDA编程基础入门系列(持续更新) 26.2万 116 0:13...
CUDA术语 Host – 即主机端 通常指 CPU 采用ANSI标准C语言编程 Device – 即设备端 通常指 GPU (数据可并行) 采用ANSI标准C的扩展语言编程 Host 和 Device 拥有各自的存储器 CUDA 编程 包括主机端和设备端两部分代码 Kernel核函数:数据并行处理函数
在此代码片段中,数组 a0 和 b0 在设备 cuda:0 上创建,数组 a1 和 b1 在设备 cuda:1 上创建。 同一设备上的操作是顺序的,但每个设备独立于其他设备执行它们,因此它们可以并发运行。 数组复制 在设备之间复制数组也可以是异步的,但有一些细节需要注意。
以上内容参见:https://ther-nullptr.github.io/posts/high-performance-computing/cuda/ 2. NVIDIA GPU硬件结构 以上所说的grid和block都是软件层面的逻辑编程模型,在硬件上,一个GPU由多个SM组成,每个SM内部包含多个CUDA核心,一个CUDA核心就是一个单精度浮点数计算单元。
CUDA—New Features and Beyond Learn what's new in the CUDA Toolkit, including the latest and greatest features in the CUDA language, compiler, libraries, and tools—and get a sneak peek at what's coming up over the next year. Watch Now ...
【NV-03】CUDA 并行计算-- 存储和矩阵运算 【NV-04】检测函数和事件 【NV-05】CUDA 存储单元 【NV-06】CUDA 统一内存 【NV-07】CUDA流与库 【NV-08】原子操作和Reduce实例 主要思路包含: 核心内容之一就是利用Nvidia硬件的性能进行多线程并行计算实现加速。可以领会从CPU串行到GPU并行思想的转变。 缓存优化思...