不能使用 cudaMalloc() 来申请(实验表明只能获得空指针)或 cudaMemset()(限定 __host__ 函数)和 cudaFree() (函数不配套)。 ● 主机中使用 cudaMalloc() 仅受限于可使用的设备内存,而设备代码中中使用 malloc() 受限于设备堆内存申请上限参数 cudaLimitMallocHeapSize,可能需要在申请前临时修改(
Professional CUDA C Programming 作者:John Cheng/Max Grossman/Ty McKercher 出版社:Wrox 出版年:2014-9-9 页数:528 定价:USD 59.99 装帧:Paperback ISBN:9781118739327 豆瓣评分 9.5 42人评价 5星 76.2% 4星 23.8% 3星 0.0% 2星 0.0% 1星 0.0%
这是一个学习笔记,PDF可以从 这里 下载,这个repo 是 fork 自 mapengfei-nwpu/ProfessionalCUDACProgramming。 Chapter 1 Heterogeneous Parallel Computing with CUDA 在这一章里面,讨论了: 异构编程架构 并行编程(parallel programming)的范式 GPU 编程的一点点基础 CPU 和 GPU编程的不同 作者是从 HPC (High Perfor...
记录自己阅读《Professional CUDA C Programming》这本书学习CUDA编程的一些知识,同时供大家参考。 主要参考文献: ①谭升大佬的博客应该查询过CUDA编程的同学都应该有所了解,该博客将《Professional CUDA C Programming》这本书中的知识点进行了浓缩。 人工智能编程 | 谭升的博客 (face2ai.com)face2ai.com/program...
并且我们全然能够信任这些库能够达到非常好的性能,写这些库的人都是在CUDA上的大能。一般人比不了。当然。全然依赖于这些库而对CUDA性能优化一无所知也是不行的,我们依旧须要手动做一些改进来挖掘出更好的性能。 下图是《CUDA C编程》中提到的一些支持的库。详细细节能够在NVIDIA开发人员论坛查看:...
professional cuda c programming--CUDA库简单介绍,CUDALibraries简单介绍上图是CUDA库的位置。本文简要介绍cuSPARSE、cuBLAS、cuFFT和cuRAND。之后会介绍OpenACC。cuSPARSE线性代数库,主要针对稀疏矩阵之类的。cuBLAS是CUDA标准的线代库,只是没有专门针对稀疏矩阵的操作
- **CUDA编程结构**：解释了异构环境中的CPU（host）与GPU（device）的区分，以及CUDA编程的核心在于合理划分数据和编写高效kernel函数。- **CUDA程序流程**：说明了典型CUDA程序的实现步骤，强调了kernel启动后控制返回给host的异步特性。二、内存管理 - **内存管理函数**：介绍了CUDA中用于在GPU上申请...
CUDA PROGRAM STRUCTURE A typical CUDA program structure consists of fi ve main steps: 1. Allocate GPU memories. 2. Copy data from CPU memory to GPU memory. 3. Invoke the CUDA kernel to perform program-specifi c computation. 4. Copy data back from GPU memory to CPU memory. ...
Professional CUDA C Programming by John Cheng, Max Grossman, Ty McKercher Chapter 3CUDA Execution Model What's in this chapter? Developing kernels with a profile-driven approach Understanding the nature of warp execution Exposing more parallelism to the GPU ...
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