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 2 CUDA Programming Model 在这一章里面会学习 CUDA 的编程模型: 写一个 CUDA 程序 执行一个 CUDA kernel 核函数 通过grids 和 blocks 管理线程 评估GPU 的性能 CUDA编程模型 关于编程模型的定义,总...
Professional CUDA C Programming_部分2 下载积分: 1000 内容提示: Coalescing Global Memory Accesses ❘ 243c05.indd 08/19/2014 Page 243 4. The warp reads a column from the 2D shared memory array. Since the shared memory is not padded, bank confl icts occur. 5. The warp then performs a ...
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...
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%
professional cuda c program代码 cuda c programming guide ▶ 可缓存只读操作(Read-Only Data Cache Load Function),定义在 sm_32_intrinsics.hpp 中。从地址 adress 读取类型为 T 的函数返回,T 可以是 char,short,int,long longunsigned char,unsigned short,unsigned int,unsigned long long,int2,int4,uint...
CUDA Libraries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。 cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合...
Professional CUDA C Programming Included here are the code files for any samples used in the chapters as illustrative examples. Each chapter has its own code folder that includes the sample .c and .cu files for that chapter. The per-chapter folders each also include a Makefile that can be ...
cuBLAS是CUDA标准的线代库,只是没有专门针对稀疏矩阵的操作。 cuFFT傅里叶变换 cuRAND随机数 CUDA库和CPU编程所用到的库没有什么区别,都是一系列接口的集合,主要优点是,仅仅须要编写host代码,调用相应API就可以,能够节约非常多开发时间。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...
专业CUDA C编程 此处包括本章中用作说明性示例的任何示例的代码文件。 每个章节都有自己的代码文件夹,其中包含该章节的示例.c和.cu文件。 每个章节的文件夹还都包含一个Makefile,可用于构建包含的样本。 common /目录包含common.h,其中包括多章共有的代码。
- **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...