GPU编程入门:主要介绍CUDA核函数,Thread、Block和Grid概念,并使用Python Numba进行简单的并行计算。 GPU编程进阶:主要介绍一些优化方法。 GPU编程实践:使用Python Numba解决复杂问题。 初识GPU编程 兵马未动,粮草先行。在开始GPU编程前,需要明确一些概念,并准备好相关工具。 CUDA是英伟达提供给开发者的一个GPU编程框架,程...
CUDA对于GPU就像个人电脑上的Windows、手机上的安卓系统,一旦建立好生态,吸引了开发者,用户非常依赖这套软件生态体系。 GPU编程可以直接使用CUDA的C/C++版本进行编程,也可以使用其他语言包装好的库,比如Python可使用Numba库调用CUDA。CUDA的编程思想在不同语言上都很相似。 CUDA及其软件栈的优势是方便易用,缺点也显而易...
我们将看到如何使用 CUDA 事件来计时内核启动,以及如何创建和使用 CUDA 上下文。 [第六章](6d1c808f-1dc2-4454-b0b8-d0a36bc3c908.xhtml),调试和分析您的 CUDA 代码,填补了我们在纯 CUDA C 编程方面的一些空白,并向我们展示了如何使用 NVIDIA Nsight IDE 进行调试和开发,以及如何使用 NVIDIA 分析工具。 [第...
Python 使用 CUDA 编程入门指导 CUDA(Compute Unified Device Architecture)是 NVIDIA 提供的一种并行计算架构,允许开发者利用 GPU 加速程序。本文将指导初学者如何在 Python 中使用 CUDA 编程,包括必要的步骤和代码示例。 流程概述 以下是实现 Python 使用 CUDA 编程的基本步骤: 步骤描述 1 安装CUDA 和相关依赖 2 ...
CUDA编程入门 Hello World 首先一段程序写个hello world #include <stdio.h> __global__ void hello(){ printf("Hello, threadIdx is:%d\n",threadIdx.x); } int main(){ hello<<<1,32>>>(); cudaDeviceReset(); } 1. 2. 3. 4.
GPU编程入门:主要介绍CUDA核函数,Thread、Block和Grid概念,并使用Python Numba进行简单的并行计算。 GPU编程进阶:主要介绍一些优化方法。 GPU编程实践:使用Python Numba解决复杂问题。 初识GPU编程 兵马未动,粮草先行。在开始GPU编程前,需要明确一些概念,并准备好相关工具。
CUDA(Compute Unified Device Architecture)是NVIDIA推出的一种并行计算平台和API,它允许开发者使用NVIDIA的GPU进行通用计算。虽然CUDA最初是为C/C++设计的,但近年来,Python社区也涌现出了许多用于CUDA编程的库和工具,如PyCUDA、CuPy和Numba等。 本文将通过简明扼要、清晰易懂的方式,带你了解CUDA编程的基本概念,并通过...
1. 引言上一篇 使用Numba进行CUDA Python编程 简单介绍了如何使用numba对numpy的通用函数ufunc进行GPU加速,通过@vectorize对python函数进行装饰,将向量化函数计算实现GPU并行加速。xcyuyuyu:使用Numba进行CUDA …
让我们重新审视一下我们在第一章和第三章中看到的 Mandelbrot 集合,为什么使用 GPU 编程?和使用 PyCUDA 入门。首先,我们将编写一个完整的 CUDA 核函数,它将根据一组特定的参数计算 Mandelbrot 集合,以及一个适当的主机端包装函数,我们稍后可以从 Ctypes 接口调用。我们将首先将这些函数编写到一个单独的 CUDA-C.cu...