CUDA 环境 我在ubuntu 24 上安装了 cuda 12.4, 默认安装路径是 /usr/local/cuda。用 CMake 编译 cuda 还是比较简单的虽然也踩了不少坑。 build.sh cmake -DCMAKE_CUDA_SEPARABLE_COMPILATION=ON -DCUDAToolkit_ROOT=/usr/local/cuda -DCMAKE_CUDA_ARCHITECTURES=61 -S ./ -B ./build cmake --build ...
将cuda代码编译为.ptx或.fatbin文件 使用cust读取cuda 编译的 .ptx 或者 .fatbin 文件,然后调用其中对应的cuda函数 示例 环境:ubuntu 22.04(rust和cuda要提前安装) 书写gpu hello-world代码 hello.cu #include <stdio.h> #include <cuda_runtime.h> extern "C" __global__ void gpu_hello_world() { prin...
cuda发布于2007年，rust发布于2015年，cuda自然不可能选择rust。通常来说，cuda生成中间表示ptx，因此其他...
这意味着 CUDA 的底层 API 和生态系统都是基于 C++ 构建的，拥有大量现成的库和工具支持。
Rust CUDA 发布 经过半年多的工作,作者终于发布了他一直致力于的 Rust-CUDA 的一个非常早期的版本,目标是使 Rust 成为用于快速 GPU 计算的 Tier-1 语言。它提供了将 Rust 编译为极快的 PTX 代码的工具,以及使用现有 CUDA 库的 crate。 该项目仍处于早期开发阶段,可能存在一些问题,不过是 rust 在 CUDA 上的...
Rust 语言生态中有一些 CUDA 绑定库,比如 Rust-CUDA[12] ,该库提供了rustc_codegen_nvvm 这样一个 rustc 后端,针对 NVVM IR(LLVM IR 的一个子集)进行编译。它生成可以由 CUDA 驱动 API 加载并在 GPU 上执行的高度优化的 PTX 代码。然而,该库已经停止维护超过一年了。
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通过以上对 Rust 生态中 GPU 编程的现状的探索,我认为 rust-gpu 中实现的 SPIR-V 编译后端对于 Rust 占据 GPU 编程生态位一席是非常重要的。另外一个安全且稳定维护的 CUDA Rust 库也是非常重要的。希望借助EmbarkStudios 和 HuggingFace 两家商业公司的力量,来打通 Rust 和 GPU 。
如果Rust 能够方便地支持 GPU 编程,那对于 Rust 在人工智能领域的应用也将打开一片天地 目前深度学习使用 GPU 主要是用 CUDA(Compute Unified Device Architecture)来利用 NVIDIA GPU 进行高性能并行计算。 因为深度学习依赖于大量的矩阵和向量运算,这些运算可以在 GPU 上高效地并行处理在训练大型神经网络模型时,CUDA ...
The Rust CUDA Project is a project aimed at making Rust a tier-1 language for extremely fast GPU computing using the CUDA Toolkit. It provides tools for compiling Rust to extremely fast PTX code as well as libraries for using existing CUDA libraries with it. ...