在GPU V100上使用FMA(Fused Multiply-Add)可以通过以下步骤实现:
__global__ void fmaKernel(float* a, float* b, float* c, int size) {
int tid = blockIdx.x * blockDim.x + threadIdx.x;
if (tid < size) {
c[tid] = __fmaf_rn(a[tid], b[tid], c[tid]);
}
}
int main() {
int size = 1024;
float* a, * b, * c;
// 分配和初始化输入数据
// ...
// 在GPU上分配内存
float* d_a, * d_b, * d_c;
cudaMalloc((void**)&d_a, size * sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_b, size * sizeof(float));
cudaMalloc((void**)&d_c, size * sizeof(float));
// 将输入数据从主机内存复制到GPU内存
cudaMemcpy(d_a, a, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
cudaMemcpy(d_b, b, size * sizeof(float), cudaMemcpyHostToDevice);
// 启动CUDA核函数
int blockSize = 256;
int numBlocks = (size + blockSize - 1) / blockSize;
fmaKernel<<<numBlocks, blockSize>>>(d_a, d_b, d_c, size);
// 将计算结果从GPU内存复制到主机内存
cudaMemcpy(c, d_c, size * sizeof(float), cudaMemcpyDeviceToHost);
// 清理GPU内存
cudaFree(d_a);
cudaFree(d_b);
cudaFree(d_c);
// 处理计算结果
// ...
return 0;
}
在上述示例中,__fmaf_rn
是CUDA提供的内置函数,用于执行FMA操作。fmaKernel
是一个CUDA核函数,它在GPU上并行执行FMA操作。
需要注意的是,以上步骤仅提供了一个基本的示例,实际应用中可能涉及更复杂的代码和算法。此外,为了在GPU上获得最佳性能,还需要考虑数据传输、内存管理、线程块大小等因素。
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