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CUDA编程(机械编程)

CUDA编程——简介 参考了很多大神的内容,并非完全原创,只是为了查漏补缺,记录自己的学习过程。个人水平有限,错误难免,欢迎讨论。...CUDA(Compute Unified Device Architecture),是由Nvidia推出的通用并行计算架构。 开发人员现在可以使用类C语言来为CUDA™架构编写并行程序!...1 CUDA编程 CUDA编程允许你的程序执行在异构系统上,即CPU和GPU,二者有各自的存储空间,并由PCI-Express 总线区分开。...kernel是CUDA编程中的关键,他是运行GPU设备上的代码,用标示符global修饰。 host可以独立于host进行大部分操作。...所以,CUDA编程是异步的。一个典型的CUDA程序包含由并行代码补足的串行代码,串行代码由host执行,并行代码在device中执行。host端代码是标准C,device是CUDA C代码。

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    NVIDIA希望有更多支持CUDA编程语言

    CUDA 并行计算平台可以使用 C++、Fortran 和 Python 进行编程,但该公司正在寻找其他人来运行其 GPU。...NVIDIA 正在寻求扩展对更多编程语言的支持,因为它试图吸引更多开发者为其 GPU 编写应用程序。 该公司的 CUDA 编程框架 目前支持的语言包括 C++、Fortran 和 Python。...但新的编程语言正在不断发展,该公司热衷于向使用这些语言的开发者开放其 GPU 访问权限,NVIDIA 的 HPC 架构师 Jeff Larkin 在本月早些时候该公司 GPU 技术大会 的技术会议上表示...Larkin 没有提供有关正在考虑哪些编程语言的具体信息。 “我的团队肯定在监控这些语言,并试图寻找参与这些语言的机会。...Larkin给出了某些编程语言如何利用其 GPU 的一些示例,并提到了 Judia 和 Rust。 为什么要切换到 GPU? 早期的编程模型围绕 CPU 展开。

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    CUDA编程整理

    CUDA编程的理论部分可以参考模型部署篇 中的GPU 的 CUDA 编程方法。 虽然CUDA有很多的C代码,这里我们主要以C++为主。...一个完整的CUDA程序,需要经历7个步骤 设置显卡设备 分配显存空间 从内存到显存拷贝数据 执行CUDA并行函数 CUDA函数结束后,将结果从显存拷贝回内存 释放显存空间 设备重置 如果是单GPU的话可以省略...#include #include #include #include /* 核函数 */ _...并行函数 kernelFunc > >(aGpu); //CUDA函数结束后,将结果从显存拷贝回内存 cudaMemcpy(a, aGpu, 16 * sizeof...的源码文件以.cu为后缀,编译命令如下(需要先安装CUDA,安装方式可以参考乌班图安装Pytorch、Tensorflow Cuda环境 ) nvcc main.cu -o main 运行结果 1.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.0000001.000000

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    cuda编程基础(建站)

    一:新建CUDA项目流程(VS2013下) 1.新建项目(file->New->Project) 2.在项目列表中可以看见NVIDIA的CUDA项目(前提是你安装了CUDA) 选择项目,添加一些必要的信息...文件夹里面是自动生成的一些要依赖的库文件你可以不用管 二:第一个程序:HelloWorld 我们通过最基本最经典的HelloWorld的程序来讲解在CUDA编程中的一些最基本的概念.消化这个程序的流程是非常重要的...(这里贴代码采用的是截图的方式,便于知道哪里更加重要) 第一阶段:普通(C程序) 代码: 结果: 其实这就是一个C语言程序,但是其中载入了一些GPU编程的头文件(实际上这些文件并没有用到...).后面会在这个源文件上面添加一些代码来慢慢扩充整个GPU编程入门源程序....主机:CPU及系统的内存 设备:GPU及其内存 所以,在这里我们认为他是和纯C语言代码差不多是因为这个程序并没有考虑除了主机之外的设备.

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    cuda编程基础(编程软件有哪些)

    CUDA编程(一) 第一个CUDA程序 Kernel.cu CUDA是什么? CUDA(Compute Unified Device Architecture),是显卡厂商NVIDIA推出的运算平台。...不过CUDA编程需要注意的点是很多的,有很多因素如果忽略了会大大降低速度,写的不好的CUDA程序可能会比CPU程序还慢。所以优化和并行是一门很大的学问,需要我们去不断学习与了解。...CUDA安装 CUDA发展到现在说实话已经比较成熟了,当然在使用的时候偶尔会出现各种各样的问题(充满血与泪),但就谈安装来说已经很简单了,这里以VS2013和CUDA 7.0为例(现在已经到CUDA7.5...首先我们随便用搜索引擎搜索CUDA就会找到CUDA Toolkit的下载首页: https://developer.nvidia.com/cuda-downloads 之后选择系统下载就好: 下载结束之后一路安装就好...总结: 再写下去篇幅就太长了,本篇博客主要还是介绍了CUDA的安装以及一些基本的CUDA的架构,大家趁着CUDA安装的空可以仔细看一下CUDA的结构,这对后面的编程还是很重要的,下面我会从一个很小的程序写起

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    Python CUDA 编程 - 3 - GPU编程介绍

    本文介绍GPU编程的一些重要概念。...GPU编程 GPU编程与CPU编程的思考角度不尽相同,举皮皮鲁老师的一个例子: 以加法计算为例,CPU就像大学数学教授,GPU就像几千个小学生,现在需要不借助外界,只通过纸笔,对2000个数字进行加法计算...实际上,线程(Thread)是一个编程上的软件概念。...例如,一个二维配置,某个线程在矩阵中的位置可以表示为: col = cuda.threadIdx.y + cuda.blockDim.y * cuda.blockIdx.y row = cuda.threadIdx.x...CUDA强大之处在于它能自动将数据从主机和设备间相互拷贝,不需要程序员在代码中写明。这种方法对编程者来说非常方便,不必对原有的CPU代码做大量改动。

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    浅析GPU计算——cuda编程

    本文将结合cuda编程来讲解实际应用例子。...cuda编程规定如果没有使用修饰符修饰的默认就是__host__类型。这种设计让大家熟悉的规则成为默认的规则,可以让更多第三方代码不用修改就直接被cuda编译器编译使用。        ...cuda是一个GPU编程环境,所以它对__device__修饰的函数进行了比较多的优化。比如它会根据它的规则,让某个__device__修饰函数成为内联函数(inline)。...这儿就需要引入cuda的并行执行的线程模型来解释了。在同一时刻,一个cuda核只能运行一个线程,而线程作为逻辑的运行载体有其自己的ID。...而目前最高配的GPU只有5120个cuda核,那这些线程是如何在cuda核上调度的呢?这儿要引入一个叫做warp的概念,它是一个线程集合。

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