首页
学习
活动
专区
工具
TVP
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

从CUDA文件中调用Fortran OpenACC。如何用PGI编译?

从CUDA文件中调用Fortran OpenACC,可以通过PGI编译器来实现。PGI编译器是一种高性能计算编译器,支持Fortran、C和C++语言,并且对于GPU加速编程有很好的支持。

下面是使用PGI编译器编译CUDA文件中调用Fortran OpenACC的步骤:

  1. 安装PGI编译器:首先需要下载并安装PGI编译器,可以从PGI官方网站获取安装包,并按照官方文档进行安装。
  2. 编写CUDA文件:在CUDA文件中,可以使用CUDA C/C++语言编写GPU加速的代码。在需要调用Fortran OpenACC的地方,可以使用CUDA的扩展语法来调用Fortran函数。
  3. 编写Fortran OpenACC文件:编写Fortran文件,并使用OpenACC指令来标识需要进行GPU加速的代码段。在需要调用CUDA函数的地方,可以使用Fortran的扩展语法来调用CUDA函数。
  4. 编译CUDA文件:使用PGI编译器来编译CUDA文件,可以使用以下命令:
  5. 编译CUDA文件:使用PGI编译器来编译CUDA文件,可以使用以下命令:
  6. 这将会将CUDA文件编译为目标文件。
  7. 编译Fortran OpenACC文件:使用PGI编译器来编译Fortran OpenACC文件,可以使用以下命令:
  8. 编译Fortran OpenACC文件:使用PGI编译器来编译Fortran OpenACC文件,可以使用以下命令:
  9. 这将会将Fortran OpenACC文件编译为目标文件,并指定使用CUDA加速。
  10. 链接目标文件:使用PGI编译器将CUDA和Fortran OpenACC的目标文件链接在一起,可以使用以下命令:
  11. 链接目标文件:使用PGI编译器将CUDA和Fortran OpenACC的目标文件链接在一起,可以使用以下命令:
  12. 这将会将目标文件链接为可执行文件。

通过以上步骤,就可以使用PGI编译器将CUDA文件中调用Fortran OpenACC的代码编译为可执行文件。在编译过程中,PGI编译器会自动将需要加速的代码部分转化为GPU可执行的代码,并利用GPU进行加速运算。

关于PGI编译器的更多信息和使用方法,可以参考腾讯云的PGI编译器产品介绍页面:PGI编译器产品介绍

页面内容是否对你有帮助?
有帮助
没帮助

相关·内容

【社区投稿】给 NdArray 装上 CUDA 的轮子

Ndarry是Rust编程语言中的一个高性能多维、多类型数组库。它提供了类似 numpy 的多种多维数组的算子。与 Python 相比 Rust 生态缺乏类似 CuPy, Jax 这样利用CUDA 进行加速的开源项目。虽然 Hugging Face 开源的 candle 可以使用 CUDA backend 但是 candle 项瞄准的是大模型的相关应用。本着自己造轮子是最好的学习方法,加上受到 Karpathy llm.c 项目的感召(这个项目是学习如何编写 CUDA kernel 的最好参考之一),我搞了一个 rlib 库给 NdArray 加上一个跑在 CUDA 上的矩阵乘法。ndarray-linalg 库提供的点乘其中一个实现(features)是依赖 openblas 的,对于低维的矩阵性能可以满足需求,但是机器学习,深度学习这些领域遇到的矩阵动辄上千维,openblas 里古老的优化到极致的 Fortran 代码还是敌不过通过并行性开挂的CUDA。

01
领券