文档建议反馈控制台
首页
学习
活动
专区
工具
TVP
最新优惠活动
文章/答案/技术大牛
发布
精选内容/技术社群/优惠产品,尽在小程序
立即前往

DAY3：阅读CUDA C编程接口

但CPU是今年出的，但这个CPU却依然可以运行当年的exe），GPU只能在PTX级别上保持兼容性，普通的SASS代码不能保持，除非是同一代架构的卡。...越往后的驱动或者卡， 支持的PTX版本越高。低版本的PTX写的东西，能在高版本下运行。这样就保持了对老代码的兼容性。而不像是二进制的SASS，一代就只能在一代上运行。...这是SASS或者说二进制发布的最大坏处。PTX可以持续在未来的新卡上运行（JIT么），你可以直接将PTX理解成一种虚拟机和之上的虚拟指令。...因为CUDA 3.2和之前的版本，支持混合模式。允许一部分是64-bit，一部分是32-bit的。 后来发现这对很多人造成了困扰。于是直接要求都必须是统一的了。 这也是CUDA易用性的体验。...所以CUDA可以很容易的将结构体（里面含有各种和字长相关的东西（32-bit或者64-bit）之类的在GPU和CPU上传递。 而OpenCL很难做到这种。

1K30

AI 技术讲座精选：技术前沿——CUDAnative.jl 支持 GPU 原生编程

幸运的是，从源代码处安装的 Julia 程序被完好的保存在了主知识库的 README 文件中。...其中，最重要的部分就是生成 GPU 代码的部分，大概由以下三部分组成： 与 Julia 交互：重新目的化编译器产生 GPU 与 LLVM 兼容的指令寄存器（CPU 库没有接收到指令，简化的异常处理，……...与 LLVM 交互（使用 LLVM.jl）：优化指令寄存器，然后编译成 PTX。 与 CUDA 交互（使用 CUDAdrv.jl）：把 PTX 编译成 SASS，然后把它上传到 GPU 中。...所有的步骤都隐藏在 @cuda 指令后面，初次使用该指令时，它便会生成代码编译出我们的核心程序。每一次后续调用都会重新使用这些代码，对其进行转换并上传参数1，最后运行核心程序。...就像我们过去经常用的 Julia 常规代码， @cuda 宏指令会根据参数类型进行即时编译并且派送到正确的分工区域。 那它的运行情况怎么样呢？结果非常好！

1.5K100
您找到你想要的搜索结果了吗？
是的
没有找到

DAY58:阅读Launch Bounds

本文备注/经验分享： 今天的内容是__launch_bounds__()修饰.该修饰和nvcc的-maxrregcount=N, 是目前控制每个线程的常规寄存器使用量的唯二的方式 (忘记常规寄存器是什么了...(SASS)的角度的手工使用)写成的高质量代码.例如cublas.但是这种控制方式具体常规用户太遥远, 或者太困难.所以这里的唯2的方式则是你只能的选择....所以最终实际发生在CUBIN/SASS的生成中，这是为何反复本章节手册, 提到PTX中的对应的2个directive的原因，不使用PTX的用户, 可以直接暂时无视它(例如需要使用一些CUDA C中没有的功能..., 但在PTX中有，例如高级版本的__syncthreads(), 能允许block中的部分线程同步, 而不是全部，此时可选在CUDA C代码中嵌入一些PTX)。...但是更换成了新的编译器后(例如CUDA 9.2)，依然能享受到编译效果的提升.所以这也是为了我们之前总是建议用户升级到CUDA 9的原因, 即使你是老卡.代码质量和运行速度依然可以被提升的(当然, 可能有一些不兼容的改动

1.1K10

DAY70：阅读API Reference

但实际上从某个版本的CUDA开始(可能是CUDA 6?), 链接变成的自动的. 用户是否手工指定均不妨碍. 手册还没有更改, 但用户很容易发现这点. 这个库就是提供了这个表格里面的所有函数....在我们实际编译的时候, 因为CUDA C语言写的源kernel代码, 在最终编译成底层GPU汇编的时候(SASS), 中间会有一个PTX的公开通用GPU虚拟机层次.使用这些表格的函数的时候, 你会看到你的...PTX里面, 生成了一些占位用的, 用.weak标记的空白同名函数.这些看到的函数在最终生成目标代码的时候, 会和实际的设备端runtime链接.也就是说, 你看不到设备端runtime函数的PTX代码的....如果想学习参考一下它们是怎么实现的, 可以用cuobjdump --dump-sass看一下它们的最终代码方可看到.注意PTX里面的.weak链接标志是允许链接器(nvlink或者其他的)能在最终链接的时候替换掉它们...注意这样实际上从设备端分配global memory, 具有2个版本.一个是从Fermi 2.0+开始的, malloc/free(没有cuda字样开头);另外一个则是从3.5+开始的, cudaMalloc

78640

DAY71：阅读Device-side Launch from PTX

更贴近硬件本身的能力, 则可以使用PTX.例如carry bit(整数加法)的时候, 可以很方便的PTX来处理长进位链.PTX这里也不例外,在较大篇幅的使用了PTX的优化程度较深的代码,临时从PTX状态切换到...这点和CUDA的对齐类似, 但CUDA的对齐最多到16B就了了,这个可能会更多) 这样导致了2个问题: (1)不正确的参数位置放置, 例如你连续放置了多个参数, 会挂....这个特性有的时候和本章节说的不同,在PTX中可能不容易看出来, 但是直接编译成目标代码(例如你的exe)， 然后直接用cuobjdump看的时候, 会看到类似这种: st [R0 + 0], ......PTX状态的烦恼.还为保存一些不方面的数据类型提供了可能(你先在不需要保存它了) 也为纯PTX代码, 完全不使用CUDA C的代码生成(例如不使用NVVM IR而是选择PTX, 做为二次代码生成选择)的平台...本章节的一些代码行较多,建议认真看一下.以及, 如同之前说过的, 和本章节提供的, 一些CUDA C调用动态并行时候的另外的一些手工操作函数(缓冲区设定+kernel启动),建议用户在切换到PTX里调用动态并行之前

69520

DAY69：阅读API Errors and Launch Failures

这两个部分实际上是在Host上也是需要注意的问题, 特别是很多CUDA老用户都不知道应当怎么正确处理。...但是本章节的不使用>>是特意为动态并行而说明的, 也就是如何从父kernel中这样用, 而不是从Host代码中.实际上, Host CUDA Runtime API也可以不使用>>, 通过一个叫...CUDA只所以为CUDA C在动态并行的时候提供这个, 是为了方便PTX用户，例如虽然说, 一些PTX用户的实际代码风格是: __global__ void your_kernel(......., 则可以完全脱离CUDA C,再将CUDA C的参数填充+启动继续改成PTX格式.这样逐步的完全能无障碍的迁移到PTX.而能全体PTX, 则方便了很多软件的二次开发.例如她们需要动态的生成kernel..., 却因为授权或者其他原因, 不能随着携带一个巨大的CUDA Toolkit, 也不能要求用户总是具有例如VC之类的环境, 能随时调用nvcc工具链编译出PTX.这样可以完全脱离nvcc, 直接生成PTX

62420

DAY 84:阅读 Driver API和CUDA Context

主要原因有这么3点： （1）Runtime API太“C语言”化了： 特别是它引入的为了方便使用的混合编译（CPU上的C/C++代码和GPU上的CUDA C代码混合在一起编译）。...而Driver API提供了更底层的接口，二次开发后，直接生成一种叫PTX的中间描述代码（纯文本格式的），就可以直接运行了。非常简单。...以前这些过程也不存在：你之前是GPU代码自动嵌入在你的exe或者可执行文件中，不需要手工载入的。如今也需要手工载入了。而且这里还需要有明确的PTX和CUBIN之分（这个下次说）。...例如一些需要很好的加密的软件，可以将自己的GPU部分代码（kernel代码），放置到一个授权服务器，或者需要登录的服务器上，只有当有正确的用户名密码或者权限后，实际的GPU kernel，才会自动的从服务器上传输过来...这样用户可以快速区分到自己在用什么（特别是有一些技巧允许你混用driver和runtime api的时候），至于以前用户天天问，cutil开头的是什么？

3K40

Titan V做计算真的这么不靠谱么？

从Titan-V（计算能力7.0）开始, 和以前的卡不一样的，它是更像CPU那样的线程自由更多的执行，不是以前的GPU卡那样warp总是强制同步执行的。...注意在cuda 9+上, 老卡+老写法+9.2, 会出现编译警告, 但运行起来没事， 而cuda 9+上, 新卡+老写法+9.2, 那就有可能要出问题， 或者是用户用新卡+新写法，但是没有正确的写对，例如需要同步...warp内部的8个或者16个线程, 用户没有正确的指对目标。...因为这样的参数再运行的时候, runtime或者驱动会发现里面的cubin不能运行的,因为版本不对，会强制从PTX来一次重新动态jit编译，而此时的这种编译会自动注意到兼容问题，例如ballot的时候总是用...cuda 9起这种不兼容性的改动. 虽然有点很伤，但长远看, 这是进一步提升卡的性能和潜力, 减轻程序员负担必须要经历的。

2.7K20

统一CUDA Python 生态系统

我们的目标是以单一标准低阶介面集合，协助统一Python CUDA 生态系统，提供全面地覆盖和从Python 存取CUDA 主机的API。我们希望能提供生态系统基础，让不同的加速函数库彼此互通。...CUDA Python 初版包含用于CUDA 驱动程式和执行阶段API 的Cython 与Python 包装函式。...相比之下理解CUDA Python 不是最重要的，但是需要了解Parallel Thread Execution（PTX）是一种低阶虚拟机器和指令集架构（instruction set architecture...现在，您已经大致了解，接着将进入平行程式设计的常用范例：SAXPY。 首先，从CUDA Python 套件汇入驱动程式API和NVRTC模组。在此范例中，将资料从主机复制到设备。...NVRTC 有三个基本步骤： 从字串建立程式。 编译程式。 从已编译程式中撷取PTX。 在以下程式码范例中，针对运算能力75或Turing 架构进行编译，并启用FMAD。

1.1K20

CUDA新手要首先弄清楚的这些问题

1 问：当下一个新的GPU架构发布时，我必须重写我的CUDA内核吗? 答复：不需要重写的，CUDA具有高层次的描述能力（抽象能力），同时CUDA编译器生成的PTX代码也不是固定于特定硬件的。...这样在运行的时候，驱动负责将PTX代码，转换成当前的特定的GPU上的二进制代码。而每当一个新的GPU发布时，驱动程序也随着更新，因此能不断将PTX转换成未来的所有新一代的GPU上的实际代码来运行。...答复：CUDA中的内核调用是异步的，因此驱动程序将在启动内核后立即将控制权返回给应用程序，然后后面的CPU代码将和GPU上的内核并行运行。...8 问：我可以从纹理读取双精度浮点数吗?...答复：这包含在CUDA工具包文档中。 10 问：如何查看程序生成的PTX代码? 答复：VS里面可以直接在CUDA C/C++属性里改。命令行需要用nvcc -keep选项指定（保留中间文件）。

1.7K10

手动编译Parboil

写在最前 这里是使用Parboil自带的脚本编译和使用的教程：https://blog.csdn.net/FishSeeker/article/details/79479714 最近因为跑实验的原因需要修改以及合并部分代码然后再编译...编译脚本 下面是cuda通用的编译脚本，大部分东西都是固定的不需要改。详情见注释 # Location of the CUDA Toolkit，默认的路径即可 CUDA_PATH ?...$(foreach sm,$(SMS),$(eval GENCODE_FLAGS += -gencode arch=compute_$(sm),code=sm_$(sm))) # Generate PTX...################################################################ # Target rules all: build # 这里写最后生成的二进制名字.../mm # 这里make clean时删除什么 clean: rm -f mm mm.o io.o parboil_cuda.o clobber: clean 编译方法 修改上述编译脚本，然后在Parboil

69120

GraphQL语法用于模式验证和代码生成的新方法

GraphQl学习文档 Nav Inc.已经创建了一个开源模式定义和代码生成器，它使用GraphQL语法来定义事件和消息格式。...使用GraphQL可以同时表达数据模型Schema和携带该数据模型实体的消息格式，不需要分别定义。 NSA的主要目的是生成多种语言的代码和模式，都是基于使用GraphQL的根定义。...我们使用NSA从单个GraphQL公共信息模型中生成特定于语言的消息结构，以及JSON和Protobuf模式。...因此，除了代码生成之外，NSA还被用于将GraphQL转换为JSON/Protobuf模式。 InfoQ:你的系统架构主要使用异步消息传递还是请求-响应?NSA适用于这两种方法吗?...另一个repo可以容纳解析器本身，它可以作为子模块连接一个或多个代码生成repo。repos的第四层可以包含生成的代码，每种语言一个repos，以及所有必要的验证、测试和打包逻辑。

17610

解决MSB3721 命令““C:Program FilesNVIDIA GPU Computing ToolkitCUDAv9.0binnvcc.e

本文将介绍一些常见的解决方法，帮助您解决这个问题。1. 检查CUDA版本和路径首先，请确保您的CUDA版本和路径正确无误。...如果您的CUDA版本和路径不匹配，可以尝试重新安装CUDA或者更新路径配置。2. 检查编译参数和代码MSB3721错误通常与编译参数和代码相关。请检查您的编译参数和代码是否正确。...设备代码生成：经过转换的代码被传递给底层GPU编译器，例如NVIDIA的PTX（Parallel Thread Execution）编译器或者NVVM（NVIDIA Virtual Machine）编译器...链接阶段将所有必要的库和依赖项与代码一起打包成一个可执行文件，以便在计算机上运行。 CUDA编译器（nvcc）提供了很多编译选项，可以用来控制编译过程和生成的代码。...CUDA编译器提供了各种编译选项，以控制编译过程和生成的代码。

1.4K20

英伟达CUDA介绍及核心原理

编程语言与API： CUDA提供了一套基于C、C++和Fortran的编程接口，使得开发者能够使用熟悉的高级语言编写GPU代码。...编程接口与API： CUDA提供了一系列C/C++和Fortran语言扩展，让开发者能够直接编写针对GPU的代码。...编译与执行流程： CUDA程序的编译涉及两步过程： - 主机端代码：使用常规的C/C++编译器编译，生成可在CPU上运行的代码。...- 设备端代码（CUDA内核）：使用NVIDIA提供的CUDA编译器（nvcc）编译，生成针对GPU架构的PTX中间码，最终由GPU驱动程序实时编译为具体的机器码（SASS）并在GPU上执行。 6....- 动态并行ism：利用CUDA动态并行特性（如`cudaLaunchKernel`）在GPU上动态生成和执行新的内核，实现更精细的负载平衡和任务调度。

24410

CUDA PTX ISA阅读笔记（一）

不知道这是个啥的看这里：Parallel Thread Execution ISA Version 5.0. 简要来说，PTX就是.cu代码编译出来的一种东西，然后再由PTX编译生成执行代码。...使用GPU进行可扩展数据并行计算 介绍了一波并行计算的知识。 1.2. PTX的目标 PTX为提供了一个稳定的编程模型和指令集，这个ISA能够跨越多种GPU，并且能够优化代码的编译等等。...代码格式 使用\n换行，空格木有意义，#这个符号和C差不多，就是预编译指令，而且大小写敏感，每个PTX代码都是由.version打头，表示PTX的版本。 4.2. 注释 和C一样 4.3....参数状态空间 参数状态空间被用于1.将输入的参数从主机传递给核函数。2.为在核函数内调用的设备函数声明形式化输入和返回参数。3.声明作为函数调用参数的本地数组，特别是用来传递大的结构体给函数。...纹理采集器和表面类型 下面这段话是从专家手册里摘录的关于表面引用的解释： 读写纹理和表面的指令相对于其他指令涉及了更多隐秘状态。

5.8K60

CUDA 编程相关；tensorflow GPU 编程；关键知识点记录；CUDA 编译过程；NVCC

本文章主要是记录，cuda 编程过程中遇到的相关概念，名字解释和问题；主要是是用来备忘： cuda PTX ：并行线程执行（Parallel Thread eXecution，PTX）代码是编译后的GPU...代码的一种中间形式，它可以再次编译为原生的GPU微码。...下面几条链接，是对nvcc 编译过程中，编译参数的解释：-gencode arch=compute_60,code=sm_60 -gencode arch=compute_61,code=sm_61；本编译参数适用于...1080ti显卡；此种模式为cuda fatbinary模式，用于优化cudabin的执行； https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc.../index.html#virtual-architecture-feature-list https://docs.nvidia.com/cuda/cuda-compiler-driver-nvcc

81020

DAY 60:阅读SIMD Video Instructions

我们正带领大家开始阅读英文的《CUDA C Programming Guide》,今天是第60天，我们正在讲解CUDA C语法，希望在接下来的40天里，您可以学习到原汁原味的CUDA，同时能养成英文阅读的习惯...Refer to the document "Using Inline PTX Assembly in CUDA" for details on using the assembly statement...上, 为何这些指令/函数使用了如此奇怪的名字, 这是因为在引入它们的时候(从计算能力2.0到计算能力3.0左右分批引入的), 当年流行了很一阵子的图像处理, 这些指令能对图像处理过程, 有效的进行加速....CUDA C，此时应当考虑使用PTX, PTX的版本中, 功能更加强大.实际上需要说明的是, 这些指令曾经长期只能在PTX中, 后来才慢慢导出到CUDA C的.能导出到CUDA C层次的, 往往代表已经基本定形...但是从6.1开始, 已经不按照video指令宣传了,你能看到这条新指令具有__dp开头, 这是因为dp是深度学习第一个单词的缩写, 也是这里的本来含义的dot-product(点乘)的缩写.一句两得.实际上以前的

64110
点击加载更多

扫码

添加站长 进交流群

领取专属 10元无门槛券

手把手带您无忧上云

扫码加入开发者社群

相关资讯

热门标签

更多标签

活动推荐

    运营活动

    活动名称
    广告关闭

    腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券

    热门产品

    热门推荐

    更多推荐

    Copyright © 2013 - 2024 Tencent Cloud. All Rights Reserved. 腾讯云 版权所有

    深圳市腾讯计算机系统有限公司 ICP备案/许可证号：粤B2-20090059 深公网安备号 44030502008569

    腾讯云计算（北京）有限责任公司 京ICP证150476号 | 京ICP备11018762号 | 京公网安备号11010802020287

    领券